今天小编就为大家分享一篇python 读取文件并把矩阵转成numpy的两种方法，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

使用numpy实现简单的双层神经网络 2层神经网络，64个输入1000维，1个隐藏层100维，输出10维

自带测试数据集(sklearn样本集），自编程实现bp算法，梯度下降，最终还用matplotlib可视化展示决策边界结果。

用numpy实现的深度学习，只有一层，训练前正确率为 0.098400，训练后正确率为 0.904600

基于numpy的卷积神经网络的手写实现，准确率超98%高精度实现，适合新手加深对CNN内部结构实现的理解。主要模块实现在block中。torchvision用于加载MNIST数据集，也可以自定义数据集。

大数据学习基础，python教程NumPy学习（第2版）配套代码.

使用C++来扩展numpy里的数据计算，这时就需要使用numpy的扩展库功能了,下面就来提供一个使用C++编写numpy扩展库的模板，这样大家就要减少很多弯路，减少跌入坑里的成本。这个扩展库的模板是从mahotas库里抽取出来的，经过最大化的简化，这样更加容易理解，更方便学习。

1.安装问题 先说明一下这个安装包可以从官网下载（版本选择看下一部分）https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 但是！！！ 下载速度真是宇宙超级无敌慢！好几次都给我卡断网了，不到200M的东西要下好几个小时。我将自己下载的文件上传到了网盘上，所以如果跟我是同一个版本的可以直接下载。 下载完成后打开cmd输入下列命令 pip install C:\Users\11384\Desktop\numpy-1.16.4+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl 其中install后面的是我们下载的numpy+mkl文件的存放位置

相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。 这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的。 import numpy as np data = np.arange(20) def rolling_window(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) strides = a.strides + (a.strides[-1],) return np.lib.stride_trick

神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络，LSTM神经网络和神经网络