numpy模塊(Python開發工具)

numpy庫安裝是Python開（kāi）發（fā）的一款語音編程服務工具，簡單易上手的功能查找搭配清晰的頁麵設（shè）計感方便用戶進行實時功能性的查找（zhǎo），強大的功（gōng）能性設計在這裏為大家提供多種代碼（mǎ）工（gōng）具選（xuǎn）擇（zé），並（bìng）含有c++等多項功能選擇，極大地為用戶創建多項便利服（fú）務（wù），需要就趕緊（jǐn）來看看吧！

numpy模塊簡（jiǎn）介

清晰（xī）的頁麵布局方便用戶進行多項功能性的選擇，將N維數（shù）組對象、複雜的(廣播)功能，集成（chéng）C/C++和（hé）Fortran代碼等多項功（gōng）能服務集合於一體進（jìn）行打造，致力於為廣（guǎng）大用戶創建更加優質的代碼編寫服務，並支持多種個性化的編輯調整，歡迎有需要的用戶來綠色資源網下載使用！

numpy電腦版特色

儀表板中的報告： 

Dash， Panel， Voila

探索性分析（xī）： 

Jupyter， Seaborn， Matplotlib， Altair

建模和評估： 

scikit-learn， statsmodels， PyMC3， spaCy

軟件說明

1、體積小，不用（yòng）擔心損耗手機內存

2、操作簡單，基礎入門快速進行學（xué）習

3、適用（yòng）於多種場合，從多個方麵為大家帶來更加（jiā）優質的服務體驗

軟（ruǎn）件亮點

※深度學習框架可加快從研究原型到生產部署（shǔ）的過程。

※機器學習的端（duān）到（dào）端平台，可輕鬆構（gòu）建（jiàn）和部署基（jī）於ML的應用程序。

※深度學習框架適用於靈活（huó）的研究原型（xíng）和生產。

※用（yòng）於列式內存數（shù）據和分析的（de）跨語言開發平台。

※具有（yǒu）廣播和惰性計算的多維數組，用於數值分（fèn）析。

※開發用於數組計（jì）算的庫，重新創建NumPy的基本概念。

※使API與實現脫鉤的Python後端係統；unumpy提供了一（yī）個NumPy API。

※分布式陣列（liè）和（hé）高級並行分析功能，可實現大規模性能。

※兼容NumPy的數組庫，用於使（shǐ）用Python進行GPU加速計算。

※NumPy程序的可組合轉換：區分，矢量化，即時（shí）編譯到GPU / TPU。

※帶標簽的索引多維數組（zǔ），用於高級分析和可視化

※兼容NumPy的稀疏數組（zǔ）庫，該庫與Dask和SciPy的稀疏線性代數集成。

※Tensor學習，代數和後（hòu）端可無縫（féng）使（shǐ）用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。

numpy教程

1、雙擊打開pycharm開發工具，新建python項目，並（bìng）查看numpy是否已安裝

2、在對應的python package中，新建python文件（jiàn）並（bìng）打開；導入numpy包，調用（yòng）array()生成矩陣，並判斷維度和類型

3、修改代碼（mǎ），調用ndarray()方法，設置（zhì）矩陣的維度和是（shì）否排序，打印結果

4、再次調（diào）用array()方法，賦值時元素有整（zhěng）數和小數，調用astype(int)方法將其（qí）轉換整數

5、如果將一個（gè）矩陣轉換成（chéng）列表，可以（yǐ）使用list()和map()方法結合起來（lái）使用

6、想（xiǎng）要將複製矩陣，可以使用copy()方法；修（xiū）改矩陣中的元素（sù），可以（yǐ）使（shǐ）用fill()方法

7、調用numpy生成特殊矩陣，如全1的（de）對（duì）角矩陣、全0矩陣（zhèn）等