文章目录安装NumPy导入NumPy创建数组1.使用列表创建数组2.多维数组3.使用特殊函数数组的基本操作1.数组形状和大小2.数据类型3.转换数据类型4.数组索引5.数组切片6.维度转换7.数组连接8.数组分割数学运算1.算术运算2.广播机制3.统计函数4.最大最小值5.排序索引与切片1.索引2.切片3.高级索引条件操作1.条件选择2.where函数复杂操作1.矩阵乘法2.线性代数3.矩阵的逆N

NumPy的主要特点NumPy具有以下主要特点：多维数组对象：NumP

pythonlibs/上直接下载对应的包下载包时，需要注意python的版本对应的包版本，我电脑上的python版本是3.8+，所以我下载了以下的包版本，我是直接下载在项目目录下，直接在pycharm的控制台下下载nump

NumP

)numpy.random.randn()——重要numpy.random.randint()生成[0,1)之间的浮点数numpy.random.choice()numpy.random.seed()nump

5.1绘制默认直方图5.1.1绘图代码#导入相关库importnumpyasnp#导入nump

2代码详情：#导入相关库importnumpyasnp#导入nump

TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握和了解的数学基础TensorFlow2.0来了9步教你用NumP

ndarray对象属性的基本操作数组的维度元素的类型数组元素的个数数组元素索引(下标)ndarray对象数组的自定义类型切片操作一维数组切片多维数组切片ndarray数组的掩码操作多维数组的组合和拆分简单案例nump

数组的基本运算第3关Numpy数组的切片与索引第4关Numpy数组的堆叠第5关Numpy的拆分NumPy基础及取值操作第1关ndarray对象第2关形状操作第3关基础操作第4关随机数生成第5关索引与切片NumP

：工程师、实验员、艺术家、推销员、记事员、社会工作者；需求：雷达图方式验证霍兰德人格分析；输入：各职业人群结合兴趣的调研数据；输出：雷达图；通用雷达图绘制：matplotlib库；专业的多维数据表示：nump

但是，千万不要在NumP

Anaconda是一个开源的Python发行版，包含了Python解释器、众多常用的数据科学工具和库（如NumP

_multiarray_umath'就算根据我前面的文章【龙芯loongarch64安装numpy报错“Nomodulenamed‘nump

3numpy.random.randint()3.1numpy.random.randint()3.2numpy.random.random_integers4生成(0,1)之间的浮点数5numpy.random.choice()6nump

首先导入keys库fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys输入单个键盘按键：小键盘按键3：send_keys(Keys.NUMP

NumP

cv2.imshow(“a”,a)cv2.waitKey(0)a.show()相互之间转换显示Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))a=nump

在安装某个包如torch-gpu，需要依赖有另外的nump

二．系统环境版本：python3.4.4,opencv3.4,nump

例如：my_list=[1,2,3,4,5]数组（array）：数组通常由NumPy库提供支持，需要导入nump

#转换为nump

升级虚拟环境下的第三方库后，运行项目出现了importnumpy异常问题，反复卸载和重新安装不同版本的numpy，问题都得不到解决，最后都是提示python版本为3.9，numpy版本为1.20.3，网上也有nump

导包ndarraynp.array创建数组属性np.zeros创建np.ones创建数组的切片和索引基本索引切片操作数组运算常用函数reshapeflatten聚合函数Numpy的高级功能广播矩阵计算Nump

NumP

Python数据分析与挖掘（数据探索）数据探索1.1需要掌握的工具（库）1.1.1Nump库Numpy提供多维数组对象和各种派生对象（类矩阵），利用应用程序接口可以实现大量且繁琐的数据运算。

############设置迭代次数n=num#迭代步长初始化pw=[]pw.append(1)foriinrange(1,n+1,+1):pw.append(pw[i-1]*2)#数组元素初始化a=nump

这些多维数组的稳健性是Python列表的50倍，这也让NumP

避免在字符串列中使用NumP

)结果为array([nan,nan,0.,1.])通过调用numpy.nan_to_num函数，可快速将nan转换成0值np.nan_to_num(a)结果为array([0.,0.,0.,1.])nump

错位写矩阵，手写矩阵乘法)2.1137.第N个泰波那契数(错位写矩阵，手写矩阵乘法)3.1220.统计元音字母序列的数目（状态机DP，用numpy）4.552.学生出勤记录II（2维状态机DP展开成1维，用nump

www.jianshu.com/p/63ba161f0102高等数学基于Python的实现pyqtgraphPyQtGraph被大量应用于QtGUI平台（通过PyQt或PySide），因为它的高性能图形以及NumP

更多学习，可参考nump

2,3))numpyarray转tensortensor_data=torch.from_numpy(np_data)tensor转numpyarraynumpy_array=tensor_data.nump

deepfool(image,net)File“D:\python\modelsmy\deepfool.py”,line13,indeepfoolimage=image.cuda()AttributeError:‘nump

Tensor1.3.3从已保存文件加载一个Tensor1.4Tensor的特性1.4.1丰富的常用函数操作1.4.2灵活的dtype和CPU/GPU自由切换1.4.3自动梯度求解2Numpy2.1什么是Nump

np.empty()函数语法如下：empty(shape[,dtype,order])依给定的shape,和数据类型dtype,返回一个一维或者多维数组，数组的元素不为空，为随机产生的数据。其中参数解释如下：shape：整数或者整型元组定义的返回数组的形状。dtype：数据类型，定义返回数组的类型，可选。如dtype=intorder:{'C','F'},规定返回数组元素在内存的存储顺序。可选。C

情况二2.2.1方法一：通过更改python.exe文件名2.2.2方法二：通过切换虚拟环境3.结束语1.Anaconda简介Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：nump

文章目录一、了解nump二、numpy的基本属性三、numpy中数组的多种创建方法1.array（）2.arang()，等差数列3.linspace(),等差数列4.logspace()，等比数列5.zeros

float],vector2:List[float])->float:vector1=numpy.array(vector1)vector2=numpy.array(vector2)returnfloat(nump

nump

总结一维数组二维数组数组的访问一维数组索引访问二维数组索引访问一维数组切片访问二维数组切片访问布尔索引花式索引数组的操作连接数组分割数组算术运算数组广播数组常用函数随机数函数排序函数聚合函数-求和聚合函数-求最大值聚合函数-求最小值聚合函数-求平均值聚合函数-求加权平均值数据的保存和读取保存读取一维数组numpy.array(object)//object可以是列表，也可以是元组nump

Numpy库可以单独安装使用，但是若果要使用Matplotlib库则必须先安装Nump

C++提供了指向结构体变量的运算符->，例如：p->num;//表示指针p当前指向的结构体变量中的成员nump->num和(*p).num等价，同样，p->namep->name等价于(*p).name

从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构(SMP：SymmetricMulti-Processor)，非一致存储访问结构(NUMA：Non-UniformMemoryAccess)，以及海量并行处理结构(MPP：MassiveParallelProcessing)。它们的特征分别描述如下：SMP(SymmetricMulti-Processor)所谓对称多处理器结构，是

NumP

参考Nump学习之np.empty()函数-云+社区-腾讯云np.empty()函数语法如下：empty(shape[,dtype,order])依给定的shape,和数据类型dtype,返回一个一维或者多维数组

sample（withReplacement，fraction，seed）9.distinct（num）10.coalesce（numPartitions）（可选shuffle）11.repartition（numP

NumP

http://web.mit.edu/~ezyang/Public/pytorch-internals.pdftorch.Tensor的使用方法和nump