numpy模塊(Python開發工具)

numpy庫安裝是Python開發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面設計感方便用戶進行實時功能性的查找，強大的功能性設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，極大地為用戶創建多項便利服務，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維數組對象、復雜的(廣播)功能，集成C/C++和Fortran代碼等多項功能服務集合于一體進行打造，致力于為廣大用戶創建更加優質的代碼編寫服務，并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： 

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存

2、操作簡單，基礎入門快速進行學習

3、適用于多種場合，從多個方面為大家帶來更加優質的服務體驗

軟件亮點

※深度學習框架可加快從研究原型到生產部署的過程。

※機器學習的端到端平臺，可輕松構建和部署基于ML的應用程序。

※深度學習框架適用于靈活的研究原型和生產。

※用于列式內存數據和分析的跨語言開發平臺。

※具有廣播和惰性計算的多維數組，用于數值分析。

※開發用于數組計算的庫，重新創建NumPy的基本概念。

※使API與實現脫鉤的Python后端系統；unumpy提供了一個NumPy API。

※分布式陣列和高級并行分析功能，可實現大規模性能。

※兼容NumPy的數組庫，用于使用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。

※帶標簽的索引多維數組，用于高級分析和可視化

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

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

numpy教程

1、雙擊打開pycharm開發工具，新建python項目，并查看numpy是否已安裝

2、在對應的python package中，新建python文件并打開；導入numpy包，調用array()生成矩陣，并判斷維度和類型

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

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

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

6、想要將復制矩陣，可以使用copy()方法；修改矩陣中的元素，可以使用fill()方法

7、調用numpy生成特殊矩陣，如全1的對角矩陣、全0矩陣等