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ndim,shape查看全部 -
現在就是要好好的記憶，
腦中要想清楚你要花什么圖。
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大概看到他具體實現的一個頭了
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常用操作的ing，
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原來在numpy中卡方分布，就是說概論上的很多的一些分布都可以在這上面找到呢
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個人覺得轉換為兩行三列反而比較慢，還不如直接用[]來判定呢
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numpy:數據結構基礎? ? array
scipy: 強大的科學計算方法（矩陣分析、信號分析、數理分析。。。）
matplotlib: 豐富的可視化套件
pandas基礎數據分析套件
scikit-learn :強大的數據分析建模庫
keras:人工神經網絡，基于不同的，深度識別網絡。
Anaconda
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numpy:數據結構基礎
scipy：強大的科學計算方法（矩陣分析、信號分析、數理分析。。。）
matplotlib：豐富的可視化套件
pandas：基礎數據分析套件
scikit-learn：強大的數據分析建模庫
keras：人工神經網絡
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np.zeros([x,y])? #進行數據對比時的數據初始化（都為0），x行，y列的數組
np.ones([x,y])? #同理，初始化為1的數組
import random
np.random.rand(2,4)? #獲取兩行四列的隨機數組，此時的隨機數均勻分布，位于0---1之間
np.random.randint(x,y,z)? #xy為整數取值范圍，z為所選取的隨機整數的個數
np.random.randn(2,4)? #獲取兩行四列標準正態分布的隨機數
np.random.choice([1,2,2,3,4,56])? #從列表中隨機獲取數據
np.random.beta(1,10,100)? #獲取beta分布1---10之間的數值100個（還能獲得各種分布數據，改變選取參數）
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numpy數據類型
ndim 維度
itemsize 大小，占據字節數
size 元素個數
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操作
np.arange(1,11).reshape([2,-1])產生等差數列1-10
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randint
randn
chioce
distribute
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數據分析，統計方法
numpy、scipy\matplotlib\pandas\scikit-learn\keras
numpy：數據結構基礎
scipy：強大的科學計算方法，矩陣分析，信號分析，數理分析
matplotlib：可視化套件
pandas：數據分析套件
scikit-learn：分析建模
Keras：人工神經網絡
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import?numpy?as?np list=[[1,3,5],[2,4,6]] print(type(list))
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大家繼續繼續繼續急景凋年大男大女你的那些年細菌學家小姐姐查看全部
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pandas:數據分析套件
scikit-learn:數據分析建模庫
keras:神經網絡庫
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aixs越大深入程度越大、
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統計分析方法，提取有用信息
膠水特性：集成部分C語言代碼
數據分析包：numpy:存儲大型矩陣，作為數據結構基礎
scipy:矩陣分析，信號分析，數理分析
matplotlib:具有豐富的可視化套件，圖表，三維圖
pandas:基礎數據分析，交叉分析，持續分析，假設檢驗
scikit-learn:強大的數據分析建模庫，回歸分析
keras:人工神經網絡（云識別）
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python數據挖掘組件
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2：30查看全部
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numpy 數據結構基礎
scipy 強大的科學計算方法（矩陣分析，信號分析，數理分析。。）
matplotlib 豐富的可視化套件（樹狀圖，折線圖，，三維圖，）
pandas 基礎數據分析套件（交叉分析，實際分析，）
scikit-learn 強大的數據分析建模庫
keras 人工神經網絡
Python環境搭建
平臺 Windows，Linux，Macos
科學計算工具 anaconda
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numpy-數據結構基礎查看全部
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matplotlibna
官網：http://matplotlib.org/
繪制圖表，進行數據可視化
pandas：基礎數據分析套件
scikit-learn：強大的數據分析建模庫
keras：人工神經網絡
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