本文讲解github上，tensorflow线性回归例子中的相关接口的用法1Tensorflow学习（一）——常量1Tensorflow学习（二）——占位符0Tensorflow学习（三）——变量
工具/原料
tensorflow 1.4
定义训练数据
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定义数组numpy.asarray(a, dtype=None, order=None)转换输入a为一个数组参数：a:输入数据，可以是列表、元组的列表、元组、元组的元组等dtype:数据类型，默认从数据数据来判断order:以行或者列为主在内存中存储。暂时还不清除该参数的使用
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示例将元组转换成数组
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训练数据，定义数组X和数组Y
打包训练数据
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打包函数定义zip(iter1[,iter2[...]])取出所有可迭代对象中的第i项值，组成一个个元组，然后返回这些元组的列表。如果所有迭代器元素个数不一致，以最短的对象为准参数为可迭代的对象组返回：打包对象
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示例这里举了两个打包函数的例子，对比输出信息还是比较好理解
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打包训练数据，下图中代码是将，训练数组X和数组Y打包成元组列表，然后针对每一个元组，填充到run函数的参数中
matplotlib安装
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使用conda install matplotlib命令来安装matplotlib库
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安装成功后，使用pip list可以查看已经安装的库
matplotlib绘图
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plot()函数，画函数图像legend函数用于显示图例plt.plot([1,3,5,7],[2,4,7,3]) 分别对应对应(1,2)、(3，4)、(5，7)、(7，3)四个坐标，使用默认线型和颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,3,5,7], 'ro') 其中的'ro'表示红色的圆圈
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显示效果如下
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查看线型和颜色可设置的值，可以通过help(plot)帮助得到
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