选择行，

选择列

选择行列

hist 直方图

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

a=[zifuchuan]

plot.hist(a.fenzushu)

细节

计算组数=num_bin= (max(a)-nim(b)//d)

d=5

组数= 极差/组距

x轴的刻度设置

plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.show()

图形大小：plt.figure(figsze=(20,8),dpi=80)

{数据}

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

一维数组只有0轴，二维有0、1轴，三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2)，shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

numpy的索引和切片

索引从0开始

2:取得连续多行，[[2,5,6]]多一个[]取得不连续的行

:,1取得单列

:,1:取得连续列

:,[]取得不连续列

取得行列交叉的内容

取得不相邻的点

这个老师的逻辑能力和语言组织能力真的是匮乏 前言不搭后语 自己把自己绕进去了

讲的真垃圾

这课程讲的就和拿着稿子照本宣科一样

提升：

梯度提升

特征选择：方差过滤

```python
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold #特征选择，根据方差进行过滤
def var():
    '''
    特征选择-选择低方差的特征
    :return:None
    '''
    var=VarianceThreshold(threshold=1.0)#保留方差值为1的数值
    data=var.fit_transform([[0,2,0,3],[0,1,4,3],[0,1,1,3]])#三行四列的二维数组
    print(data)
    return None

if __name__=='__main__':  #调用
 var()
```

PCA:主成分分析   

把维度降低，但是数据信息尽可能不损耗

文本特征分类功能：

1、文本特征抽取：count

文本分类----如每天的文献分类/文章的分类

2、tf  idf:

2.1 tf:term frequency:词的频率    出现的次数（类似count）

2.2 idf:逆文档频率inverse document frequency

log(总文档数量/该词出现的文档数量）

例：log(数值)：输入的数值越小，结果越小

tf*idf 重要性

文本特征抽取：Count 

功能：

文本分类

情感分析

默认对于单个英文字母或者单词：没有不统计

词组分类器：jie'ba

特征抽取：特征值化

字典数据特征抽取：对字典数据进行特征值化

DictVectorizer语法：

字典数据抽取:将字典中的一些类别数据，分别转换成一些数值。

数组形式：有类别的这些特征，先要转换字典数据

pandas数据处理

：缺失值，数据转换，重复值（不用处理)

sklearn：对特征进行处理

特征值（具体特征：身高/体重）->目标值（具体要达到的目的：如区分男女）

机器学习：使用计算机设计一个系统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。（强调学习 而不是专家系统）

有监督 

无监督 

强化学习（带反馈）

机器学习：数据清洗/特征选择；确定算法模型/参数优化；结果预测

不能解决：大数据存储/并行计算；做一个机器人

目标函数取最小称 损失函数

数据收集--->数据清洗----->特征工程----->数据建模

hessian矩阵 对称--》4>0 二阶行列式>0----》正定---->凸函数

数据预处理

深度学习需要的是标准的正方形图片

（1）image resize

（2）Data Argumentation

（3）Normalize

（4）to tensor

自定义数据集实战

test数据量太小的话，测试结果波动较大，所以我们为了保证测试的效果，会把测试集的数据多分配一些

1、load data ——比较重要的模型；

继承一个通用的母类

inherit from torch.utils.data.Dataset

要定一个两个函数

_len_：数据量

_getitiem_：能够得到指定的样本

2、build model——在我们已经定义好的模型上做一些修改；

3、train and test

4、transfer learning

情感分类实战

Google CoLab

（1）continuous 12 hours；

（2）free K80 for GPU；

（3）不需要爬墙