机器学习之numpy和matplotlib学习（一）

整个教程有参考网上其他一些大牛的看法，总体的教学应该是从numpy和matplotlib开始教学，然后最后进入SK-learn学习，整个课程的代码之后会推送到github上面去。对于教程，采用代码注释的方式，有不知道和有错的问题的话可以在下面评论，我尽量保证每天一更，勿喷！

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你没有学过Numpy？没关系

你没有学过matplotlib？没关系

一起学习机器学习系列

今天先来学一个Numpy产生等差数列的一个函数。

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Author  : SundayCoder-俊勇# @File    : linspacelearn.pyimport numpy as np# np.linspace函数的解释：# np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)# 参数解释：# start,stop是开始，结束的数字；# num是生成多少个数字，默认50个；# endpoint是最后一个stop数字是否包含进去，默认包含；# retstep,是两个数字间的间距，默认不显示；# dtype默认。# np.linspace(start,end,num), 产生一等差数组，一共产生num个数，# 等差系数d=（end-start）/(num-1)# 真正的代码就只有下面一行。x=np.linspace(0,1,10)#打印一下Xprint  x

结果中的等差d你有没有自己验证是不是对的？
这里最后一个点1.0包含进去了是因为endpoint这个参数是默认包含。
试一下不默认包含。
只需要把上面代码x=np.linspace(0,1,10)变成下面的代码

x=np.linspace(0,1,10,endpoint=False)

此时在打印一下X。结果如下：

这时候不一样X不一样了。
对比两次的结果，发现参数的数的个数都是10个，第一个等差数列包含1.0，第二个没有。同时两个等差数列都不相同了。

第一个等差系数d=（end-start）/(num-1)
第二个等差系数d=（end-start）/(num)
因为这里去掉和不包含末尾的那个数，所以不用减一，否则减一

再来看看 retstep,是两个数字间的间距，默认不显示；
只需要把上面代码x=np.linspace(0,1,10,endpoint=False)变成下面的代码

x=np.linspace(0,1,10,endpoint=False,retstep=True)

再来打印X

这里打印的除了这个数组，还帮你把等差系数d给打印出来了。
所以retstep这个参数其实就是要不要显示等差系数d的值而已。

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