numpy庫安裝是Python開發(fā)的一款語音編程服務(wù)工具，簡單易上手的功能查找搭配清晰的頁面設(shè)計感方便用戶進行實時功能性的查找，強大的功能性設(shè)計在這里為大家提供多種代碼工具選擇，并含有c++等多項功能選擇，極大地為用戶創(chuàng)建多項便利服務(wù)，需要就趕緊來看看吧！

numpy模塊簡介

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

Jupyter， Seaborn， Matplotlib， Altair

建模和評估： 

scikit-learn， statsmodels， PyMC3， spaCy

軟件說明

1、體積小，不用擔心損耗手機內(nèi)存

2、操作簡單，基礎(chǔ)入門快速進行學習

3、適用于多種場合，從多個方面為大家?guī)砀觾?yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗

軟件亮點

※深度學習框架可加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過程。

※機器學習的端到端平臺，可輕松構(gòu)建和部署基于ML的應(yīng)用程序。

※深度學習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)和分析的跨語言開發(fā)平臺。

※具有廣播和惰性計算的多維數(shù)組，用于數(shù)值分析。

※開發(fā)用于數(shù)組計算的庫，重新創(chuàng)建NumPy的基本概念。

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

※分布式陣列和高級并行分析功能，可實現(xiàn)大規(guī)模性能。

※兼容NumPy的數(shù)組庫，用于使用Python進行GPU加速計算。

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

※帶標簽的索引多維數(shù)組，用于高級分析和可視化

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

※Tensor學習，代數(shù)和后端可無縫使用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，并查看numpy是否已安裝

2、在對應(yīng)的python package中，新建python文件并打開；導入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、如果將一個矩陣轉(zhuǎn)換成列表，可以使用list()和map()方法結(jié)合起來使用

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的對角矩陣、全0矩陣等