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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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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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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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)
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7 print(d
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2024-06-28 07:00:15
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0. 3ds Max 的python 环境按2015-201620172018-2019-20202021这样分四类，故本文挑其中 2015 ，2019，2021演示，其他版本都是类似的安装操作(建议阅读 3ds Max 20xx\python\Lib\site-packages\readme.txt )本文测试环境 3ds Max 均安装在D盘，Max2018安装在C盘，测试时和同样安装在C盘的
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2024-05-27 21:45:37
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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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2024-04-26 09:53:35
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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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1.导入numpy库import numpy as np
2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出 a的第一个元素（值为4）a=np.array([4,5,6])
print(type(a)) print(np.shape(a))
print(a[1])
3.建立一个二维数组 b,初始化为 [
Numpy库的运用目录Numpy库的运用一、实验目的和要求二、实验内容三、实验步骤四、实验结果五、注意事项一、实验目的和要求（1）使用Numpy库创建数组对象。（2）对创建的数组对象进行访问、运算、操作、转置。（3） 能够熟练使用Numpy创建数组对象，并对对创建的数组对象进行访问、运算、操作、转置。二、实验内容（1）创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0；（2）创建
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
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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文章目录前言一、numpy是什么？1、Numpy的数据结构1.1 元数据（metadata）1.2 实际数据2、ndarray数组对象的特点3、Numpy的优点二、安装numpy三、开始使用3.1 引入库3.2 查看numpy安装版本3.3 牛刀小试3.4 numpy VS list 总结 前言本文就主要讲解下numpy的安装和简单使用，后续会完善n
科学计算库—NumPy一.创建数组1. 根据Python现有数据类型创建数组2.根据指定数值创建数组3.根据指定数值创建范围的数组二.访问数组元素1.使用整数索引访问元素2.使用花式索引或布尔索引访问元素1.花式索引2.布尔索引3.使用切片访问元素三.数组操作1.排序2.元素唯一化三.数组的转置1.使用T属性进行转置 NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数
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2023-10-26 11:27:48
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# 使用Python镜像下载NumPy：一个入门指南
NumPy是Python数据科学和数值计算中非常重要的库之一，它为多维数组和矩阵提供了支持，并且包含大量数学函数。为了更高效地安装NumPy，尤其在某些地区，使用镜像源可以显著提高下载速度。本文将介绍如何使用Python的pip工具通过镜像源下载NumPy，并附带示例代码和图示。
## 什么是镜像源？
镜像源是一种服务器，它存储了大型开源
原创
2024-09-01 05:00:45
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# Python 更新 NumPy 镜像指南
在数据科学和数值计算领域，NumPy 是一个非常重要的库。随着新版本的发布，保持 NumPy 的更新显得尤为重要。本文将为您介绍如何更新 NumPy 的镜像，并提供相关的代码示例和流程图。
## 1. 什么是镜像？
镜像是对原始数据的复制，用于在网络延迟、带宽限制等情况下加速数据下载。在安装 Python 包时，使用镜像可以显著提高安装速度。可以
# 如何实现python安装numpy镜像
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现在Python中安装numpy镜像。numpy是一个Python的科学计算库，非常适合处理大数据集和数组运算。下面我将介绍整个过程，并给出每个步骤需要执行的代码。
## 安装流程
以下是安装numpy镜像的步骤：
```mermaid
erDiagram
简介 {
欢迎
原创
2024-03-08 07:15:12
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# 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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# Python Numpy带镜像
## 介绍
在Python中，NumPy是一个非常强大的数值计算库，它提供了多维数组对象（ndarray），这个对象可以进行高效的数值运算和数据处理。然而，有时我们需要对数组进行镜像操作，即沿着一个轴（或多个轴）翻转数组的元素顺序。本文将介绍如何使用NumPy进行数组的镜像操作，并提供了一些示例代码。
## 镜像操作
NumPy提供了几种不同类型的镜像操
原创
2023-09-24 21:09:54
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Numpy库学习0. 基本数据类型0.1 Ndarray 对象0.2 常用 NumPy 基本类型0.2.1 数据类型对象 (dtype)0.3 数组属性1. 创建数组1.1 普通创建数组1.2 从已有的数组创建数组1.3 从数值范围创建数组1.4 切片和索引1.5 高级索引2. 数组操作2.1 广播(Broadcast)2.2 迭代数组2.3 数组操作2.3.1 修改数组形状2.3.2 翻转数组
导入python库使用关键字import，后面可以自定义库的简称，但是一般都将Numpy命名为np，pandas命名为pd。使用前一定要先导入Numpy包，导入的方法有以下几种：import numpy
import numpy as np #推荐写法
from numpy import * #不是很建议这种写法，因为不用加前缀的话有可能会与其他函数名称起冲突，因而报错
importnumpya
