1.機器學習的一般流程與numpy安裝
numpy庫：用於高效能科學計算和資料分析，是常用的高階資料分析庫的基礎包。
pip3 install numpy
解決no module named 'numpy':
第一種方式在venv裡面將numpy安裝一遍。
第二種方式使用系統的python程式，獲取python位置which python3，pycharm-file-default settings-project interpreter-setting-add-system interpreter-貼上確定，
run-edit configurations-python interpreter-選擇系統的直譯器。
2.numpy的陣列與資料型別
import numpy as np
arr1 = np.array([2, 3, 4]) #列表經過numpy封裝，效率遠遠高於python的列表
print(arr1)
print(arr1.dtype)
arr2 = np.array([1.2, 2.3, 3.4])
print(arr2)
print(arr2.dtype)
print(arr1 + arr2) #實現列表累加
3.numpy陣列和標量的計算
print(arr2 * 10) #陣列直接與標量相乘
data = [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
arr3 = np.array(data) #將data轉化為二位矩陣
print(arr3)
print(arr3.dtype)
print(np.zeros(10)) #定義一維陣列，全都是0，長度10
print(np.zeros((3,5))) #定義二維陣列
print(np.ones((4,6))) #定義二維陣列,全都是1
print(np.empty((2, 3, 2))) #定義多維空矩陣，列印出來實際上是有值得，因為矩陣完全設為空值，對於矩陣運算是不安全的，會填充隨機的值
4.numpy陣列的索引和切片
arr4 = np.arange(10)
print(arr4)
print(arr4[5:8]) #切片操作
arr4[5:8] = 10 #切片賦值
print(arr4)
arr_slice = arr4[5:8].copy() #切片副本操作
arr_slice[:] = 15 #全部賦值為15
print(arr_slice)
print(arr4)
5.pandas安裝與series結構
pandas庫：資料預處理和資料清洗。
pip3 install pandas
from pandas import series,dataframe
import pandas as pd
pandas自動或自定義進行資料對齊，靈活處理缺失資料，進行連線操作。
obj = series([4, 5, 6, -7]) #用series建立一維陣列
print(obj) #對numpy.array進行封裝，自動新增索引，使用索引方便的訪問到相應資料
print(obj.index) #取出索引
print(obj.values) #取出值
#字典當中的key不能重複，key進行雜湊對映
##a-> aasd2345
#b-> asdegt35
#c-> dfgbuyt21
#新新增元素雜湊相同，value會進行覆蓋
第十四章約束
約束 constraint 是一種保證資料完整性的規則。約束設定在單個字段或者多個字段組合上，寫入這些欄位的行資料必須要符合約束的規則 約束的五種型別 not null 非空約束，指定某列的所有行資料不能包含空值 unique 唯一性約束，指定列或者列的組合的所有行資料必須唯一 primary ke...
第十四章 約束
第十四章 約束 練習1 1.學校有乙個選課系統，其中包括如下關係模式 系 系編號 主鍵，系名稱 唯一鍵，系主任 非空約束，系所在校去 取值範圍只能在南湖校區和渾南校區 create table xi xi no varchar2 10 primary key,xi name varchar2 10 ...
第十四章 集合
1.集合 把個數不定的物件一起帶著走 集合是乙個存放任意數量的引用的物件的容器 多個物件放在另乙個物件中，此物件可成為乙個集合物件 注意 如果集合物件建立時不指定泛型，則在當前集合中可以存放任意型別的物件 包括 collection list set map list 介面的實現類有arraylis...