“AI Blue”的版本间的差异
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（→2.2.1 IPython 基础） |
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<P>可以试着一下代码：</P> | <P>可以试着一下代码：</P> | ||
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| − | import numpy as np | + | In[3]:import numpy as np |
| − | data ={i: np.random.randn() for i in range(8)} | + | In[4]:data ={i: np.random.randn() for i in range(8)} |
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2018年5月23日 (三) 09:41的版本
目录
scikit-learn
第一章 什么是机械学习
第二章 python机械学习
2.1 开发环境搭建
安装开发环境Anaconda下载地址： [1]
2.2 IPython简介
IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python 工具之一。它是一个加强版的Python交互式命令行工具，与系统自带的Python交互环境相比，IPython 具有以下明显的几个特点:
1、与Shell紧密关联，可以在 IPython 环境下直接执行Shell指令；
2、可以直接绘图操作的 Web GUI环境，在机器学习领域、探索数据模式、可视化数据、绘制学习曲线时，这一功能特别有用；
3、更强大的交互功能，包括内省、Tab键自动完成、魔术命令等。
2.2.1 IPython 基础
与Python相比，IPython的输出排版更加简介。
可以试着一下代码：
In[1]: a=5 In[2]:a+3 In[3]:import numpy as np In[4]:data ={i: np.random.randn() for i in range(8)} In[5]:data
2.2.1 IPython 图形界面
2.3 Numpy简介
Numpy是Python科学计算的基础库，主要提供了高性能的N维数组实现以及计算能力，还提供了和其他语言如 C/C++ 集成的能力，此外还实现了一些基础的数学算法， 如约性代数相关、傅里叶变换及随机数生成等。
