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进阶任务 task1
笔记:
使用的库:sympy
符号计算的pyton库,目标是成为全功能的计算机代数系统。
Symbol()
在sympy中,所有的变量都要经过声明才能使用。
from sympy import Symbol
x = Symbol('x')
from sympy import *
把sympy中所有的东西都加载进来
diff(func,var)
计算微积分(differentiation)
进阶任务 task2
笔记:
用到的库:numpy
- 科学计算的基础包。
- 运行速度快。
- 使用python学习数据科学,机器学习,数据分析的必备工具。
- 主要用于数组计算,使用向量和矩阵:
- 向量:同时具有大小和方向的量。
- 矩阵:和向量很想,是由行和列组成,想一个网格。
核心:数组(arrays)
数组(array)和列表(list)
- array里每个元素是同一个类型
- array可以操作大量的数据,比list高效
- array元素可以像list一样被访问,分割,操作
- array是多维的
多维数组:ndarray
2个组成部分:①数据本身,②描述数据的元数据
数据处理过程中,原始数据不受影响,变化的是元数据
二维数组:[[]]一个列表的列表
numpy 库中「向量化」(vectorization)的概念
- arrays可批量处理数据而不需要写任何for循环,这个叫做vectorization
- python对向量操作支持不好,需要借助列表推导式或者函数式变成实现,numpy本身提供大量函数都有向量化的特点,并且可以把普通的Python函数向量化,使得python操作向量更方便
完成任务的思路:
生成正太分布数组
s=np.random.normal(mu,sigma,100) #均值,标准差,样本量
ndarray中的boolean array indexing用向量化的方法完成任务
参考资料
NumPy入门详解
使用puthon进行科学计算:NumPy入门
SymPy:使用python帮你导烦人的数学公式
python+numpy实现函数向量化
numpy.random.normal
from deeplearningstartup.
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