摘要：
1、秩、维度 NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组 阅读全文
摘要：
1、NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np 阅读全文
摘要：
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指 针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。 Python还提供了一个ar 阅读全文
摘要：
3.1 矩阵和向量 如图：这个是4×2矩阵，即4行2列，m为行数，n为列数，那么m×n即4×2 矩阵的维数 即行数×列数 矩阵元素（矩阵项）： Aij指第𝑖行，第𝑗列的元素。 向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，如： 如下图为 1 索引向量和 0 索引向量，左图为 1 索引向量，右 阅读全文
摘要：
2.1 模型表示 我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模型 阅读全文