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。

今天小编就为大家分享一篇关于numpy数组轴的使用详解，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

NumPy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，它为Python提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及用于处理数组的各种函数和工具。 使用NumPy，你可以进行各种数值计算和数据分析任务，包括： 多维数组操作：NumPy的核心是ndarray对象，它支持高效的多维数组运算。你可以使用NumPy进行数组的创建、索引、切片、重塑、合并以及广播等操作。 数值计算：NumPy提供了大量的数学函数，包括基本的数学运算、三角函数、指数和对数运算、线性代数运算、统计函数等。这些函数可以直接作用于数组，使得数值计算更加高效和方便。 数据处理：NumPy可以处理大规模的数据集，包括数据的读取、过滤、排序、去重、统计以及聚合等。你可以使用NumPy对数组进行逐元素操作，也可以使用矢量化操作对整个数组进行处理。 随机数生成：NumPy内置了强大的随机数生成函数，包括各种概率分布的随机数生成、随机排列、随机抽样等。这些函数对于模拟实验、蒙特卡洛方法和随机算法等场景非常有用。 动态内存管理：NumPy封装了底层的C/C++代码，通过使用动态内存管理和优化的算

机器学习 numpy pandas 基础

数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么？ 1.Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。 2.2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。 3.2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心：多维数组 1.代码简洁：减少Python代码中的循环。 2.底层实现：厚内核(C)+薄接口(Python)，保证性能。 代码：vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据：数组中元素 元数据：描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间