<jupyter_start><jupyter_text>绪论：tensorflow环境搭建- 使用 ` ! code `运行Linux命令<jupyter_code>pip install tensorflow
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
pip install --upgrade tensorflow
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.rand(2,2))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>第一章节：tensorflow入门<jupyter_code>import tensorflow as tf
print(tf.__version__)<jupyter_output>2.1.0<jupyter_text>- 谷歌官网的英文教程<jupyter_code>from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

# 安装 TensorFlow

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>matplotlib- 数据可视化> 模拟了matlab的python库- `axis` 指x/y轴<jupyter_code>from matplotlib import pyplot as plt
# [2,16) 步长为2
x = range(2,26,2)
y = [50,2,3,4,5,55,7,8,9,10,11,12]
plt.plot(x,y)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 设置画布大小配置`figure`参数`fig = plt.figure(figsize=(19,3),dpi=11)`- 保存到本地`plt.savefig("./name.png")` 可以保存为 `svg` 这种矢量图形<jupyter_code>from matplotlib import pyplot as plt
# 配置画图大小
fig = plt.figure(figsize=(50,56),dpi=11)
x = range(2,26,2)
y = [50,2,3,4,5,55,7,8,9,10,11,12]
plt.plot(x,y)
# 保存图像
plt.savefig("./name.png")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 坐标刻度/中文显示<jupyter_code>from matplotlib import pyplot as plt
import random


x = range(120)
# 设置随机数种子
random.seed(10)
y = [random.uniform(20, 35) for i in range(120)] # 120个在20-35之间的随机数赋值给y
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y", rotation=90)
plt.title("title")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- subplot可以在一个窗口绘制不同的图案<jupyter_code>import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 
x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x)  
# 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1  
# 激活第一个 subplot
plt.subplot(2,  1,  1)  
# 绘制第一个图像 
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine')  
# 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像
plt.subplot(2,  1,  2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')  
# 展示图像
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 条形图<jupyter_code>from matplotlib import pyplot as plt 
x =  [5,8,10] 
y =  [12,16,6] 
x2 =  [6,9,11] 
y2 =  [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align =  'center') 
plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center') 
plt.title('Bar graph') 
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis') 
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>查找表**线条**```标记maker            描述‘o’                 圆圈  ‘.’                 点‘D’                 菱形  ‘s’                 正方形‘h’                 六边形1    ‘*’                 星号‘H’                 六边形2    ‘d’                 小菱形‘_’                 水平线 ‘v’                 一角朝下的三角形‘8’                 八边形 ‘<’                 一角朝左的三角形‘p’                 五边形 ‘>’                 一角朝右的三角形‘,’                 像素  ‘^’                 一角朝上的三角形‘+’                 加号  ‘\  ‘               竖线‘None’,’’,’ ‘       无   ‘x’                 X```**颜色**```别名             颜色   b               蓝色  g               绿色r               红色  y               黄色c               青色k               黑色   m               洋红色 w               白色```  总结- 画布大小  ```python   设置画布大小为50 * 50 ，分辨率为55  plt.figure(figsize=(50,50),dpi=55)  ```- x/y轴标签  ```python  plt.xlabel("x轴的标签")  plt.ylabel("y轴的标签")  plt.title("标题")  ```- 保存  ```python  plo.savefig("name.png")  ```- subplot子图``` 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1   激活第一个 subplotplt.subplot(2,  1,  1)   绘制第一个图像 plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine')   将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像plt.subplot(2,  1,  2) plt.plot(x, y_cos) plt.title('Cosine')   展示图像plt.show()```- 柱状图  ```python  from matplotlib import pyplot as plt   x =  [5,8,10]   y =  [12,16,6]   x2 =  [6,9,11]   y2 =  [6,15,7]    在横轴x点绘画y的高度  plt.bar(x, y, align =  'center')   在横轴x2点处画y2的高度   plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center')   ```  Numpy- 数组矩阵运算- 傅里叶/线代/随机数 | 属性             | 说明                                                         || :--------------- | :----------------------------------------------------------- || ndarray.ndim     | 秩，即轴的数量或维度的数量                                   || ndarray.shape    | 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列                              || ndarray.size     | 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值                  || ndarray.dtype    | ndarray 对象的元素类型                                       || ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位                   || ndarray.flags    | ndarray 对象的内存信息                                       || ndarray.real     | ndarray元素的实部                                            || ndarray.imag     | ndarray 元素的虚部                                           || ndarray.data     | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |<jupyter_code>print("aa")
print("b")<jupyter_output><empty_output>
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