numpy是python的一个重要的库，希望写的这份资料能给大家的学习带来帮助，这份资料是在jupyter notebook写的，浏览器打印为pdf格式，包含21个小结，奥里给。

python NumPy-中文文档-1.11版本 内容详尽，矩阵操作，人工智能、数据分析必备 全中文版

python 3.8 安装numpy和scipy，不能直接pip安装，在这用whl文件进行安装，下载速度太慢，所以在这分享给大家，window 64位

目录Numpy数组中数据的抽取1.比较操作2.操作布尔数组统计个数记录True的个数numpy.count_nonzero函数记录True的个数numpy.sum函数快速查阅3.将布尔数组作为掩码4.花哨的索引单纯的花哨索引组合索引花哨索引与普通索引花哨索引与切片花哨索引与掩码结合使用花哨索引举例_随机取点花哨索引举例_修改值 Numpy数组中数据的抽取 前面讲解了Numpy中数组的创建,操作,运算等内容 有些时候我们还想要抽取和查看Numpy数组中符合某些条件的值 还有的时候,我们想要统计数组中有多少值大于某一个给定的值,或则删除所有超过设定的阈值的异常点 因此,本章将讲解如下内容: 比较,

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openpose训练时需要的两个文件，openpose_coco.npy和openpose_vgg16.npy

import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[1]-filter_s

使用python进行线性拟合和曲线拟合，包括多项式函数和幂指数函数等曲线拟合，可以导入excel数据，并进行相关系数、可决系数、均方误差的求取，以及进行曲线可视化。

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。 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。

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