欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作. 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单! 让我们一起学习 Numpy 的基础知识! 获得数组信息 import numpy as np # 获得数组的维数个数 np_array.ndim # 获得数组的形状 np_array.shape # 获得数组中总的元素个数 np_array.…

1.安装numpy.      官网下载numpy.下载地址为https://pypi.Python.org/pypi/numpy.选择与Python版本相对应的numpy版本.之后在python35的scripts文件下打开命令行窗口,然后执行pip install f:\python\numpy-1.13.1-cp35-none-win_amd64.whl. 之后就等待安装成功.安装numpy这里我没有遇到什么问题. 2.安装scipy 因为之前安装的是官网的numpy,所以直接用“pip…

问题描述 Python官方已发布支持M1 Apple Silicon的版本,但是在使用pip包管理工具安装一些依赖时发生了错误,这里面就包括在科学计算领域常用的numpy.pandas等.目前可以通过安装miniforge这款工具解决这个问题. miniforge简介 miniforge是Anaconda环境的一个精简版本,众所周知,Anaconda在Python科学计算领域十分重要,但是Anaconda的体积巨大并且会携带一些不太常用的程序包,而miniforge精简了Anaconda,具有c…

导航: 这里分为几个部分. 相关转载云原生:米开朗基杨 1.Docker减小镜像体积 2.Docker镜像针对不同语言的精简策略 对于刚接触容器的人来说,他们很容易被自己制作的 Docker 镜像体积吓到,我只需要一个几MB的可执行文件而已,为何镜像的体积会达到1GB 以上?本文将会介绍几个技巧来帮助你精简镜像,同时又不牺牲开发人员和运维人员的操作便利性.本系列文章将分为三个部分: 第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环.在这部分内…

文章由来:公司有个实习同学需要做毕业设计,不会搭建环境,我就代劳了,顺便分享给刚入门的小伙伴,我是自学的JAVA,所以我懂的.... (大图直接观看显示很模糊,请在图片上点击右键然后在新窗口打开看) 先看下项目的整体层次结构及说明,本次是用的web3.0,所以需要tomcat8及以上才能运行 再看下用到了哪些jar包,jar包可以说是最精简的了,采用的maven管理 测试:请求地址时,会增加一条数据到数据库,然后读出所有数据,仅供演示,就没再分开了. 我提供了两种方式,一种是返回结果并展示到js…

RHEL6 + Oracle 11g客户端快速部署 需求:只是用到客户端的sqlplus, sqlldr功能. 方案:用精简版实现客户端的快速部署 1.上传oracle精简版客户端到服务器/tmp目录下,解压到/opt目录下,改名为oracleclient # cd /opt # unzip /tmp/oracle_instantclient_11_2_for_linux.zip # mv oracle_instantclient_11_2_for_linux oracleclient # ch…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的…

矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素. NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数. 例如,square函数计算各元素的平方,rint函数将各元素四舍五入: 还有一些函数接受2个参数,叫二元ufunc,比如add函数和maximum函数: numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本,例如: np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的…

在线精简cheatsheet备查表:intellij.linesh.twGithub项目:intellij-mac-frequent-keymap Intellij的快捷键多而繁杂,从官方推荐的keymap,到网络上很多的个人总结,资料可谓浩如烟海.相反,如何从众多的快捷键中快速找到使用频率最高.对工作效率提升最多的快捷键,则成为一个难题.这个cheatsheet速查表,正是为了解决Intellij快捷键学习过程可能遇到的这个问题. 这一年里我拉拉杂杂地阅读了许多Intellij快捷键与使用理念…