01資料檢視
題目：匯入並檢視numpy版本
難度：⭐
答案
import numpy as np
print(np.__version__)
02資料建立
題目：建立十個全為0的一維陣列
難度：⭐
期望結果
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])np.zeros(10)題目：建立10個全為0的一維資料並修改資料型別為整數
難度：⭐
答案
np.zeros(10,dtype = 'int')題目：建立20個0-100固定步長的數
難度：⭐
期望答案
array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80,
85, 90, 95])
np.arange(0,100,5)題目：從list建立陣列
難度：⭐
輸入
list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]result = np.array(list)題目：建立乙個三行三列全是1的矩陣
難度：⭐
答案
#方法1
np.ones((3,3))
#方法2
np.array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
題目：建立乙個2行2列矩陣並且元素為布林型別的true
難度：⭐⭐
期望結果
array([[ true, true],
[ true, true]])
np.full((2,2), true, dtype=bool)題目：建立等差數列
備註：從5開始，50結束，共10個資料
難度：⭐
答案
np.linspace(start=5,stop=50,num=10)題目：建立等差數列
備註1：從5開始，50結束，共10個資料，資料型別為int32
難度：⭐⭐答案
np.arange(start = 5, stop = 55, step = 5,dtype = 'int32')10資料建立
題目：建立3x3矩陣備註：矩陣元素均為0—10之間的隨機數
難度：⭐
答案
np.random.randint(0,10,(3,3))題目：建立3x3矩陣備註：矩陣元素均為服從標準正態分佈的隨機數
難度：⭐
答案
np.random.randn(3, 3)題目：將第五題的result修改為3x3矩陣
難度：⭐
答案
result = result.reshape(3,3)難度：⭐
答案
result.t題目：檢視result的資料型別
難度：⭐
答案
result.dtype
#dtype('int64')
題目：檢視result的記憶體占用
難度：⭐
備註：直接檢視或手動計算
答案
#方法一：直接檢視
result.nbytes
#方法2
手動計算
result.itemsize * 9
#72
題目：將result的資料型別修改為float
難度：⭐
答案
result = result.astype(float)題目：提取result第三行第三列的元素
難度：⭐
答案
result[2,2]題目：將result第三行第三列的元素放大十倍
難度：⭐
答案
result[2,2] = result[2,2] * 10題目：提取result中的所有偶數
難度：⭐⭐
期望輸出
array([ 2., 4., 6., 8., 90.])result[result % 2 == 0]題目：將result中所有奇數修改為666
難度：⭐⭐
答案
result[result % 2 == 1] = 666numpy高階索引
name arr np.array bob joe will bob joe will joe rnd arr np random.randn 7,4 print rnd arr print name arr bob true false false true false false false p...
個人總結 職場高階修煉
心靈停留在舒適區是最不可原諒的 就是懶，圖安逸 期望舒適，不願被打擾，不願被push 不願被職責，不願主動關心他人，不願意思考如何提高團隊效率 是否主動性還是懶 消極聽取領導的命令，消極待命 不主動接觸其他同事，聚會不主動發言，沒做好社交的準備 好像，有人會，大概，晚些時候，說不定，應該.總是把這些...
演算法修煉 KNN（微高階）
好了，又回來了。在進入本章之前，我們先來學一點東西 那麼我們應該怎樣去尋找好的超引數呢？一般來說有三個方法 領域知識 經驗數值 實驗搜尋。我們的knn也有兩個很重要的超引數 1 k值的選取 2 距離的權重。接下來讓我們尋找最好的k值 首先我本次使用的是digits數字集 digits dataset...