numpy模塊(Python開(kāi)發(fā)工具)

numpy庫(kù)安裝是Python開(kāi)發(fā)的一款語(yǔ)音編程服務(wù)工具，簡(jiǎn)單易上手的功能查找搭配清晰的頁(yè)面設(shè)計(jì)感方便用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)功能性的查找，強(qiáng)大的功能性設(shè)計(jì)在這里為大家提供多種代碼工具選擇，并含有c++等多項(xiàng)功能選擇，極大地為用戶創(chuàng)建多項(xiàng)便利服務(wù)，需要就趕緊來(lái)看看吧！

numpy模塊簡(jiǎn)介

清晰的頁(yè)面布局方便用戶進(jìn)行多項(xiàng)功能性的選擇，將N維數(shù)組對(duì)象、復(fù)雜的(廣播)功能，集成C/C++和Fortran代碼等多項(xiàng)功能服務(wù)集合于一體進(jìn)行打造，致力于為廣大用戶創(chuàng)建更加優(yōu)質(zhì)的代碼編寫(xiě)服務(wù)，并支持多種個(gè)性化的編輯調(diào)整，歡迎有需要的用戶來(lái)綠色資源網(wǎng)下載使用！

numpy電腦版特色

儀表板中的報(bào)告： 

Dash， Panel， Voila

探索性分析： 

Jupyter， Seaborn， Matplotlib， Altair

建模和評(píng)估： 

scikit-learn， statsmodels， PyMC3， spaCy

軟件說(shuō)明

1、體積小，不用擔(dān)心損耗手機(jī)內(nèi)存

2、操作簡(jiǎn)單，基礎(chǔ)入門(mén)快速進(jìn)行學(xué)習(xí)

3、適用于多種場(chǎng)合，從多個(gè)方面為大家?guī)?lái)更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)

軟件亮點(diǎn)

※深度學(xué)習(xí)框架可加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過(guò)程。

※機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端平臺(tái)，可輕松構(gòu)建和部署基于ML的應(yīng)用程序。

※深度學(xué)習(xí)框架適用于靈活的研究原型和生產(chǎn)。

※用于列式內(nèi)存數(shù)據(jù)和分析的跨語(yǔ)言開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

※具有廣播和惰性計(jì)算的多維數(shù)組，用于數(shù)值分析。

※開(kāi)發(fā)用于數(shù)組計(jì)算的庫(kù)，重新創(chuàng)建NumPy的基本概念。

※使API與實(shí)現(xiàn)脫鉤的Python后端系統(tǒng)；unumpy提供了一個(gè)NumPy API。

※分布式陣列和高級(jí)并行分析功能，可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模性能。

※兼容NumPy的數(shù)組庫(kù)，用于使用Python進(jìn)行GPU加速計(jì)算。

※NumPy程序的可組合轉(zhuǎn)換：區(qū)分，矢量化，即時(shí)編譯到GPU / TPU。

※帶標(biāo)簽的索引多維數(shù)組，用于高級(jí)分析和可視化

※兼容NumPy的稀疏數(shù)組庫(kù)，該庫(kù)與Dask和SciPy的稀疏線性代數(shù)集成。

※Tensor學(xué)習(xí)，代數(shù)和后端可無(wú)縫使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。

numpy教程

1、雙擊打開(kāi)pycharm開(kāi)發(fā)工具，新建python項(xiàng)目，并查看numpy是否已安裝

2、在對(duì)應(yīng)的python package中，新建python文件并打開(kāi)；導(dǎo)入numpy包，調(diào)用array()生成矩陣，并判斷維度和類型

3、修改代碼，調(diào)用ndarray()方法，設(shè)置矩陣的維度和是否排序，打印結(jié)果

4、再次調(diào)用array()方法，賦值時(shí)元素有整數(shù)和小數(shù)，調(diào)用astype(int)方法將其轉(zhuǎn)換整數(shù)

5、如果將一個(gè)矩陣轉(zhuǎn)換成列表，可以使用list()和map()方法結(jié)合起來(lái)使用

6、想要將復(fù)制矩陣，可以使用copy()方法；修改矩陣中的元素，可以使用fill()方法

7、調(diào)用numpy生成特殊矩陣，如全1的對(duì)角矩陣、全0矩陣等