背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-03-26 11:16:31
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-04-17 20:08:07
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Numpy（numberical python）一、初识numpy数值统计模块。numpy是数据用于科学计算的基础，既能完成科学计算服务，还能被用作高效的多维数据容器。主要用来存储处理高维矩阵或数组。 用作存储容器时，任何数据类型均可存储，但是一个数组中元素必须是同种数据类型。 特点：运算快、节省空间。二、安装numpynumpy并非是python中的内置模块，所以需要安装。1. 使用pip安装在
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2024-02-27 14:58:21
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今天来继续学习一下Numpy库的使用接着昨天的内容继续在Numpy中，我们如果想要进行一个判断使用“==”我们来看下面的代码 vector = np.array([5,10,15,20,25])
vector == 10 我们来看看上面的代码，这段代码表示的是什么意思呢？vector == 10 表示的是，当前的array当中所有的元素都会进行判断是否等于10我们可以看到，运行结果
# Python 清华镜像 numpy
## 引言
在进行 Python 数据分析和科学计算时，经常会使用到 numpy 库。它是一个强大的数值计算库，提供了高效的数组操作和数学函数。在使用 numpy 之前，我们需要安装这个库。本文将介绍如何使用清华镜像加速 numpy 的安装过程。
## 清华镜像
清华大学开设了一个开源软件镜像站，提供了大量的开源软件以及源代码的镜像下载。在使用 pip
原创
2024-01-28 11:01:50
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1.安装Anaconda anaconda集成了很多python科学计算的第三方库，安装方便，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。 官网下载比较慢，这里推荐用清华的镜像库，快的飞起。找一个适合你机器的版本就行（注意Anaconda2代表支持Python2，Anacon3代表支持Python3）。 下载完成后安装，注意安装路径最好不要有空格或
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2024-04-07 22:37:07
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学了一段时间的Python基础知识，最近刚开始接触数据分析的几个包，但是还没怎么学就遇到了绊脚石，我的电脑环境配置太费劲了，基本的百度配置方法在我这里都不起作用，所以用这篇文章记录下配置过程中遇到的坑和解决办法。 先介绍下准备学习但是还没来得及上手的几个数据包，分别是numpy，pandas和matplotlib。 Numpy：用来处理矩阵，一种快速、高效使用内存的多维数组
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2024-05-11 17:16:01
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文章目录一、Windows10安装Tensorflow1.1 安装Anoconda1.2 创建Tensorflow环境1.2 安装GPU版本的依赖(CPU版本的不需要)1.3 安装Tensorflow二、在jupyter虚拟环境中使用tensorflow的虚拟环境三、总结 一、Windows10安装Tensorflow· 这个学期要忙着毕业了，于是准备用tensorflow来实现一个Faste
文章目录numpy升级cupy｜cupy完整开发笔记｜保姆级教学一.cupy介绍1.numpy2.cupy3.加速效果4.cupy安装与简单实用5.cupy和pytorch转换二.开发辅助工具1.ipython辅助开发2.debug调试3.存储python中间数据，进行单元测试4.numpy基本操作三.具体开发0.开发思路1.config文件2.在proposal_target.py里定义fla
一、下载安装Anaconda安装步骤： 二、配置环境&下载扩展包1.中文界面（1）桌面 -> 此电脑 -> 右击 -> 点击属性 -> 高级系统设置（2）高级 -> 环境变量（3）用户变量：点击新建，变量名：LANG，变量值：zh_CN.UTF8&nb
Python的版本和环境控制建议使用conda来管理，可以预先安装Anaconda“全家桶”或者Miniconda“瘦身版”。此外，conda的一个好处是能够直接复刻他人的Python环境，极大地减轻了单独安装库和寻找依赖关系的工作量。内容目录0.前言介绍1.创建新的开发环境2.查看目前拥有的开发环境3.激活开发环境4.退出开发环境5.复制现有的开发环境6.删除已经创建的开发环境7.导出和导入开发
# Python安装NumPy库的命令及清华镜像源
在Python开发中，NumPy库是进行科学计算和数据分析的重要工具之一。它提供了强大的多维数组对象和灵活的工具，用于对这些数组执行各种操作。对于科研人员和数据科学家而言，安装NumPy库是第一步。本文将介绍如何使用清华镜像源来安装NumPy库，并提供代码示例以及与NumPy相关的关系图和类图。
## NumPy简介
NumPy，全称为Nu
文章目录引言错误原因分析解决方案举例实战举例报错背景解决方案结束语 引言在Python的包管理工具pip中，我们经常遇到各种各样的错误，其中“Could not find a version that satisfies the requirement”是最常见的之一。这个错误通常表示pip无法找到满足你指定的要求的库版本。错误原因分析这个问题通常发生在以下几种情况：你尝试安装的库不存在或者名字
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2024-04-23 19:53:20
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一： re.findalldef findall(pattern, string, flags=0):pattern: 正则表达式string: 要匹配的字符串flag:返回结果：如果能够匹配到字符串，会将所有匹配到的字符串形成一个列表，然后返回，如果匹配不到，则返回一个空列表importreret1=re.findall('[a-z]+','wangys wc')ret2=re.findall(
注：本文写的比较混乱，主要为机器学习打基础用，很多函数没有记录，大家可以去查工具书00、开发环境：Jupyter Notebook下载地址：建议去清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，如果去官网下载会很慢，因为是外网。 找到最新的64位，下载安装即可 进入的方法：首先找到你要存放文件的盘，然后输入cd+路径进入该
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2024-03-25 19:15:04
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简单学习了一下NumPy库的基础知识，对数组的一些运算操作。1.认识ndarray对象2.数组运算方式3.数组索引和切片4.使用数组进行数据处理 1 """numpy库的基础"""
2 import numpy as np
3 data = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的数组
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5 print(data)
6
7 print(d
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2024-06-28 07:00:15
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深挖NUMA 这次，就来深入了解下NUMA。 就如之前说的，在若干年前，对于x86架构的计算机，那时的内存控制器还没有整合进CPU，所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示，被称为UMA（uniform memory access, 一致性内存访问 ）。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现：总线模型保证了所有的内存访问是一致的，不
# 清华python镜像库实现流程
## 1. 简介
清华大学开源软件镜像站是清华大学TUNA协会负责运营的开源软件镜像站点，提供了丰富的开源软件镜像资源。其中，清华python镜像库是一个非常实用的工具，可以帮助我们更方便地安装和管理Python包。
在本文中，我将向你介绍如何实现清华python镜像库的配置和使用。我将采用以下步骤来讲解，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-11-09 06:17:46
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经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。为什么pip会很慢？先来了解下pip，pip是一个非常流行的python包管理工具，在命令行中只需要输入pip install package_name，就可以自动安装第三方库。然而pip是从pypi中下载库文件的，pypi是pytho
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2023-11-29 11:14:39
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人工智能：pip、conda配置、使用，以及个人安装过的包汇总（pip/conda） ---- python3.7
一、准备工作 —— conda和pip配置工欲善其事必先利其器，先准备下载加速器：1. conda加速：如安装jieba包，打开cmd命令窗口：法1：-c 镜像源 加速运行以下命令： 清华源：$conda install -c https://mirrors.tun
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2024-05-27 20:26:52
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