《Python机器学习手册——从数据预处理到深度学习》
这本书类似于工具书或者字典，对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚，感觉虽然是工具书，但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解，在应用中也能更为熟练。
以下是根据书上的代码进行实操，注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果（写在print之后）。不一定严格按照书上内容进行，根据代码运行时具体情况稍作顺序调整，也加入了一些自己的理解。
如果复制到自己的环境下跑一遍输出，相信理解会更深刻更清楚。
博客中每个代码块代表一次完整的运行结果，可以直接以此为单位复制并运行。
01-向量、矩阵和数组
本节主要是numpy库的基本应用。
包括：
- 初始化与格式
- 数据读取与批量处理
- 数值计算
- 矩阵计算
- 随机数
01-1 初始化与格式
import numpy as np
创建一个行向量
vector = np.array([1,2,3])
创建一个列向量
vector = np.array([[1],[2],[3]])
print(vector)
创建一个矩阵
matrix = np.array([[0,0],[2,0],[0,3]])
print(type(matrix)) #<class 'numpy.ndarray'>
查看行数和列数
print(matrix.shape) #(3, 2)
查看元素数量
print(matrix.size) #6
查看维数
print(matrix.ndim) #2
转换为矩阵格式mat
matrix = np.mat(matrix)
print(type(matrix)) #<class 'numpy.matrix'>
from scipy import sparse
转换为压缩的稀疏行矩阵
matrix = sparse.csr_matrix(matrix)
print(matrix)
(1, 0) 2
(2, 1) 3
print(type(matrix)) #<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
</class></class></class>
01-2 数据读取与批量处理
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
输出矩阵第二行第三列的元素（下标从0开始）
注意此处下标与二维list不同
print(matrix[1,2]) # 6
一维切片,[起始位置:结束位置]，包括起始位置，不包括结束位置元素
输出第三个元素之前所有元素
vector = np.array([1,2,3])
print(vector[0:2])
[1 2]
二维切片,与一维类似[起始位置:结束位置]，不同维度用','隔开
'1:'第二行及之后所有行
':2'第三列之前所有列
print(matrix[1:,:2])
[[4 5]
[7 8]]
对一个数组中多个元素同时应用某个函数
创建一个函数，add_100返回：输入值+100的值
add_100 = lambda i : i + 100
创建向量化函数
vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100)
对矩阵所有元素应用这个函数
print(vectorized_add_100(matrix))
[[101 102 103]
[104 105 106]
[107 108 109]]
01-3 数值计算
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
求矩阵中最大的元素
print(np.max(matrix)) # 9
求矩阵中最小的元素
print(np.min(matrix)) # 1
求每列最大的元素，axis指维度
print(np.max(matrix, axis = 0)) # [7 8 9]
求每行最大的元素
print(np.max(matrix, axis = 1)) # [3 6 9]
计算矩阵的平均值
print(np.mean(matrix)) # 5.0
print(type(np.mean(matrix))) # <class 'numpy.float64'>
计算矩阵的方差
print(np.var(matrix)) # 6.666666666666667
print(type(np.var(matrix))) # <class 'numpy.float64'>
计算矩阵的标准差
print(np.std(matrix)) # 2.581988897471611
print(type(np.std(matrix))) # <class 'numpy.float64'>
以上计算均可以加参数axis求每行或每列
求每行的平均值
print(np.mean(matrix, axis = 1)) # [2. 5. 8.]
</class></class></class>
01-4 矩阵计算
01-4-1 矩阵变形与矩阵转置
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
矩阵变形，不改变元素值，改变矩阵的形状
将矩阵从4*3变为2*6
print(matrix.shape) # (4, 3)
matrix = matrix.reshape(2,6)
print(matrix.shape) # (2, 6)
print(matrix)
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
也可以将其中一个维度设为默认'-1'，会自己取整除之后的数作为默认维度
matrix = matrix.reshape(3,-1)
print(matrix.shape) # (3, 4)
print(matrix)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
以下三种情况注意区别：
情况1
matrix = matrix.reshape(1,-1)
print(matrix.shape) # (1, 12)
print(matrix)
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]]
情况2
matrix = matrix.reshape(3,-1)
print(matrix.shape) # (3, 4)
matrix = matrix.reshape(matrix.size)
print(matrix.shape) # (12,)
print(matrix)
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
情况3
展开矩阵
matrix = matrix.reshape(3,-1)
print(matrix.shape) # (3, 4)
matrix = matrix.flatten()
print(matrix.shape) # (12,)
print(matrix)
[ 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11 6 12]
矩阵转置
matrix = matrix.reshape(2,6)
print(matrix.shape) # (2, 6)
print(matrix)
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
matrix = matrix.T
print(matrix.shape) # (6, 2)
print(matrix)
[[ 1 7]
[ 2 8]
[ 3 9]
[ 4 10]
[ 5 11]
[ 6 12]]
01-4-2 矩阵的秩、行列式、迹、特征值与特征向量
import numpy as np
matrix = np.array([[1,1,3],[2,2,6],[3,3,9]])
print(matrix)
[[1 1 3]
[2 2 6]
[3 3 9]]
矩阵的秩 r(A)
print(np.linalg.matrix_rank(matrix)) # 1
矩阵的行列式 det(A)或|A|
print(np.linalg.det(matrix)) # 0.0
矩阵的对角线元素 tr(A)
print(np.diagonal(matrix)) # [1 2 9]
可以引入参数offset对主对角线上下偏移
向上偏移
print(np.diagonal(matrix, offset = 1)) # [1 6]
向下偏移
print(np.diagonal(matrix, offset = -1)) # [2 3]
矩阵的迹 tr(A)，即对角线元素之和
print(np.trace(matrix)) # 12
同样可以对主对角线进行偏移
print(np.trace(matrix, offset = 1)) # 7
matrix = np.array([[-2,1,1],[0,2,0],[-4,1,3]])
矩阵的特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(matrix)
特征值
print(eigen_values)
[-1. 2. 2.]
特征向量
print(eigen_vectors)
[[-0.70710678 -0.24253563 0.30151134]
[ 0. 0. 0.90453403]
[-0.70710678 -0.9701425 0.30151134]]
01-4-3 矩阵的加减、乘法和矩阵的逆
import numpy as np
mat_1 = np.array([[1,1,2],[1,1,2],[1,1,2]])
mat_2 = np.array([[1,2,1],[1,2,1],[1,2,1]])
矩阵相加
print(np.add(mat_1, mat_2))
[[2 3 3]
[2 3 3]
[2 3 3]]
print(mat_1 + mat_2)
[[2 3 3]
[2 3 3]
[2 3 3]]
矩阵相减
print(np.subtract(mat_1, mat_2))
[[ 0 -1 1]
[ 0 -1 1]
[ 0 -1 1]]
print(mat_1 - mat_2)
[[ 0 -1 1]
[ 0 -1 1]
[ 0 -1 1]]
矩阵乘法
print(np.dot(mat_1, mat_2))
[[4 8 4]
[4 8 4]
[4 8 4]]
print(mat_1 @ mat_2)
[[4 8 4]
[4 8 4]
[4 8 4]]
矩阵对应元素相乘
print(mat_1 * mat_2)
[[1 2 2]
[1 2 2]
[1 2 2]]
矩阵的逆 A-1
mat = np.array([[0,1],[1,0]])
print(np.linalg.inv(mat))
[[0. 1.]
[1. 0.]]
验证：A*(A-1) = I
print(mat @ np.linalg.inv(mat))
[[1. 0.]
[0. 1.]]
01-5 随机数
import numpy as np
设计随机数种子
np.random.seed(0)
生成3个0.0到1.0之间的随机数
rand = np.random.random(3)
print(rand) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338]
生成3个1到10之间的随机整数
rand = np.random.randint(0, 11, 3)
print(rand) # [3 7 9]
从均值为0，标准差为1的正态分布中抽取3个数
rand = np.random.normal(0, 1, 3)
print(rand) # [-1.42232584 1.52006949 -0.29139398]
从均值为0，散布程度为1的logistic分布中抽取3个数
rand = np.random.logistic(0, 1, 3)
print(rand) # [-0.98118713 -0.08939902 1.46416405]
从大于等于1，小于2的范围中抽取3个数
rand = np.random.uniform(1, 2, 3)
print(rand) # [1.47997717 1.3927848 1.83607876]
Original: https://www.cnblogs.com/camilia/p/16163048.html
Author: CAMILIA
Title: [Python]-numpy模块-机器学习Python入门《Python机器学习手册》-01-向量、矩阵和数组
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