from:http://unifius.wordpress.com.cn/archives/5 系统:Gentoo Linux (64bit, Kernel 3.7.1)配置:Intel(R) Core(TM) i7-2670QM在Gentoo中安装Numpy/Scipy非常简单,直接emerge就可以解决.但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少.原因在于MATLAB使用的是高度优化的数值计算库Intel math kernel library (

最近做时间序列分析需要用到Python中的statsmodels,但是安装过程中遇到很头疼的问题,Google.Stackover各种都没有找到合适的解决办法,而且貌似还有很多同学也在吐槽Windows下Python安装Scipy一团糟,所以有必要分享一下,帮助大家避开此坑. 一般来说,在Python中进行科学计算,numpy和pandas是必不可少的,pandas也依赖于numpy.如果安装了pip的话,直接pip install numpy就可以安装,但是scipy依赖于numpy+mkl,

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时. 然

我是在搭建TensorFlow开发环境的道路上走了很多弯路 掉了很多头发,为了让广大同学们不在受苦受累 下面我将手把手教你学习如特快速搭建python环境 快速导入numpy,PIL,pillow,等等科学计算包 这大概需要两个小时,一次性解决你的所有问题. 记住我的名字,我是行百里,这个博客期待你的光临 欢迎评论,留言 经过我的比较,综合考虑使用pycharm这个集成的IDE将极大的提高效率 减少失误,易于代码的发布,总之,这个IDE我很喜欢.使用pycharm 配合anaconda中的con

如果没安装anaconda,则这样安装这些库: pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib sudo apt-get install python3-tk sudo apt-get install python-tk sudo apt-get install python3.4-tk           如果是python 3.4版本,运行这一句来安装 tkinter sudo apt-get install pytho

PyTorch 官网 60 分钟入门教程在介绍什么是 PyTorch 时有一句话:A replacement for NumPy to use the power of GPUs PyTorch 是 NumPy 的替代品,可以使用GPU的强大功能.难道强大的 NumPy 不利用 GPU? Stack Overflow 上有同样的问题:Does Numpy automatically detect and use GPU? 给出的回答是:NumPy 不会主动检测并利用 GPU. 而为了利用 GPU

一. 数组要比列表效率高很多 numpy高效的处理数据,提供数组的支持,python默认没有数组.pandas.scipy.matplotlib都依赖numpy. pandas主要用于数据挖掘,探索,分析 maiplotlib用于作图,可视化 scipy进行数值计算,如:积分,傅里叶变换,微积分 statsmodels用于统计分析 Gensim用于文本挖掘 sklearn机器学习, keras深度学习二. numpy和mkl 下载安装 pandas和maiplotlib网络安装 scipy 下载

最近因为一些原因安装了Anaconda3并且重新配置Python环境,但是遇到了一些麻烦的事情. 首先就是在Anaconda已经装好numpy和mkl的情况下,在PyCharm中import numpy,会提示 from . import _mklinit  ImportError: DLL load failed: 找不到指定模块 但是在Jupiter和Spider里面都能正确import numpy,不会出现这个问题. 在网上找了很多解决方法(多数是说python版本和numpy版本不匹配等

安装Anaconda来安装一切 spyder是python科学计算IDE,类似matlab.这是一个基于Qt的软件,如果使用pip install安装,会出现各种bug.pip install spyder之后,双击运行spyder.exe会没反应,好像没执行一样.网上说依赖pyside(一个跟Qt关系密切的库).安装pyside过程中也报错 running build Python architecture is 64bit nmake not found. Trying to initial

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

1.安装Anaconda 安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下: 首先,在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 在当前目录下用bash命令安装ana

微信最新的小程序里面出了个叫“跳一跳”的小游戏,大神们也通过Python实现了自动玩游戏具体代码 如下: Github地址: https://github.com/wangshub/wechat_jump_game 1.安装Python,我用的是Python2.7 2.安装numpy,注意因为scipy依赖numpy和MKL,所以下载的时候要下载带mkl的版本,放在scripts文件夹中,通过 pip install +绝对路径+版本名字 安装 https://www.lfd.uci.edu/~

转自PeterYuan   序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主

致python初学者:Anaconda入门使用指南 http://python.jobbole.com/87522/ Anaconda使用总结 http://python.jobbole.com/86236/ 库 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythone

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主要介绍下Anaconda,对

1.什么是jupyter notebook jupyter notebook是一种 Web 应用,能让用户将说明文本.数学方程.代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中.它可以直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档.也就是它可以能将代码.文档等这一切集中到一处,让用户一目了然. Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写:Julia,PYThon和R,这个名字与“木星(jupiter)”谐音.Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析,机器学习的必备工具.因为

机器上的不同用户完全可以安装.配置自己的Anaconda,不会互相影响. 对于Mac.Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表.安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成.以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是 # 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是

选择Python 科学计算器发行版 Python用于科学计算的一些常用工具和库 IPython-增强的交互环境:支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数 Spyder.Wing IDE或Eclipse/Pydev:集成开发环境 NumPy-数学计算基础库:N维数组.线性代数计算.傅立叶变换.随机数等. SciPy-数值计算库:线性代数.拟合与优化.插值.数值积分.稀疏矩阵.图像处理.统计等. SymPy-符号运算 Pandas-数据分析库:数据导

毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了. 系统 mint18  x64 1安装cuda 按官网提示 选的9.1版  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2安装Anaconda3 从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64 在下载 路径下 执行 bash ./Anaconda3-5.0.

老铁们好!我是一名前谷歌的算法研究员,处理深度学习相关项目已有三年经验,接下来会在平台上给大家分享一些深度学习,计算机视觉和统计机器学习的心得体会,当然了内推简历一定是收的.这篇文章,不想说太多学术的东西,和大家简单谈一谈深度学习框架的选择,这几年在辅导的过程中,见过了太多同学在无意义的事情上浪费了太多精力,而如果第一个demo始终无法顺利跑动,这无疑是非常fraustrated的. 1. 操作系统 这个是最好说明的,使用Ubuntu或是OS系统,在笔者看来Windows本身的设计逻辑使得它非常