机器学习之numpy库中常用的函数介绍
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习之numpy库中常用的函数介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1. mat()
mat()与array的区别：
mat是矩阵，数据必须是2维的，是array的子集，包含array的所有特性，所做的运算都是针对矩阵来进行的。
array是数组，数据可以是多维的，所做的运算都是针对数组来进行的
（1） 数据能表示的维度不同，array数据可以是多维的，mat的数据必须是2维的。
array能表示超过2维的数据，而mat不能：
对于2维的数据，array和mat的表示形式完全一样(但运算不一样)：
（2） 把array转换为mat
（3） matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。但是matrix objects 还可以在后面加 .H 得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵。
（4） array遵从逐个元素的运算，array的类型的a和b的a*b的运算，相当与MATLAB中的a.*b的运算。
数组a，b的点乘乘法运算a*b (逐个元素的运算)：
数组a，b的矩阵乘法运算：
相当于矩阵A,B的矩阵乘法运算：
（5） **运算不一样
对于array a，a**2运算相当于对于a的元素逐个求平方：
对于mat a，a**2运算相当于矩阵相乘a*a:
2. list和array的区别
（1） list是python的内置数据类型，list中的数据类型不必相同，主要用来作索性，可以通过索引查找数值，但不能对整个列表进行数值运算
但是可以进行+运算，表示的是两个列表的拼接：
（2） array的中的类型必须全部相同（同属于int,float,duoble）才能进行数组间的运算，否则也只能作索引：
3. shape() 读取矩阵的各个维度的长度
（1）shape() 返回的是各个维度的长度的列表：
（2）shape[n ]表示获取第n个维度的长度
4. random.uniform()方法
uniform(x,y): 随机产生一个在[x, y]范围内的实数，返回一个浮点数。
5. mean()方法
mean()方法为求平均值的方法：
mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, skipna=False, keepdims=False)
a: 输入的数组，array类型
axis： None：计算数组中的所有值的平均值
=0：以列为单位计算数组中每一列的所有值的平均值；
=1：以行为单位计算数组中每一行的所有值的平均值
dtype: 为指定数组中的元素的类型，默认为float64
out: 如果提供，则为计算的输出结果保存的数组，大小要和输出结果的数组大小相同
skipna: 如果设置为true，则计算时跳过为NA的值
keepdims: 如果设置为true，输出结果将保持为1的维度，即计算结果放在一个数组内
6. tile() 方法
tile英文单词意思：拼贴。tile(A, n)功能：将数组A重复n次，构成一个新的数组。
A的类型：array, list, tuple, dict, matrix，int, string, float，bool
n的类型: tuple，list, dict, array, int,bool，不可以是float, string, matrix
（1） 当n为一个整数时
（2） 当n为list，tuple
（3） 当A的维度 < n的长度时
tile(A, n)将A中的所有元素作为单元，按n变成一个新的数组，以上为例子。
（4） 当A的维度 > n的长度时
n的长度不足为A的维度，即在n的前面加上(A的维度-n的长度)，变成与A的维度相同的长度，再进行重复：
以上的a的维度为2，n的长度为1，n自动补充为[2-1, 3] =[1, 3], 与以下等效：
7. argsort()方法
argsort(a)：对数组或元组a进行升序排序， 返回的是升序之后的各个元素在原来a未升序之前的下标，即返回升序之后对应的下标数组。
降序排序：
（1） 获取升序排列之后的最后一个下标
（2） 或者使用argsort(-a)进行降序排列,其中a只能是含相同数据类型的数组，不能是列表
8. transpose( )方法
装置，可以装置任何类型mat，list，array，当类=类型为mat的时候，等同于A.T
9. sum
sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, skipna=False, keepdims=False)
a: 输入的数组，array类型
axis： None：计算数组中的所有值的和
=0：以列为单位计算数组中每一列的所有值的和；
=1：以行为单位计算数组中每一行的所有值的和
dtype: 为指定数组中的元素的类型，默认为float64
out: 如果提供，则为计算的输出结果保存的数组，大小要和输出结果的数组大小相同
skipna: 如果设置为true，则计算时跳过为NA的值
keepdims: 如果设置为true，输出结果将保持为1的维度，即计算结果放在一个数组内
10. get()方法
dict.get(key, default=None) key -- 字典中要查找的键。default -- 如果指定键的值不存在时，返回该默认值。
11. operator.itemgetter ()
operator.itemgetter(n)定义了一个用来获取对象第n个域数据的函数。
12. iteritems()
返回字典的一个迭代器。返回一个可以调用的对象(可以从操作对象中提取item）
13. sorted() 方法
对list或者iterable进行排列
sorted(iterable, cmp, key, reverse)
iterable指定要排序的list或者iterable，
cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，
key为函数，指定取待排序元素的哪一个域进行排序，
reverse默认为false（升序排列），定义为True时将按降序排列。
与sort区别的是，sort会改变原来对象的顺序：
ndarray.sort(axis=-1, kind=\'quicksort\', order=None)
axis：排序的维度，0表示按行，1表示按列
kind：排序的算法，提供了快排、混排、堆排：’quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’
order：排列的顺序
- tany 2017年10月1日于杭州
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以上是关于机器学习之numpy库中常用的函数介绍的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章