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(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Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，分别是一维，二维和三维数组。我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将使seed设置初始值，以确保每次运行此代码时都生成相同的随机数组：
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
本节主要是来了解学习集合，以方便在程序编写时，什么地方该选用什么集合，让程序更健壮的运行起来。在学习了解集合之前，首先需要了解一些数据结构方面的知识。下面我们就先简单的来看一下数据结构。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，支持大量的维度数组与矩阵运算。
foreach语句使用总结 增强for(part1:part2){part3}; part2中是一个数组对象,或者是带有泛性的集合. part1定义了一个局部变量,这个局部变量的类型与part2中的对象元素的类型是一致的. part3当然还是循环体. foreach语句是java5的新特征之一，在遍历数组、集合方面，foreach为开发人员提供了极大的方便。 foreach语句是for语句的特殊简化版本，但是foreach语句并不能完全取代for语句，然而，任何的foreach语句都可以改写为fo
============================================================================= 涉及到的知识点有：for循环有两种写法、数组、一维数组定义与使用、一维数组的初始化、 如何得到一个一维数组的成员数量、查找出一维数组中成员最大值、查找一维数组的第二大元素的值、 一维数组的逆置、一维数组排序：冒泡排序、二维数组、二维数组的初始化、三维数组初始化、三维数组排序、 字符串与字符数组、字符数组的初始化、字符数组的使用（以及字符数组和字符串的区别）、去除输出字符串结尾处的空格、 现在要去掉字符串最右面的空格，而不能去掉字符串中间的空格呢、随机数产生函数rand与srand、 自动的变种子、控制随机数的范围、用scanf来输入字符串、如何把两次输入的字符串放到新的字符串里去、 scanf缓冲区溢出的危险的解释、字符串的逆置。 ============================================================================= for循环有两种写法：
假如二维数组想要把第一个值赋值给一个一维数组，如何处理呢，很简单
对于学生们来说，学习数组可能是一项有些困难的任务，但只要坚持学习，就一定能够掌握它。以下是一些鼓励学生们学习数组的话：
"数组"结构其实就是一排紧密相邻的可数内存,并提供了一个能够直接访问单一的数据内容的计算方法.我们其实可以想象一下自家的信箱,每一个信箱都有住址,其中路名就是名称.而信箱号码就是索引,如下图所示,邮递员可以按照信件上的住址把信件直接投递到指定的信箱中,这就是好比程序设计语言中数组的名称是表示一块紧密相邻内存的起始地址位置,而数组的索引就是来表示从此内存起始地址的第几区块.
C#的数组初始化是在声明数组时将初始值放在大括号({})之内。如果没有指定初始值，则数组成员将自动初始化为该数组类型的默认初始值。请阅读数组的属性。如果将数组声明为某类型的字段，则当实例化该类型时它将被设置为默认值null。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图，源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。Numpy中有三种方式能够对数组进行转置操作：
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
数组是C#编程中非常重要的数据结构，它是一种用于存储相同类型元素的集合。通过数组，我们可以方便地访问和处理多个相关数据，这在很多编程场景下都是非常有用的。本文将详细介绍C#数组的创建与操作，包括数组的声明、初始化、访问元素、修改元素、获取数组长度、遍历数组以及使用多维数组等内容。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！
在python中本身有着列表等数据结构，但是列表只是一种数据的存储容器，不具备任何计算能力。
theme: channing-cyan highlight: a11y-dark
对于有参数的transpose：对于三维数组，原型数组的参数应该是（0，1，2），对应的是外行，子行，子列，如果变成（1，0，2）就是将外行变成子行，子行变成外行。对于元素索引也发生同样改变，比如原来的元素3的索引是（0，1，1），转换后就是（1，0，1）
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
Java反射技术除了可以在运行时动态地决定要创建什么类型的对象，访问哪些成员变量，方法，还可以动态地创建各种不同类型，不同维度的数组。 动态创建数组的步骤如下： 1.创建Class对象，通过forName(String)方法指定数组元素的类型 2.调用Array.newInstance(Class, length_of_array)动态创建数组 访问动态数组元素的方法和通常有所不同，它的格式如下所示，注意该方法返回的是一个Object对象 Array.get(arrayObject, index) 为动态数组元素赋值的方法也和通常的不同，它的格式如下所示， 注意最后的一个参数必须是Object类型 Array.set(arrayObject, index, object)
（2）Tranformer要的是嵌入向量的序列，大概是SeqLen, HidSize形状的二维数组，然后图像是H, W, C的三维数组，想把它塞进去必须经过一步转换，这是嵌入模块做的事情。
本文对 Java 中多维数组进行了介绍，讲解了多维数组和定义语法、应用场景和优势，并给出了样例代码。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
使用shape函数得到的数组形状是一个元组，前面创建的都是一维数组，看起来很直观，那这种多维数组看起来是什么样子呢？
可以看到最终生成的a是一个3*3*3的三维数组，它实际上是3个3*3的三维数组组合而成
因为这几天做模糊数学和用 Python OpenCV2 都涉及到 NumPy ndarray，搜到的东西都没有写一些自己想要的。于是干脆自己写一篇，方便以后查阅。
Python虽然是一门比较好入门的语言，相较于其他语言来说是一门比较简单的语言。不过有一个很重要的问题就是，即使Python 语言的很多方法不用手打都已经被封装，可以Python初学者还是要学习很多东西。下面我结合了一些经常用到的NumPy基础知识送给大家。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。
NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch2 >>> from numpy import * 多维数组 # 创建多维数组 >>> m = array([arange(2), arange(2)]) >>> m array([[0, 1], [0, 1]]) # 打印形状 >>> m.shape (2, 2) # 创建 2x2 的矩阵 >>> a = array([[1,2],[3,4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]])
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch2 >>> from numpy import * 多维数组 # 创建多维数组 >>> m = array([arange(2), arange(2)]) >>> m array([[0, 1], [0, 1]]) # 打印形状 >>> m.shape (2, 2) # 创建 2x2 的矩阵 >>> a = array([[1,2],[3,4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]
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