工欲善其事，必先利其器。在本章，我們將學習和機器學習相關的基礎工具的使用：Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多數教程在講解機器學習的時候，大量使用這些工具，卻不對這些工具進行系統講解。我特意添加了這個章節，讓同學們在后續編寫機器學習算法的過程中，更加得心應手！
一、Jupyter Notebook基礎
a--b：在Jupyter Notebook 選中的內容上面添加單元格------ 下面添加單元格
y: change cell to code
m: change cell to markdown
Kemel --> Restart&Run All 重新啟動運行代碼
優勢：幫助我們存儲我們之前代碼寫的變量。以交互的方式完成我們整個編程過程
二、 Jupyter Notebook中的魔法命令
魔法命令：%run %timeit %time
三、Numpy數據基礎
四、創建Numpy數組(和矩陣)
np.random.normal? #查看文檔
help(np.random)
五、 Numpy數組(和矩陣)的基本操作
六、 Numpy數組(和矩陣)的合並與分割
下面的在下一節。
七、Numpy中的矩陣運算
八、Numpy中的聚合運算
九、Numpy中的arg運算
十、Numpy中的比較和Fancy Indexing
十一、Matplotlib數據可視化基礎
十二、數據加載和簡單的數據探索
我寫的文章只是我自己對bobo老師講課內容的理解和整理，也只是我自己的弊見。bobo老師的課 是慕課網出品的。歡迎大家一起學習。