numpy库安装是Python开发的一款语音编程服务工具，简单易上手的功能查找搭配清晰的页面设计感方便用户进行实时功能性的查找，强大的功能性设计在这里为大家提供多种代码工具选择，并含有c++等多项功能选择，极大地为用户创建多项便利服务，需要就赶紧来看看吧！
numpy电脑版特色
仪表板中的报告：
Dash， Panel， Voila
探索性分析：
Jupyter， Seaborn， Matplotlib， Altair
建模和评估：
scikit-learn， statsmodels， PyMC3， spaCy
软件说明
1、体积小，不用担心损耗手机内存
2、操作简单，基础入门快速进行学习
3、适用于多种场合，从多个方面为大家带来更加优质的服务体验
软件亮点
※深度学习框架可加快从研究原型到生产部署的过程。
※机器学习的端到端平台，可轻松构建和部署基于ML的应用程序。
※深度学习框架适用于灵活的研究原型和生产。
※用于列式内存数据和分析的跨语言开发平台。
※具有广播和惰性计算的多维数组，用于数值分析。
※开发用于数组计算的库，重新创建NumPy的基本概念。
※使API与实现脱钩的Python后端系统；unumpy提供了一个NumPy API。
※分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能。
※兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算。
※NumPy程序的可组合转换：区分，矢量化，即时编译到GPU / TPU。
※带标签的索引多维数组，用于高级分析和可视化
※兼容NumPy的稀疏数组库，该库与Dask和SciPy的稀疏线性代数集成。
※Tensor学习，代数和后端可无缝使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。
numpy教程
1、双击打开pycharm开发工具，新建python项目，并查看numpy是否已安装
2、在对应的python package中，新建python文件并打开；导入numpy包，调用array()生成矩阵，并判断维度和类型
3、修改代码，调用ndarray()方法，设置矩阵的维度和是否排序，打印结果
4、再次调用array()方法，赋值时元素有整数和小数，调用astype(int)方法将其转换整数
5、如果将一个矩阵转换成列表，可以使用list()和map()方法结合起来使用
6、想要将复制矩阵，可以使用copy()方法；修改矩阵中的元素，可以使用fill()方法
7、调用numpy生成特殊矩阵，如全1的对角矩阵、全0矩阵等
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