因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一，以下题是github上的开源项目，主要为了检测你的Numpy能力，同时对你的学习作为一个补充。
浏览器是不识别 PHP 文件的，用浏览器发开 PHP 文件，只会显示 PHP 的源代码，所以 PHP 文件必须在服务器中执行。其实 apache 服务器也识别不了 PHP 文件，是 apache 将 PHP 文件再交给 PHP 模块处理的，最后 apache 将处理之后的网页内容返回。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。
在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
希望phpcms跟WordPress一样，能够在文章发布页面自定义url，从而提高SEO优化吗？phpcms V9版本默认是不支持自定义网址的，不过只要跟我一起稍微做下改动即可实现自定义url，甚至超过WordPress的固定连接功能。
在PHP5.5.0版本中，新增了生成器 (Generators) 特性，用于简化实现迭代器接口 (Iterator) 创建简单的迭代器的复杂性。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
翻译：YingJoy 网址： https://www.yingjoy.cn/ 来源： https://github.com/rougier/numpy-100 全文： https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Pyth
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
上一节入门篇中的例子使用了jsTree控件的默认配置，其实我们也可以自定义配置。例如，下面的代码修改控件的主题：
距离上一篇更新又过去了半个月，现在基本上变成每月两更啦。/(ㄒoㄒ)/~~ 其实俺也不想，俺也想学那些勤奋好学的小盆友们，麻利儿的日更。但是臣妾做不到啊，超有难度。就这篇还是在抗争了无数拖延症之后，给
1.模型定义 命名规则是除去表前缀的数据表名称，采用驼峰命名，并且首字母大写，然后加上后缀Model 其中tableName是不包含表前缀的数据表名称，一般用于模型和表名称不同时候需要定义 其中trueTableName是包含千醉的表名称，这就说如果表为数据库中实际操作的表 dbName是要对应的数据库，只有跨库操作才需要定义 2.模型实例化 $User = new Model(‘User’);//等效与$User = M(‘User’); 这样的没有办法进行业务相关的逻辑处理 $User = ne
一个拥有 length 属性和若干索引属性的对象就可以被称为类数组对象，类数组对象和数组类似，但是不能调用数组的方法。常见的类数组对象有 arguments 和 DOM 方法的返回结果，还有一个函数也可以被看作是类数组对象，因为它含有 length 属性值，代表可接收的参数个数。
Numpy简介 python标准库中的列表(list)可以当数组用，支持动态内存分配和垃圾收集，列表元素可以是任何对象，功能强大！ 列表的缺点： 慢：循环时有各种下标检查和类型检查 占内存多：保存的是对象+指针 NumPy的优点： 两大法宝：多维数组ndarray和通用函数ufunc 面向数值计算，速度快（内置函数逼近c语言） NumPy官方提供丰富的中文资源 如何使用Numpy等python第三方软件包？（如何开外挂？） 先导入再使用，没导入就没法用 如何导入？用import 被import的可以是通过c
最近，很多人私信抱怨说，最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动！确实 Numpy 的操作细节很多，导致很多人在最开始的学习中，就有种被劝退的感觉。
Numpy是Python中常用的数值计算库，我们经常需要用到Numpy来打印数值，查看结果。为了能精确地控制Numpy打印的信息，Numpy提供了set_printoptions 函数，包含数个参数，能满足数值打印的需要。
Numpy是每个数据科学家都应该掌握的Python包，它提供了许多创建和操作数字数组的方法。它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础，比如panda和Matplotlib。
在日常开发中，经常会遇到需要在配置文件中，存储 List 或是 Map 这种类型的数据。Spring 原生是支持这种数据类型的，以配置 List 类型为例，对于 .yaml 文件配置如下：
我们都知道，forEach() 方法对数组的每个元素执行一次给定的函数。它的语法也很简单：arr.forEach(callback(currentValue [, index [, array]])[, thisArg])：
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。
作为一个程序员,算法是一个永远都绕不过去的话题,虽然在大学里参加过ACM的比赛,没记错的话,浙江赛区倒数第二,后来不知怎么的,就不在Care他了,但是现在后悔了,非常的后悔!!!如果当时好好学算法的话,现在去理解一些高深的框架可能会很easy,现在随着C#基础和Web技能的提升,发现哪里都用到算法,但是,很无奈.所以,从今天开始,要重新对自己定位,不能做一个工具的使用者.起码要做到知其所以然.好了,废话不多说,算法之旅,算是正式开始了.希望这个过程能贯穿我的整个职业生涯.甚至整个人生.
在日常开发中，经常会遇到需要在配置文件中，存储 List 或是 Map 这种类型的数据。
前阵子突发奇想，突然开始刷leetcode。其中刷到了一道有意思的题目，发现这道题是当时秋招的时候，腾讯面试官曾经问过我的题目。于是分享给大家看下。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
要对公司内部的某系统做测试审计，但是碰到了加密的PHP文件，因为是采购的第三方整套设备所以只能自己做解密啦。
如果只是从事简单的数据分析，其实numpy的用处并不是很大。简单了解一下numpy，学好pandas已经够用，尤其是对于结构化或表格化数据。但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。
numpy提供了一个高性能的多维数组对象ndarray(N Dimension Array)，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器，再转换到 Tensor 类型。（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）
如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片：
对于Numpy，我讲的不多，因为和Pandas相比，他距离日常的数据处理更“远”一些。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
开始更新numpy相关的文章，本文介绍numpy中的25个小案例，主要内容是如何利用numpy来生成向量（一维数组），矩阵和高维数组等
是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间的使用效率，另一方面减少对实际数据的访问频率，提高性能。
spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的Python开发环境。和其它Python IDE相比它最大 的优点就是模仿MATLAB的workspace功能，可以很方便地观察和修改数组的值。
getUserInfo是自定义的函数，name和age是函数的参数，这两个参数都是必填，不然在调用的时候会报错。那么如何添加可选参数呢？如下：
目录 1. IList 接口与List的区别是什么? 2.泛型的主要约束和次要约束是什么？ 3. 如何把一个array复制到arraylist里? 4.数组和 list 和 arraylist 的区别
前面，已经为大家发布了Numpy系列的十篇文章，这里暂时告一段落，现为大家提供100道Numpy练习题，算是作为一个查漏补缺吧！
之前写的Pandas系列，已经为数千个徘徊在pandas大门的小伙伴打开了一条快速上分通道：
引用计数基本知识 每个php变量存在一个叫"zval"的变量容器中。一个zval变量容器，除了包含变量的类型和值，还包括两个字节的额外信息。第一个是"is_ref"，是个bool值，用来标识这个变量是否是属于引用集合(reference set)。通过这个字节，php引擎才能把普通变量和引用变量区分开来，由于php允许用户通过使用&来使用自定义引用，zval变量容器中还有一个内部引用计数机制，来优化内存使用。第二个额外字节是"refcount"，用以表示指向这个zval变量容器的变量(也称符号即symbol)个数。所有的符号存在一个符号表中，其中每个符号都有作用域(scope)，那些主脚本(比如：通过浏览器请求的的脚本)和每个函数或者方法也都有作用域。
前者是引入numpy包中的所有类，后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包，如果需要使用同名类的方法，需要加类名。 Eg：
广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
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