Python3机器学习基础与提升

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numpy简介及环境安装numpy发展历史及numpy安装，开发环境主要使用pycharm和jupyter notebook

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numpy核心ndarray1.numpy的核心ndarray的创建 2.ndarray的dtype属性 3.ndarray数据类型 4.ndarray的ndim、shape、size属性 5.numpy上的ones、zeros函数使用 6.numpy上的arange，linspace，random函数的使用

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numpy基本操作1.numpy数组和矩阵的算术运算2.numpy矩阵乘积和点积dot3.自增自减自乘自除操作4.numpy里面的通用函数5.聚合函数

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numpy数组和矩阵的索引切片和迭代操作1.数组的正向索引和反向索引2.数组的切片表达式3.矩阵的切片表达式4.矩阵的迭代flat和apply_along_axis的使用

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numpy条件判断和布尔数组1.numpy数组和矩阵参与逻辑运算2.使用条件判断选出符合条件的元素

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numpy中ndarray形状变换1.reshape方法改变形状2.shape属性改变形状3.ravel函数改变形状4.transpose求矩阵转置5.T属性求矩阵转置

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numpy数组矩阵的连接和切分1.vstack矩阵的垂直拼接2.hstack矩阵的水平拼接3.column_stack按列拼接单个向量为矩阵4.row_stack按行拼接单个向量为矩阵5.vsplit垂直方向切分矩阵6.hsplit水平方向切分矩阵7.split自定义方向，自定义切分大小

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numpy中常用概念1.副本和视图的区别2.矢量化的计算3.numpy中的广播机制

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numpy结构化数组1.numpy结构化数组的定义和使用2.为结构化数组中的每一个位置的元素命名