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Scikit-learn安装&Numpy基本使用(Pyt

Scikit-learn安装&Numpy基本使用(Pyt

作者: sf705 | 来源:发表于2017-05-06 10:26 被阅读296次

    Scikit-learn安装

    本人电脑是win64位,安装的是Python3.6,所以下面选择的都是基于这两个版本。

    Numpy+MKL的安装

    Paste_Image.png

    本人以前安装过,所以直接安装后面几个
    下载地址
    1、然后进入cmd命令窗口 ,用: python –m pip install 文件名
    2、如果刚安装的Python,可能使用 pip install 会出现问题(Fatal error in launcher: Unable to create process using “”C:\Program Files)
    3、需要前面加上python –m 就可以解决

    安装matplotlib

    Windows的cmd命令窗口下:
    python -m pip install matplotlib

    安装scipy

    直接在cmd命令下安装: pip install scipy 不成功,所以就进了SciPy官网,直接看到了Scipy和scikit-learn的whl包,索性都下载安装了,结果提示成功。
    Cmd命令下,进入下载的文件目录,然后执行:

    pip install scipy-0.19.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    

    后面一个包同理,下载网址

    Paste_Image.png Paste_Image.png

    Numpy的基本使用

    import numpy as np
    from numpy import *
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    Zero = np.zeros([3,5])#0矩阵
    print(Zero)
    
    Ones = ones([3,5])#3*5的全为1矩阵
    print(Ones)
    
    rand = np.random.rand(3,4)#3*4的随机数,0到1之间
    print(rand)
    
    Eye = eye(3)#3*3的单位矩阵,正对角线为1
    print(Eye)
    
    print(Zero+Ones) #矩阵相加减
    
    print(5*Ones) #一个数乘一个矩阵
    a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    print(10*mat(a))#mat是指转化为矩阵,此处不加mat,会输出10个a
    
    b = mat(a)
    print(sum(b))#矩阵求和,各个元素相加,45
    
    #矩阵相乘,内积与外积
    a = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    b = 2*ones([3,3])
    c = multiply(a,b)#矩阵中对应位置的元素相乘,内积
    d = a*b   #得到矩阵的第一行第一列元素:是a的第一行乘b的第一列求和,外积
    print(c)
    print(d)
    
    #矩阵转置
    a = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    b = a.T #转置
    c = b.transpose()#转置,和a一样了
    print(b)
    print(c)
    
    #切片
    [m,n] = shape(a)#得到矩阵a的行与列
    print(m,n)#3 3
    
    print(a[0]) #行切片,得到第一行[1,2,3]
    
    print(a.T[0])#列切片,得到第一列[1,4,7]
    
    print(a.copy())#矩阵复制
    

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