Machine Learning Kochbuch

KAPITEL 1

Vektoren, Matrizen und Arrays

1.0Einführung

Die Programmbibliothek NumPy bildet die Grundlage des Python-Stapels für maschinelles Lernen (auch als SciPy-Stapel bezeichnet). NumPy erlaubt effiziente Operationen auf Datenstrukturen, die in Projekten des maschinellen Lernens häufig vorkommen: Vektoren, Matrizen und Tensoren. Auch wenn NumPy nicht im Mittelpunkt dieses Buchs steht, werden Sie in den folgenden Kapiteln häufig auf diese Bibliothek stoßen. Dieses Kapitel behandelt die gebräuchlichsten NumPy-Operationen, mit denen Sie es in Workflows des maschinellen Lernens höchstwahrscheinlich zu tun haben werden.

1.1Einen Vektor erzeugen

Problem

Sie müssen einen Vektor erzeugen.

Lösung

Verwenden Sie NumPy, um ein eindimensionales Array anzulegen: ...