Python机器学习之NumPy函数库

opil

NumPy函数库是Python开发环境的一个独立模块，而且大多数Python发行版没有默认安装NumPy函数库，因此在安装Python之后必须单独安装NumPy函数库。
在Python shell开发环境中输入下列命令：

>>> from numpy import *


如果没报错就表明NumPy函数库正确安装。
上述命令将NumPy函数库中的所有模块引入当前的命名空间。
然后在Python shell开发环境中输入下述命令：


>>> random.rand(4,4)


array([[ 0.14934315,  0.1449608 ,  0.10937618,  0.11962542],
       [ 0.04143021,  0.16427192,  0.42890596,  0.2950785 ],
       [ 0.63548394,  0.89104911,  0.19498788,  0.35677273],
       [ 0.3508607 ,  0.52253214,  0.75657235,  0.43606179]])

上述命令构造了一个4*4的随机数组。
调用mat()函数可以讲数组转化为矩阵，输入下述命令：


>>> randMat = mat(random.rand(4,4))

由于使用随机函数产生矩阵,不同计算机上输出的值可能略有不同:


>>> randMat.I


matrix([[ 4.56615396, -5.06383533, -0.95580269,  1.77517599],
        [ 3.52460325, -1.68264237, -3.10410481,  0.68144572],
        [ 4.49946852,  0.68792194, -2.99607457, -3.35777914],
        [-5.49861973,  3.25167152,  3.96853985,  0.35681462]])

.I操作符实现了矩阵求逆的运算,执行下面的命令存储逆矩阵:


invRandMat = randMat.I

接着执行矩阵乘法,得到矩阵与其逆矩阵相乘的结果:


>>> randMat*invRandMat
　　


matrix([[  1.00000000e+00,  -4.44089210e-16,  -4.44089210e-16,
          -3.33066907e-16],
        [ -8.88178420e-16,   1.00000000e+00,   0.00000000e+00,
           5.55111512e-17],
        [  4.44089210e-16,   0.00000000e+00,   1.00000000e+00,
          -5.55111512e-17],
        [  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00,
           1.00000000e+00]])

结果应该是单位矩阵,除了对角线元素师1,4*4矩阵的其他元素应该全是0.实际输出结果略有不同,矩阵里还留下了许多非常小的元素,这是计算机处理误差产生的结果.输入下述命令,得到误差值:


>>> myEye = randMat*invRandMat
>>> myEye - eye(4)


matrix([[  0.00000000e+00,  -4.44089210e-16,  -4.44089210e-16,
          -3.33066907e-16],
        [ -8.88178420e-16,   2.22044605e-16,   0.00000000e+00,
           5.55111512e-17],
        [  4.44089210e-16,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00,
          -5.55111512e-17],
        [  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00,
           0.00000000e+00]])

函数eye(4)创建4*4 的单位矩阵。
只要能够顺利的完成上述例子，就说明已经正确的安装了NumPy函数库，以后就可以利用它构造机器学习的应用程序。