机器学习的最基础模块就是numpy模块了，而numpy模块中的数组操作又是重中之重，所以我们要把数组的各种方法弄得明明白白的，以下就是数组的一些常用方法
1.创建各种各样的数组：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(np.zeros(10)) #一维全零数组 print(np.zeros((3,3),dtype=np.int)) #多维tupple数组 3行3列 可以加数据类型 print(np.ones(10)) #一维全1数组 print(np.ones((4,4))) #多维全1数组 print(np.full((3,5),8)) #可以指定数组元素的值 print(np.identity(4)) #创建单位矩阵 print(np.eye(4,4,1)) #4行4列单位矩阵 对角线从下标1开始 print(np.array([1,23,4,'ltf','fjf'])) #可以随便传入数据 一维数组 print(np.array([[1,2,3],['ltf','lsq','fjf'],['男','女','人妖']])) #多维数组，随便定义、 a=np.array([[1,2,3],[4,3,6]]) b=np.full_like(a,3.2) c=np.ones_like(a) print(b) print(c) #根据一个向量创建斜对角线方阵 也可以指定对角线位置 arr2d=np.diag([1,2,3,4]) print(arr2d) print(np.arange(1,6)) #类似于range 不包含上界 print(np.arange(1,10,2)) #开始 结束 步长 print(np.linspace(1,10,4)) #开始 结束 个数 print(np.logspace(1,4,4)) #分为4个等分点，形成数组【1,2,3,4】然后形成 对数的底数的指数 print(np.logspace(1,5,5,base=2)) #指定对数为2 #创建坐标系 其实可以用plt.show() x=np.linspace(0,1,5) y=np.linspace(0,1,3) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) plt.plot(xv,yv,'^') plt.show() #指数图 x=np.arange(-5,5,0.1) y=np.power(2,x) #print(y) plt.plot(x,y) #对数图 x=np.power(2,x) y=np.log2(x) plt.plot(x,y) plt.show() x1=np.arange(1,5,1) y1=np.power(x1,3) #x1的3次方 print(y1) x2=np.array([1,8,27,64]) y2=np.power(x2,1/3) #x2的1/3次方 print(y2)