生成了chm手册，可以查询任何numpy的api函数，可以说很好使用，是难得一见的手册，值得下载。

安装matplotlib需要的基本必需文件，Matplotlib安装时必需numpy, dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools, 可选 pillow, pycairo, tornado, wxpython, pyside, pyqt4, ghostscript, miktex, ffmpeg, mencoder, avconv, or imagemagick. 因为numpy太大，仅提供下载链接https://download.lfd.uci.edu/pythonlibs/yjwkc9i2/numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win32.whl

点云实用工具（pcu）-用于3D点云上常见任务的Python库 点云实用程序（pcu）是提供以下功能的实用程序库。 请参阅“以获取有关如何使用它们的文档： 用于读取和写入许多常见网格格式（PLY，STL，OFF，OBJ，3DS，VRML 2.0，X3D，COLLADA）的实用程序功能。 如果可以将其导入MeshLab，我们可以阅读！ 在网格上生成点样本的一系列算法： 基于“”的网格的。 用采样网格。 在网格上进行蒙特卡洛采样。 下采样点云的实用程序： 满足蓝噪声分布 在体素网格上 根据点云和三角形网格进行法线估计 点云之间的快速k最近邻搜索（基于 ）。 点云之间的Hausdorff距离。 倒角在点云之间分开。 使用方法的点云之间的近似Wasserstein距离。 安装说明 随着conda 只需运行： conda install -c conda-forge poi

NumPy Cookbook(2nd) 英文无水印pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

用 NumPy 实现所有机器学习模型

如下所示： lst = [[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [71,81,91,101,111,121]] arr = np.asarray(lst) print(arr[0:2, 0:4]) >>> [[ 1 2 3 4] [ 7 8 9 10]] 以上这篇Numpy截取指定范围内的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解对numpy数据写入文件的方法讲解Python进行数据提取的方

2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.5、ndarray的常见创建方式 1.6、NumPy中的数据类型 1.7、NumPy数据类型2 1.8、Numpy基本操作 1.9、索引和切片 1.10、索引和切片（2） 1.11、数组转制与轴兑换 1.12、通用函数 1.13、np.where函数 1.14、np.unique函数 1.15、数组数据文件读取 第二章Pandas前导课程 2.1、Pandas介绍 2.2、Series 2.3、索引对象 2.4、DataFrame 2.5、Pandas常用操作（1） 2.6、Pandas常用操作（2） 2.7、缺失值处理 2.8、pandas制图 2.9、Matplotlib（1） 2.10、Matplotlib（2） 2.11、Matplotlib中文输出解决 第三章机器学习（一） 3.1、01机器学习定义及理性认识 3.2、02机器学习商业应用场景、机器学习分类 3.3、03机器学习开发流程 3.4、04模型评估方法和部署 3.5、05线性回归原理推倒过程 3.6、06线性回归基础认识及原理讲解 3.7、07线性回归案例分析 第四章机器学习（二） 4.1、01_线性回归案例1、正则项、梯度下降 4.2、02_梯度下降方法及回归案例分析 4.3、03_线性回归、lasso、ridge、ElasitcNet以及案例分析 4.4、04_逻辑回归原理 4.5、05_逻辑回归及案例分析 4.6、06_softmax回归及案例分析 4.7、07_综合案例分析 第五章机器学习三-决策树 5.1、01决策树、属性分割、信息增益 5.2、02信息增益的计算、模型评估、ID3、C4.5、CART_ 5.3、03决策树案例分析1 5.4、04决策树案例分析二、过拟合、剪枝分析 5.5、05bagging、随机森林、随机森林案例分析 5.6、06GBDT、Adaboost原理讲解 5.7、07Adaboost案例分析、综合案例分析 第六章机器学习四-SVM支持向量机 6.1、svm讲解 6.2、核函数 6.3、代码讲解(一) 6.4、代码讲解(二 6.5、代码讲解(三) 6.6、代码讲解(四) 第七章机器学习五-聚类分析+贝叶斯 7.1、01-聚类的相似性度量（距离公式） 7.2、02-聚类思想、kmeans聚类、kmeans聚类应用案例 7.3、03-二分kmeans、kmeans++、kmeansII、canopy、mini-batchkm 7.4、04-聚类算法的衡量指标及案例实现 7.5、05-层次聚类及实现案例 7.6、06-密度聚类 7.7、07-密度聚类案例实现、谱聚类、谱聚类案例实现 7.8、08-不同聚类效果对比实现、文本案例、图片案例 7.9、09-朴素贝叶斯原理、案例1、案例2 7.10、10-贝叶斯网络 7.11、11-贝叶斯网络拓展 第八章机器学习六-EM-HMM-LDA-ML 8.1、01.EM算法讲解 8.2、02.HMM及中文分词 8.3、03.主题模型 8.4、04.spark机器学习安装环境 8.5、05.spark机器学习离线处理及训练和使用 8.6、06.机器学习实时新闻分类

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 要想安装NumPy有两种方式，第一种是在 cmd 中安装；第二种是在 pycharm（Python IDE）中安装。 1、查看版本 我用的是第一种方式。首先查找 python 安装路径（安装路径有点乱，不要见怪）。并查看里面的版本，我的是3.8。 2、下载 NumPy 库 登录https://pypi.org/project/numpy/#files地址，找到对应python版本的NumPy库。其中cp38代表3.8版本 我对应的版

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由Jim Hugunin与其它协作者共同开发，2005年，Travis Oliphant在Numeric中结合了另一个同性质的程序库Numarray的特色，并加入了其它扩展而开发了NumPy。NumPy为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

主要介绍了Numpy中的mask的使用,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧