安装TensorFlow的过程以及遇到No module named ‘numpy.core._mutiiarray_umath’及解决办法
本人因学习内容安装TensorFlow（CPU版本，此处没有使用anaconda）
安装过程:
先安装Python3.6.6
之后在命令行中输入Python，如返回版本号及相关信息，说明安装成功，安装Python过程可参考其他安装教程，较容易，
之后使用pip，从清华大学镜像网站上下载TensorFlow1.4
输入命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow=
2022-03-15 14:08:05
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今天小编就为大家分享一篇numpy的文件存储.npy .npz 文件详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-03-15 10:20:56
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cs231n课堂笔记翻译pdf版本（python-numpy），方便大家学习，在知乎上笔记不方便，就处理成pdf了
2022-03-13 14:34:32
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pyCUREVERSE
是一个样板项目，用于使用 Swig 记录 Numpy 的 CUDA 绑定。 pyCUREVERSE 不主张
在现实世界的场景中有任何应用
成为支持 CUDA 的设备上数组的高效反转算法
不过，您可以使用 pyCUDAREVERSE
将任何 CUDA 内核绑定到 numpy 数组（操，CUFFT，CUBLAS，...）
享受 GPU 带来的乐趣
可视化您使用 CUDA 计算的内容（matplotlib、mayavi）
请注意，有pycuda。 pyCUREVERSE 旨在提供尽可能低级别的绑定。
用法
git clone
cd pyCUREVERSE
vim Makefile (make sure the paths to CUDA are OK)
make rename NEWLIBNAME="myAwesomeLib"
make
python
2022-03-12 22:36:44
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主要介绍了windows 下python+numpy安装实用教程，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
2022-03-11 09:30:06
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练习使用python-numpy的方法——东北大学大数据班数据挖掘Python基础二（1）
实训项目:练习使用numpy的方法。
（1）用0~19的数字生成(4,5)的数组命名为a,查看a的维度；查看a的轴的个数；查看a元素的总个数;
（2）创建元素为1,2,3,4的(2,2)的数组 b，查看b中元素类型。
（3）创建一个全1的（4,4）的数组c;创建一个内容随机的(3,2)数组d，并打印d。
（4）用0~11的数，创建一个3*4的数组n1，计算每一列的和；计算每一行的最小值。
（5）生成一个3个元素的数组n2,通过常用函数计算每个元素的平方根；每个元素的标准差。
（6）生成一个9个（可以从0~8）元素的数组n3,计算每个元素的平方根；取出位置2的元素；取出位置2至5之间的元素。
（7）随机生成2个3*3的数组n4和n5，将n4和n5进行垂直合并形成n6;将n4和n5进行水平合并形成n7。
（8）创建一个2行3列的零矩阵命名为z,将z的2行3列的位置值置成1。
（9）生成4*4的对角矩阵，以[1,2,3,4]为对角线,其他位置用0填充，命名为z1 。
（10）用0~8的数，创建成`3*3`的矩阵，命名为z2;用随机数，创建`4*4`的矩阵，命名为z3。
（11）读取iris数据集中的数据。
（12）获取数据中的花萼长度数据。
（13）对花萼长度数据进行排序。
（14）对花萼长度数据进行去重。
（15）对花萼长度数据进行求和。
（16）对花萼长度数据进行求均值。
（17）对花萼长度数据求累计和。
（18）对花萼长度数据求标准差。
（19）对花萼长度数据求方差 。
（20）对花萼长度数据求最大值、最小值。
2022-03-10 18:23:29
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对于比较老的win32xp系统，Python3.4中可安装的numpy1.13 cp34，希望能给你提供帮助
2022-03-10 17:19:38
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