数据的归一化是将数组的数据全部映射到一个特定区间进行处理，在数据分析中，一般是将数组的全部数据映射到区间。 例1 鸢尾属植物数据集的归一化 鸢尾属植物数据集包括了三类不同的鸢尾属植物，分别是Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica，每类收集了50个样本，每个样本描述了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位是厘米，该数据集共有150个样本

数据降维就是把一堆原本很复杂、维度很高的数据，通过某种方法变成更简单、维度更低的数据，同时尽量保留原数据的重要信息和特征。这就像是你在整理一堆杂乱的书籍或文件时，可能会把它们按照不同的主题或类别进行分类和归纳，这样虽然你手上的东西还是那么多，但是看起来更清晰、更容易管理。 在数据处理中，数据可能包含了很多维度（比如，一个人的信息可能包括年龄、性别、身高、体重、收入、职业等多个维度），处理这些数据会

将类似于“2x + 3y = 1”这样的等式放在一起，并找出满足所有等式的x和y的值，就构成了线性方程组。 如下面的线性方程组： 求解该线性方程组的几何意义是： 解的情况分为以下三种： 两条直线相交于一点，此时方程组有一个解。 两条直线共线，即它们完全重合，这种情况下方程组有无数解。 两条直线平行，互不相交，此时方程组无解。   可以把上面方程组的系数、未知数、常数用矩阵的方式来表示，这

NumPy中的广播机制类似于我们日常做算术题，但区别在于我们不再是对单个数字操作，而是直接对整个数组进行。设想你有两个形状相同的数组，比如数组a和数组b，它们就像两个大小相同的盒子，里面装着数量一致的糖果。此时，若你将a和b中对应位置的糖果相乘，每个糖果都会找到其配对伙伴，共同“变身”为新的糖果（实际上是生成了新的数组元素）。 然而，这种对应相乘的前提是两个数组的形状必须一致，就像两个盒子的大小必

NumPy是Python中一种功能强大的数值计算库，它提供了高效的多维数组对象和丰富的数学函数库，使得科学计算、数据分析和机器学习等领域的工作变得更加简单和高效。无论是初学者还是资深开发者，掌握NumPy都是非常重要的。 NumPy是“Numeric Python”或“Numerical Python”的缩写，是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。NumPy的前身是Numeric，