机器学习三剑客
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机器学习
机器学习有非常多的包，最著名的是这三个numpy、pandas、matplotlib 被称为机器学习三剑客。
1 numpy 主要用于数组与矩阵计算，是大量机器学习框架的基础库。
2 Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 。
3 Matplotlib 是Python 2D绘图领域的基础套件，它让使用者将数据图形化，并提供多样化的输出格式。
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一**、NumPy简介** 1、NumPy简介是 机器学习三剑客之一。 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython……
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numpy方法
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**数组创建 **arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r, zeros, zeros_like **数组转换 **ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat **操作 **array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize, squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack **问题 **all, any, nonzero, where **排列 **argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort 运算 choose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, sum **基础统计 **cov, mean, std, var **基本线性代……
**数组创建 **arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r, zeros, zeros_like **数组转换 **ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat **操作 **array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize, squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack **问题 **all, any, nonzero, where **排列 **argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort 运算 choose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, sum **基础统计 **cov, mean, std, var **基本线性代……
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CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.5后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释……
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优化循环 循环之外能做的事不要放在循环内. 优化包含多个判断表达式的顺序 对于and，应该把满足条件少的放在前面，对于or，把满足条件多的放在前面。 使用join合并迭代器中的字符串 不借助中间变量交换两个变量的值 a, b = b, a 使用i……
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测试内容：从** 渲染 HTML 模板**、启动时间测试、 加密测试、算法测试、浮点运算测试、正则表达式测试 来进行测试。 测试对象版本： Python 2.7.10 Python 3.4.4 Python 3.5.4 Python 3.6.1 Python 3.7 beta 2 具体结果见： https://github.com/tonybaloney/performance_testing/tree/master/png 测试结果： 综上测试所述，答案是 Yes！虽然也有几项测试结果显示……
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1、目前，使用Python3.x是大势所趋 2、Python3.x在Python2.x的基础上做了功能升级 3、Python3.x和Python2.x思想基本是共通的 4、Python 3.7 是速度最快的“官方”Python 版本，在……
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