Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

Numpy与Pandas库使用教学PPT（共87P），详细介绍了python最常用的两个库数值计算库numpy和数据表计算库pandas-号称python中的excel，实际上它的功能远高于excel，掌握好这两个库，打好基础，后面的python金融、大数据、机器学习、AI等就等于学习了一半了，所以这两个库的基础一定要打牢，本PPT中有大量的案例，很多代码是拿来就能使用，比看视频讲解，提高了学习效率，减少了学习时间，也可以做为资料以供软件开发过程中备查。

主要介绍了浅谈Python中range与Numpy中arange的比较，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

包括 Python基Numpy础入门、文件导入、Numpy、Pandas、Sklearn、Scipy、spaCy、matplotlib、keras等。

树莓派 armv71架构，对应python3.7的numpy的whl文件

如下所示： from PIL import Image import numpy as np # 反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg")) # b = [255, 255, 255] - a # 灰度，反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L')) # b = 255 - a # 灰度，颜色变谈 # a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L')) # b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加 # 灰度，颜色加重 #

作者 项目 文献资料 建置状态 代码质量 覆盖范围 NumPyNet Linux / MacOS ： Windows ： 编码： 编码节拍： 纯NumPy中的神经网络-NumPyNet 在神经网络模型的纯Numpy中实现。 NumPyNet支持语法非常接近Keras之一，但它使用只写了Numpy功能：这种方式很轻，快速安装和使用/修改。 理论 先决条件 安装 效率 用法 贡献 参考 作者 执照 致谢 引文 概述 NumPyNet是作为研究神经网络模型的教育框架而诞生的。 编写该指南的目的是平衡代码的可读性和计算性能，并提供大量文档，以更好地理解每个脚本的功能。 该库是用纯Python编写的，唯一使用的外部库是Numpy （科学研究的基本软件包）。 尽管所有常见的库都通过广泛的文档进行了关联，但对于新用户而言，通常很难在其中引用的许多超链接和论文中四处移动。 NumPyNet试

NumpyDL：Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是： 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是： 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型：MLP，RNN，LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档： 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF： 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL： $ > pip install npdl 从源代码安装： $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例： 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识

如果下载numpy过慢，可以下载这个资源，直接在命令行输入pip install numpy-1.24.4-cp38-cp38-win_amd64.whl，即可一秒安装成功。

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