numpy模塊(Python開發工具)

numpy庫安裝是Python開發的（de）一款語音編程服務工（gōng）具（jù），簡單易（yì）上手（shǒu）的功能查找搭配清晰（xī）的頁麵設計感（gǎn）方便用戶進行實時功能性（xìng）的查找，強大的功能性設計在（zài）這（zhè）裏為大家提供多種代碼工具選擇（zé），並含有c++等多項功（gōng）能選擇（zé），極大（dà）地為用戶創（chuàng）建多項便利服務，需要就趕緊來看看吧！

numpy模塊簡介

清（qīng）晰的頁麵布局方便用戶（hù）進行多項功（gōng）能（néng）性的（de）選擇，將N維（wéi）數組對（duì）象、複（fù）雜的(廣播)功能，集成C/C++和Fortran代（dài）碼等多（duō）項功能服務集（jí）合於一（yī）體進行（háng）打造，致力於為（wéi）廣（guǎng）大（dà）用戶創建（jiàn）更加優質的代碼編寫（xiě）服務，並支持多種個性化（huà）的編輯（jí）調整，歡迎（yíng）有需要（yào）的用戶來綠色資源網下載使用！

numpy電腦版（bǎn）特（tè）色

儀表（biǎo）板中的報告： 

Dash， Panel， Voila

探索性分析： 

Jupyter， Seaborn， Matplotlib， Altair

建模和評估： 

scikit-learn， statsmodels， PyMC3， spaCy

軟件說明

1、體積小，不用擔心（xīn）損耗手（shǒu）機內存

2、操（cāo）作簡（jiǎn）單，基礎入門快速（sù）進行學習

3、適用於多種場合，從多個（gè）方麵為大家（jiā）帶來更（gèng）加優質的服（fú）務體驗（yàn）

軟件亮點

※深度（dù）學習框（kuàng）架可加快從研（yán）究原型到生產（chǎn）部署的（de）過程。

※機器學習的端到端平（píng）台，可輕鬆構建（jiàn）和（hé）部署基於（yú）ML的應用程序。

※深度學習框架適用於靈活（huó）的研究原型和生產。

※用於列式內存數據（jù）和分析（xī）的跨語言開發平台。

※具有廣播和惰性計算的多維數組，用於數值分析（xī）。

※開發用（yòng）於數組計算的庫，重（chóng）新創（chuàng）建NumPy的基本（běn）概念。

※使API與實現脫鉤的Python後端係統（tǒng）；unumpy提供（gòng）了一個NumPy API。

※分布式陣（zhèn）列（liè）和（hé）高級並（bìng）行分析功能，可實現大（dà）規模性能。

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

※NumPy程序的可組合轉換：區分，矢量化，即時編譯到GPU / TPU。

※帶標（biāo）簽的索引多維數（shù）組，用於高級分析和可視化

※兼容（róng）NumPy的稀疏數組庫，該庫與Dask和SciPy的（de）稀疏線（xiàn）性代（dài）數集成。

※Tensor學習，代數和後端可無縫使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。

numpy教程

1、雙擊打開pycharm開發（fā）工具，新建python項目，並查看numpy是否已安（ān）裝

2、在對應的python package中，新建python文（wén）件並打開（kāi）；導入numpy包，調用array()生成矩陣，並判斷維度和類型

3、修改代碼，調用ndarray()方法，設置矩陣的（de）維度（dù）和是否排序，打印（yìn）結（jié）果

4、再（zài）次調（diào）用array()方法，賦（fù）值時元素（sù）有（yǒu）整數和小（xiǎo）數（shù），調（diào）用astype(int)方法將（jiāng）其轉換整數

5、如果將一個矩陣轉換（huàn）成列表，可以使用list()和（hé）map()方法結合起（qǐ）來使用

6、想要將複製（zhì）矩陣，可以使用copy()方法（fǎ）；修改矩陣中的元素，可以使（shǐ）用（yòng）fill()方法

7、調（diào）用（yòng）numpy生成特殊矩陣，如（rú）全（quán）1的（de）對（duì）角矩陣、全0矩陣等