其它课程中的python---2.NumPy模块 一.总结 一句话总结: numpy在数组计算方面又快又方便 1.NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由哪两部分组成? -实际的数据 -描述这些数据的元数据 2.为什么要使用numpy? 比原生python快(快很多):直接操作数组和矩阵,使不需要循环就可以遍历数据 有大量的函数:编写轻松和快 def pythonsum(n): a=range(n) b=range(n) C=[] for i in range(len(a)):…

Python核心团队计划在2020年停止支持Python 2.NumPy项目自2010年以来一直支持Python 2和Python 3,并且发现支持Python 2对我们有限的资源增加了负担:因此,我们最终计划将停止支持Python 2.现在,我们已经进入了社区支持的Python 2的最后几年,NumPy 项目公布了它逐步淘汰 Python 2 支持的时间表,目标是帮助下游生态系统制定计划并完成过渡. 我们目前的计划如下: 到2018年12月31日为止,所有的NumPy版本都将完全支持Pytho…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

目录 一.本文使用的python版本安装 二.安装python2 和 Python3 三.修改名称,配置环境,实现共存 1.将C:\Python36中的python.exe修改为python3.exe,如图: 2.将C:\Python36\Scripts中的pip.exe文件删除,得到如下图: 3.在系统环境变量Path中添加默认路径 4.测试 5.python包安装命令 4.linux下实现pytho2和3版本的共存 四.jupyter的Python2和python3共存解决方案(需要安装py…

python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及matlab和python接口过程记录(不好意思,这也是我自己写的) 2. clone 源码: git clon…

本来实在windows 10上尝试安装caffe,装了一天没装上,放弃; 改在windows上装ubuntu的双系统,装了一个下午,不小心windows的系统盘被锁死了,也不会unlock?只好含泪卸掉了windows10,只装ubuntu 15.10.过程真是让人揩一把辛酸泪...不过又在ubuntu中用错了一个命令,系统崩溃,重新安装win8.1 + ubuntu 14.04, 成功,继续安装caffe... 安装: ubuntu 14  .04, 1. 安装开发所需依赖包: sudo ap…

转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/39722999 在上一个链接中,我配置了cuda,有强大的GPU,自然不能暴殄天物,让资源白白空暇着,所以配置一下卷积神经网络跑一下程序喽.至于卷积神经网络的原理,容后再写.打算先写库的使用方法,再写原理,以行动带动对理论的追求. 话不多说,步入正题. 1. 预说明 关于cuda-convnet,起源于一篇经典论文①,论文中针对ILSVRC-2010的数据进行实验,然后发布了事实上验使用…

caffe [CPU ONLY] 2017-01-15 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV2.4图像库, 这是根据官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 1. 软件源更新 刚刚安装好Ubuntu16.04的系统之后,第一步应该是更新软件源,有多种方式,这里使用的是直接编辑配置文件的方式. # 01在修改source.list前,最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.lis…

[前言][絮絮叨叨篇]:说实话,不是第一次安装Python库了,但是貌似没有特别顺利的时候,可能还是遇到的困难不够多咯.配置环境真是个糟心的事儿,不过作为菜鸟,还是得磨练磨练,毕竟某人云:"配置环境也是实验的一部分啊!并不是没有用的,让你写一个使用说明或实验过程的时候就用得到了,自己的实验环境要清清楚楚的".说的也对哦,你做实验又没有人替你配置环境,自己的实验自己做,自己的环境自己配置咯. 使用Python就免不了要配置实验环境,有以下三种方式: window下逐个package安装…

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决…