2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。 import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) 输出结果为： [1  4  5] 以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。

Numpy的使用：一、创建ndarray数组二、指定ndarray数组元素的类型三、ndarray运算：四、ndarray数组的基本索引和切片：五、ndarray数组的布尔索引和花式索引六、ndarray数组的转置和轴对换七、ndarray通用函数7.1一元ufunc：7.2二元ufunc：7.3NumPy的where函数使用:八、ndarray常用的统计方法九、ndarray数组的去重以及集合运算十、numpy中的线性代数十一、numpy中的随机数生成十二、ndarray数组重塑十三、ndar

NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 – n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2 print (a[s]