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

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

Python+opencv+numpy函数库！用于开发照片处理的

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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。

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

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关于 一个用于将连续分段线性函数拟合到数据的库。 只需指定所需的线段数并提供数据即可。 查看！ 阅读。 现在，您可以执行分段常数拟合和分段多项式！ 特征 对于指定数量的线段，您可以确定最佳连续分段线性函数f（x）（并从中进行预测）。 请参阅。 如果知道线段终止的特定x位置，则可以拟合并预测连续的分段线性函数f（x）。 请参阅。 如果要为SciPy差分进化算法传递不同的关键字，请参见此。 您可以使用不同的优化算法，通过使用目标函数来最小化残差平方和，从而找到线段的最佳位置。 请参阅。 现在，您可以使用带有fitfast（）函数的多起点梯度优化，而不是使用差分进化。 您可以指定要使用的起点数量。 默认值为2。这意味着将使用2的拉丁超级多维数据集采样（空间填充DOE）来运行2个L-BFGS-B优化。 请参见下面的， 该示例运行fit（）函数，然后运行fitfast（）来比较运行时差