数据分析之python之Numpy基础三

Numpy数组的基础就结束了,让我们进入更高级的pandas(盼达)学习。

Numpy基础三

  1. 线性代数
  2. 伪随机数生成
  3. 随机漫步示例

线性代数

Numpy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数.

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关于线性代数,现在熟知dot函数.后续分析中涉及到线性代数在回来补充

伪随机数生成

numpy.random模块对python内置的random进行了补充,增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数

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随机数生成种子

通过np.random.seed(1234)更改随机数生成种子

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numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子,要避免全局状态.可以使用numpy.random.RandomState

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随机漫步

随机漫步理论

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