趋近智
要将线性代数概念应用于实际的机器学习 (machine learning)场景,计算环境是必需的。Python作为编程语言,因其在数据科学和机器学习社区中的通用性和广泛采用而广受欢迎。数值计算主要依赖于NumPy,它是一个用于数值计算的基础Python库。
Python清晰的语法使其相对容易学习,即使您是编程新手。它在数值任务上的真正优势来自其丰富的库生态系统。NumPy(数值Python)是这个生态体系的支柱。它提供:
ndarray(N维数组),它允许高效存储和处理数值数据,其在数学运算方面的表现远超标准的Python列表。向量 (vector)和矩阵,作为线性代数的主要组成部分,可以直接映射到NumPy数组上。使用Python和NumPy,我们可以从理论知识转向,有效地实现线性代数运算,这与它们在实际机器学习工作流中的用法一致。
如果您是编程环境的新手,最容易设置Python和NumPy等所需库的方法是使用Anaconda发行版。Anaconda将Python、一个包管理器(conda)以及许多流行的数据科学库(包括NumPy、SciPy、Pandas、Jupyter)捆绑到一个易于安装的软件包中。它处理依赖项和环境管理,这些对于新手来说通常是难点。
Anaconda安装步骤:
为确保Python和NumPy已正确安装并可用,请打开您的终端应用程序:
现在,逐行输入以下命令,每行输入后按回车键:
检查Python版本:
python --version
或在某些系统上:
python3 --version
您应该会看到显示Python版本(可能为3.x.x)的输出,与Anaconda安装的版本对应。
检查NumPy安装和版本:
python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
此命令启动Python,导入NumPy库,并打印其版本号。如果NumPy已正确安装,您将看到一个版本号(例如,1.23.5或类似)。如果您收到类似ModuleNotFoundError的错误,则表示安装出了问题,或者您的终端未正确配置以找到Anaconda安装。请回顾Anaconda安装步骤或查阅其文档。
许多人认为Jupyter Notebook是学习和试验代码的极佳工具,尤其在数据科学中。它们允许您创建包含实时代码、公式、可视化内容和叙述性文本的文档,这些内容位于独立的块或“单元格”中。Anaconda通常包含Jupyter Notebook。
启动它:
jupyter notebook
虽然遵循本课程并非严格要求,但使用Jupyter Notebook可以提升您的学习体验,让您能够轻松运行代码片段,即时查看输出,并添加您自己的笔记。
让我们通过创建一个简单的NumPy数组来进行快速检查。打开一个Python解释器(通过在终端中输入python或python3)或创建一个新的Jupyter Notebook。然后,输入以下代码行:
# 导入NumPy库,并为其指定标准别名'np'
import numpy as np
# 从Python列表创建一个简单向量(一维NumPy数组)
my_vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 打印向量
print(my_vector)
# 检查其类型
print(type(my_vector))
您应该会看到以下输出:
[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
这证实您可以导入NumPy并创建其主要数据结构——ndarray。
环境配置并验证完毕后,您现在准备好进入后续章节,我们将开始使用NumPy进行并执行向量 (vector)和矩阵上的线性代数运算。此项配置为本课程中所有实例和练习提供了支持。
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