numpy-1.19.4+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python38版本为轮子文件，可通过pip安装

探索美国自行车共享：探索美国自行车共享-数据科学纳米度编程-Udacity-Python（Numpy和Pandas）

开源 numpy-1.10.0 -win32- superpack- python2.7.exe 安装文件

numpy源代码安装包

easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod

在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友跟随脚本之家小编一起学习吧

numpy：费尽千辛万苦、经历一天一夜下载的，如果嫌弃官方下载速度慢，可以用此文件快速下载

random模块用于生成随机数，下面看看模块中一些常用函数的用法： from numpy import random numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0) >>> random.uniform() 0.3999807403689315 >>> random.uniform(size=1) array([0.55950578]) >>> random.uniform(5, 6) 5.293682668235986 >>> rand

64位操作系统Python2.7安装numpy，matpoltlib，pandas,scipy，安装教程在：http://blog.csdn.net/qq_20744301/article/details/79190749

ndarray.ndim：维度 ndarray.shape：形状 ndarray.size：元素个数 ndarray.dtype：元素数据类型 ndarray.itemsize：字节大小 创建数组： a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型： a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,float32,后面不跟数字默认64 a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列