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我们做项目第一步就是单独创建一个python环境#xff0c;Python新的隔离环境
创建#xff1a;python -m venv ml
使用#xff1a;.\Scripts\activate python -m venv ml 是在创建一个名为 ml 的虚拟环境#xff0c;这样系统会自动创建一个文件夹ml#xff0c;…
环境建立
我们做项目第一步就是单独创建一个python环境Python新的隔离环境
创建python -m venv ml
使用.\Scripts\activate python -m venv ml 是在创建一个名为 ml 的虚拟环境这样系统会自动创建一个文件夹ml里面包含了Python的基本环境。 .\Scripts\activate 是在激活这个虚拟环境然后再执行pip命令安装其他库。 python -m venv ml 的意思是运行 venv 模块并把 ml 作为参数传给 venv 模块。venv 是 Python 的一个内置模块用于创建虚拟环境。 1 安装numpy
pip install numpy -i Simple Index
pip install pandas -i Simple Index
pip install matplotlib -i Simple Index
pip install jupyter notebook -i Simple Index
启动jupyter notebook, 进入到你想查看的目录打开之前需要进入.\Scripts\activate。
Numpy
Numpy是Python的一个很重要的第三方库很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。
Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
import numpy
import numpy as np
from numpy import *
from numpy import array, sin
%pylab 是一个方便的模块用于在单个名称空间中批量导入 matplotlib.pyplot用于绘图和 NumPy用于数学和处理数组
%pylab
数组上的数学操作 我们不能直接将列表相加列表相加就相当于append操作。 a [1, 2, 3, 4] a [1, 1, 1, 1] 这样会生成[1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1] 要先都转换为array数组 b np.array([2, 3, 4, 5]) a b 提取数组中的元素
提取第一个元素a[0] 提取前两个元素a[:2] 最后两个元素a[-2:]
修改数组形状
修改 array 的形状a.shape 2,2或a.reshape(2,2)
aaa np.array([[[1,2,4],[3,4,5]],[[5,6,7],[7,8,10]]])
这个数组的维度有三个0、1、2。
aaa.sum(axis 0)结果
[[6,8,11],
[10,12,15]]
这是因为axis等于零时相当于按照零维度求和相当于两个两行三列的数组求和。
axis等于1时相当于按照第二个维度求和就是按每个元素的行求和 结果 [[4,6,9], [12,14,17]] 画图
a linspace(0, 2*pi, 21)
%precision 3
b sin(a)%matplotlib inline
plot(a, b)
%matplotlib inline 是 Jupyter Notebook 的魔法命令用于在 Notebook 中内嵌显示绘制的图形。
我们在画图的时候经常遇到中文显示不出来这也是matplotlib 一直以来的诟病。
我们可以在画图前调库的时候加上两行代码
from matplotlib import rcParams
rcParams[font.family] SimHei
这样问题就解决了。
# plot方法就是在直角坐标系中绘制折线图的方法绘制折线图的逻辑就是在
# 直角坐标系中绘制点然后将点连起来
fig plt.figure(figsize(10,6))
plt.plot(x, y, markero,linestyle--,c#CD7F32)
plt.plot(x, y2)
plt.xticks(np.arange(0,11))
# plt.yticks(np.arange(-1,2,0.2))
plt.xlim(0,7)
plt.ylim(1,2)
plt.title(sin cos函数)
plt.xlabel(x轴)
plt.ylabel(y轴)
plt.show()
当我们不知道某个方法的API时可以使用?方法查看各个参数
