PNumPy 并行NumPy可以无缝加速大型数组（64K +元素）的NumPy，而无需更改现有NumPy代码。 对于python 3.6、3.7、3.8和3.9，NumPy> = 1.18的PNumPy支持Linux，Windows和MacOS。 此第一个版本加快了NumPy二进制和一元ufunc的速度，例如加，乘，isnan，abs，sin，log，sum，min等。 加速功能还包括： sort，argsort，lexsort，arange，boolean indexing和fancy indexing 。 在不久的将来，我们将加快： astype，where，putmask和searchsorted的速度。 其他使用numpy的软件包，例如或 ，也将加快大型阵列的使用。 安装 pip install pnumpy 您也可以通过以下方式安装最新的开发版本： pip inst

NumPy-Pandas-MatPlotLib 来自Udacity的纳米AI编程项目的Jupyter笔记本形式。 第使用NumPy进行均值归一化。 使用Pandas提取有关Apple，Amazon和Google股票的有用信息。 其余笔记本演示了MatPlotLib库的基本功能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 nptebooks内部的代码是用Python 3.6.5编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python，则可以使用pip软件包进行升级，以确保您具有最新版本的pip。 要安装pip，请在命令行中运行 python -m ensurepip -- default-pip 升级它 python -m pip install -- upgrade pip setuptools wh

numpy学习笔记,jupyter上传

一定能看懂的：windows环境下的Tensorflow2 环境配置，一键导入！一键配置！绝不出错！一定能看懂！一键安装！无需操心！已经包含主要的Tensorflow GPU，numpy，jupyter notebook，matplotlib等常用需求。（不定时更新配置）

适用于初学者，内含python线性回归不调库的实现方法（含注释）

概述 Triangler是使用生成低多边形图像的工具。 目录 样本 执照 安装 下载Windows Binary 您可以下载Windows二进制文件。 请注意，Windows二进制文件比从源代码运行的速度慢。 下载页面 注意：二进制发行版通常较旧，需要重建。 有关用法，请参见#usage部分。 从源头运行 您需要Python 3.6或更高版本。 我强烈建议使用Anaconda虚拟环境。 您可以在此处下载Anaconda 。 请按照下面的手册使用Anaconda为Triangler创建python虚拟环境。 $ conda create -n triangler python=3.8 $ activate triangler (triangler)$ git clone https://github.com/tdh8316/triangler.git (triangler)

Support_Vecor_Machine_Implementation 借助梯度下降算法实现svm实现，以减少错误函数，仅使用numpy和matplotlib来实现它。

基于numpy的VGG网络前向，后向实现，不使用第三方深度学习计算库，类的实现使用了python动态绑定。

本程序需要python3及numpy包引入 讲解numpy包相关数组在实际应用中的使用方法

本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 这两天学习了用python来拟合曲线。 一、环境配置 本人比较比较懒，所以下载的全部是exe文件来安装，安装按照顺利来安装。自动会找到python的安装路径，一直点下一步就行。还有其他的两种安装方式：一种是解压，一种是pip。我没有尝试，就不乱说八道了。 没有ArcGIS 环境的，可以不看下面这段话了。 在配置环境时遇见一个小波折，就是原先电脑装过ArcGIS10.2 ,所以其会默认安装python2.7，而且python是32位的。且其目录为C:\Python27\ArcGIS10.2，所以引用环境变量时，要注意。