Python机器学习实践:NumPy与Scipy稀疏矩阵
需积分: 10 18 浏览量
更新于2024-09-05
收藏 285KB PDF 举报
"Python机器学习手册,参考Chris Albon的《使用Python进行机器学习实战》。本书涵盖了Python在机器学习中的应用,特别是涉及到向量、矩阵和数组(NumPy)、稀疏矩阵(scipy.sparse)以及NumPy数组的属性和操作。"
在Python机器学习领域,NumPy库是基础,它提供了高效处理大型多维数组和矩阵的工具。在描述中提到的`vector`, `matrix`和`array`是NumPy的核心概念。
1. 向量、矩阵和数组(NumPy)
- **向量**:在NumPy中,一维数组可以视为向量。例如,`vector_row=np.array([1,2,3])`创建了一个行向量,而`vector_column=np.array([[1],[2],[3]])`创建了一个列向量。
- **矩阵**:二维数组代表矩阵。`matrix=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])`创建了一个3x2的矩阵。此外,NumPy还提供了一个专用的数据结构`matrix_object=np.mat([[1,2],[3,4]])`,但通常推荐使用常规的二维数组以避免不必要的类型转换。
2. 稀疏矩阵(sparse matrix)
- 在处理大量数据时,如果大部分元素为零,使用稀疏矩阵可以节省存储空间和计算时间。例如,`matrix_sparse=sparse.csr_matrix(matrix)`使用CSR(Compressed Sparse Row)格式创建了一个稀疏矩阵。这种格式只存储非零元素及其对应的行索引,对于存储和操作大型稀疏矩阵非常有效。
3. NumPy数组的操作
- **选择元素**:通过索引可以访问数组中的特定元素,如`print(vector[3])`获取第四个元素,`print(matrix[2][1])`获取第三行第二列的元素。
- **切片**:使用切片可以选取数组的一部分,如`print(vector[:3])`选取前三个元素,`print(matrix[:2,:])`选取矩阵的前两行。
- **属性查询**:可以获取数组的形状(`matrix.shape`)、元素数量(`matrix.size`)、维度(`matrix.ndim`)等信息。
- **广播机制**:NumPy的广播功能允许不同形状的数组在运算时自动调整大小以匹配,这是一种强大的特性,例如在执行数学运算时无需显式地重塑数组。
这本书还会深入讲解其他机器学习相关主题,如数据预处理、模型选择、评估和优化等。Python作为机器学习的首选语言之一,其丰富的库如Pandas、Scikit-Learn和TensorFlow等提供了便捷的数据处理和模型构建能力。对于初学者和进阶者,掌握这些基础知识是必不可少的。
151 浏览量
2023-07-02 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情

MachineYang
- 粉丝: 0
最新资源
- WPS203打印机服务器调试工具V6版发布
- Garmin活动数据Python分析脚本教程
- Chrome新功能:屏幕调光器扩展插件轻松切换日夜模式
- TypeCooker原料探索:RoboFont扩展应用详解
- Java连接Redis必备jar包:jedis与commons-pool介绍
- 网络流量监控器:实时监控与数据分析
- nginx-simple-login:轻量级身份验证后端及其与nginx集成方法
- OpenTK OpenGL实现基于灰度图的地形生成教程
- HTML自动化实践指南
- LFE RabbitMQ客户端库使用教程与深度文档
- 山东大学数据库实验参考代码汇总
- 上下垂直滚动跑马灯特效实现及开源代码
- iOS开发实现双Y轴动态缩放滚动画线统计图
- 北洋BTP-2300E条码机驱动程序安装及协议指南
- 下拉刷新技术实现详解与ScrollView应用案例
- Python3委托机制:装饰器实现方法与属性代理