# numpy python科學計算基礎包
import numpy as np # 匯入numpy庫並起別名為np
numpy_array = np.array([[1,3,5],[2,4,6]])
print(numpy_array)
# scipy python中用於科學計算的函式集合
from scipy import sparse
# 建立乙個二維陣列，對角線為1，其餘為0
eye = np.eye(4)
print(eye)
# 將numpy陣列轉換為csr格式的scipy稀疏矩陣
# 只保留非零元素
sparse_matrix = sparse.csr_matrix(eye)
print("scipy sparse csr matrix:\n{}".format(sparse_matrix))
# 使用coo格式
data = np.ones(4)
row_indices = np.arange(4)
col_indices = np.arange(4)
eye_coo = sparse.coo_matrix((data,(row_indices,col_indices)))
print("coo represtation:\n{}".format(eye_coo))
# matplotlib python科學繪相簿
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# 在-10和10之間生成乙個陣列，共100個數
loc_x = np.linspace(-10,10,100)
# 用余弦函式生成第二個陣列
loc_y = np.cos(loc_x)
# plot函式會繪製乙個陣列關於另乙個陣列的線圖
plt.plot(loc_x,loc_y,marker="x")
# pandas 處理和分析資料的python庫
import pandas as pd
from ipython.display import display
#建立關於人的簡單資料集
data =
data_pandas = pd.dataframe(data)
display(data_pandas) # 展示全部資料
print("-------條件查詢-------")
display(data_pandas[data_pandas.age > 30])
結果：# 稀疏矩陣
# pandas 資料集
# matplotlib python科學繪相簿
Python機器學習快速入門
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Python機器學習入門 一 序章
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