# numpy的基本使用
ndarray支援並行化運算（向量化運算):numpy內建了並行運算功能，當系統有多個核心時，做某種計算時，numpy會自動做平行計算
效率遠高於純python**:numpy底層使用c語言編寫，內部解除了gil（全域性直譯器鎖），其對陣列的操作速度不受python直譯器的限制，所以，其效率遠高於純python**。
生成0和1的陣列 操作相同，只演示0的操作
案例np.arange(start,stop, step, dtype) 建立等差陣列 — 指定步長
np.logspace(start,stop, num) 建立等比數列
案例
建立標準正態分佈 np.random.standard_normal(size=none)
均勻分布np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=none)
案例：成均值為1.75，標準差為1的正態分佈資料，10000000個
案例：查詢成績大於60的
案例：
案例
機器學習之numpy入門
numpy建立陣列方式 coding utf 8import random import numpy as np array方式傳入資料 t1 np.array range 0 12 print t1 print t1.dtype print type t1 np.arange方式 t2 np.ar...
機器學習預備 numpy
引入 import numpy as np numpy 資料結構 ndarray numpy 使用的陣列類是 ndarray 一些重要屬性如下 ndarray.ndim 維數 ndarray.shape 返回 n,m n行 m列 ndarray.dtype 型別 numpy 資料結構 mat mat...
python機器學習 Numpy
numpy是python語言的乙個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫。numpy內部解除了python的pil 全域性直譯器鎖 運算效率極好,是大量機器學習框架的基礎庫 arr np.array 1 2,3 4,5 arr.shape 顯示的是維數，...