鹏鹏：python 机器学习初学者 三剑客介绍。
python 机器学习 三剑客 分别是：Numpy ， Pandas ，matplotlib。
Numpy：
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。
支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!
Pandas：
Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库。
Matplotlib：
Matplotlib [mæt’plotlib] 是Python 2D绘图领域的基础套件，它让使用者将数据图形化，并提供多样化的输出格式。
Numpy的代码应用方式：
导入numpy库
import numpy as np
打印版本号
print(np.version.version)
打印该数组属性和方法
nlist_5 = np.array(range(27)).reshape((3,3,3))
打印数组的形状
print(nlist_5.shape)
打印数组的维度
print(nlist_5.ndim)
打印数组的元素个数
print(nlist_5.size)
打印数组
print(nlist_5)
Pandas 的代码应用方式：
导入科学计算
import pandas as pd
建立数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/mymac')
# 写一条sql
sql = 'select * from student '
# 建立dataframe对象
df = pd.read_sql_query(sql,engine)
# print(df)
# 按照年龄正序
# select * from student order by age desc
df = df.sort_values(["age","gender"],ascending=False)
Matplotlib 的代码应用方式：
导包
import matplotlib.pyplot as plt
导入字体库
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=“C:/Windows/Fonts/simhei.ttf”,size=15)
设置数据
salary = [9000,10000,12000,5000,4000]
group = [‘beijing’,‘qinhuangdao’,‘xingtai’,‘handan’,‘shijiazhuang’]
plt.bar(group,salary)
plt.title(‘全国各市工资水平’,FontProperties=font)
plt.show()
如需更进 ，请大神多多评论。
鹏鹏：python 机器学习初学者 三剑客介绍。相关推荐
- python机器学习 | SVM算法介绍及实现
本篇博客具体学习参考: 1 [机器学习]支持向量机SVM及实例应用 2 [ML]支持向量机(SVM)从入门到放弃再到掌握 这两篇文章讲得特别清楚,数学推导(第一篇)也能看明白,强烈推荐学习~~ 本篇博 ...
- 微软python免费课程_微软再推免费在线Python教程 面向数据科学和机器学习初学者...
去年九月,微软曾面向 Python初学者,推出了一套免费的教程视频.从基本介绍和 VS Code 的配置讲起,循序渐进语法概念等基础内容讲解.目前为止,该系列视频播放量已达到将近 180 万次. 近日 ...
- python机器学习可视化工具Yellowbrick介绍及平行坐标图实战示例
python机器学习可视化工具Yellowbrick介绍及平行坐标图实战示例 目录 python机器学习可视化工具Yellowbrick介绍及平行坐标图实战示例 yellowbrick简介及安装
- Python Machine Learning 中文版，Python机器学习介绍
Python机器学习 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮 ...
- Python机器学习框架介绍
目录 1 为什么选择用Python 2 机器学习和深度学习框架 2.1 Pandas 2.2 Num Py 2.3 Matplotlib 2.4 Seaborn 2.5 Scikit-learn 2. ...
- python机器学习库sklearn——集成方法（Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT）
分享一个朋友的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开 docker/kubernetes入门视频教程 全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) pyth ...
- python机器学习案例系列教程——GBDT算法、XGBOOST算法
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程 GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,但是却和传统的Adaboost有很大的不同.回顾下Adaboost,我们 ...
- python机器学习案例系列教程——推荐系统
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程 主流的推荐系统算法大致分为两类: 基于用户行为数据的协同过滤算法 基于内容数据的过滤算法 大致而言,基于内容数据的算法适用于cold ...
- 只需十四步：从零开始掌握 Python 机器学习（附资源）
分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找 ...
最新文章
- c语言潮流计算验证30节点,C语言潮流计算研究报告.doc
- 图灵五周年回馈读者活动现在开始啦！
- 复现经典：《统计学习方法》第 3 章 k 近邻法
- GitLab 安装方法
- Linux程序在预处理、编译、汇编、链接、运行步骤的作用
- php实现数字滚动效果,vue如何实现数字滚动增加效果？代码示例
- 漫谈边缘计算（三）：5G的好拍档
- wireshark 过滤表达式
- Java基础-final关键字
- 封装Js事件代理方法
- 二叉搜索树bst_二进制搜索树（BST）–搜索插入和删除
- 一个奇妙、离奇的算法题
- electron编译nodejs模块的方法
- 元素(Element)
- 搭搭云配置系统概述-表单
- 通过APKIDE 反编译文件得到.java文件方法
- 第二重要极限公式推导过程_土木考研 土力学第六章公式推导
- 咬文嚼字撕下抖音背后虚伪的面纱
- 笔记本电脑连接无线网卡如何开热点
- 利用PCL库做简单的三维立体图形