numpy学习笔记2

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之前一直有个疑惑,为什么要使用numpy?更本质的说,为什么要使用矩阵?矩阵是什么?意味着什么?关于关于矩阵的问题,这里推荐一个系列视频,讲的非常非常好。至于为什么用numpy,从程序的角度来讲,我认为最大的好处就是减少代码量以及提高效率(恩,写此文的时候觉得这是一句废话,但确实困扰了我一阵……)

比如,在学习KNN算法时需要计算欧式距离,公式如下:

$$d=\sqrt{ {({A_0}-{B_0})^2}+{({A_1}-{B_1})^2}+{({A_2}-{B_2})^2}+{({A_3}-{B_3})^2}+… }$$

这里用2维为例,公式变成:

$$d=\sqrt{ {({A_0}-{B_0})^2}+{({A_1}-{B_1})^2} }$$

这货貌似是已知直角三角形直角边求斜边长啊?

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numpy学习笔记

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简介

Numpy(发音”南派”而不是”努屁”)是一款用来进行科学计算的python库,可以方便快速的计算平均值、最大值、最小值、方差、标准差、向量运行等。相关库还有
Pandas,Scypi等。

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Roy

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