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  • 安装Pythonstep1:官网下载安装包;https://www.python.org/我下载的是python-3.4.4.msistep2:python环境变量配置;计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量找到PATH,点击编辑,加英文分号;在分号后面加上...

    安装Python

    step1:官网下载安装包;

    https://www.python.org/

    我下载的是python-3.4.4.msi

    step2:python环境变量配置;

    计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量

    找到PATH,点击编辑,加英文分号;在分号后面加上python.exe所在的路径,点击确定。

    相关推荐:《Python教程》

    step3:python安装验证

    W+R运行cmd,打开终端,输入:python

    显示版本信息表示安装成功;

    step4:进入cmd后pip安装只需要一句命令行:python -m pip install -U pip

    不需要先安装easy-install。

    step5:一定要将pip.exe所在的路径按照step2的方法添加到PATH里,pip文件一般在python安装包的script目录下,否则会报错pip不是内部命令。

    例如我添加的变量是:;D:Python34Scripts;

    安装numpy

    step6:下载相应版本的numpy安装包,whl文件。

    在网站https://pypi.python.org/pypi/numpy下与python版本对应的whl,看清表格pyversion一栏,核对清楚版本,否则会报错不支持平台。

    step7:安装

    以上准备工作做好后,真正的numpy安装开始了,进入cmd,进入whl存放的目录。如存放在D盘就敲命令行D:

    然后按回车,此时进入D盘,敲命令行 cd 具体文件名,进入到whl存在的文件夹内,比如我的就是:cd D:Python34Scripts

    再输入命令行pip install numpy文件名.whl

    step8:导入numpy到python

    打开python.exe

    输入命令行from numpy import *

    step9:测试

    引用《机器学习实战》的测试例子:

    打开python.exe

    输入命令行random.rand(4,4)

    会返回一个4*4的随机数组,因为是产生的随机数,电脑不同生成的随机数完全不同。

    展开全文
  • 任务描述相关知识怎样安装NumPy什么是ndarray对象如何实例化ndarray对象使用array函数实例化ndarray对象使用zeros,ones,empty函数实例化ndarray对象编程要求测试说明任务描述本关任务:根据本关所学知识,补全右侧...

    任务描述

    相关知识

    怎样安装NumPy

    什么是ndarray对象

    如何实例化ndarray对象

    使用array函数实例化ndarray对象

    使用zeros,ones,empty函数实例化ndarray对象

    编程要求

    测试说明

    任务描述

    本关任务:根据本关所学知识,补全右侧代码编辑器中缺失的代码,完成程序的编写并通过所有测试用例。

    相关知识

    为了完成本关任务,你需要掌握:

    怎样安装NumPy;

    什么是ndarray对象;

    如何实例化ndarray对象。

    怎样安装NumPy

    本地想要安装NumPy其实非常简单,进入命令行,输入pip install numpy即可。

    什么是ndarray对象

    NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧,其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化,接口也非常友好(总之就是用起来很爽)。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个核心数据结构ndarray。

    ndarray的全称是N-Dimension Arrary,字面意义上其实已经表明了一个ndarray对象就是一个N维数组。但要注意的是,ndarray是同质的。同质的意思就是说N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的。(PS: python中的list是异质的)。

    ndarray对象实例化好了之后,包含了一些基本的属性。比如shape,ndim,size,dtype。其中:

    shape:ndarray对象的形状,由一个tuple表示;

    ndim:ndarray对象的维度;

    size:ndarray对象中元素的数量;

    dtype:ndarray对象中元素的数据类型,例如int64,float32等。

    来看个例子,假设现在有一个3行5列的矩阵(ndarray)如下:

    array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

    [ 5, 6, 7, 8, 9],

    [10, 11, 12, 13, 14]])

    那么该ndarray的shape是(3, 5)(代表3行5列);

    ndim是2(因为矩阵有行和列两个维度);

    size是15(因为矩阵总共有15个元素);

    dtype是int32(因为矩阵中元素都是整数,并且用32位整型足够表示矩阵中的元素)。

    示例代码如下:

    # 导入numpy并取别名为np

    import numpy as np

    # 构造ndarray

    a = np.arange(15).reshape(3, 5)

    # 打印a的shape,ndim,size,dtype

    print(a.shape)

    print(a.ndim)

    print(a.size)

    print(a.dtype)

    如何实例化ndarray对象

    实例化ndarray对象的函数有很多种,但最为常用的函数是array,zeros,ones以及empty。

    使用array函数实例化ndarray对象

    如果你手头上有一个python的list,想要将这个list转成ndarray,此时可以使用NumPy中的array函数将list中的值作为初始值,来实例化一个ndarray对象。代码如下:

    import numpy as np

    # 使用列表作为初始值,实例化ndarray对象a

    a = np.array([2,3,4])

    # 打印ndarray对象a

    print(a)

    使用zeros,ones,empty函数实例化ndarray对象

    通常在写代码的时候,数组中元素的值一般都喜欢先初始化成0,如果使用array的方式实例化ndarray对象的话,虽然能实现功能,但显得很麻烦(首先要有一个全是0的list)。那有没有简单粗暴的方式呢,有!!那就是zeros函数,你只需要把ndarray的shape作为参数传进去即可。代码如下:

    import numpy as np

    # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为0

    a = np.zeros((3, 4))

    # 打印ndarray对象a

    print(a)

    如果想把数组中的元素全部初始化成1,聪明的你应该能想到就是用ones函数,ones的用法与zeros一致。代码如下:

    import numpy as np

    # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为1

    a = np.ones((3, 4))

    # 打印ndarray对象a

    print(a)

    如果01大法满足不了你,想要用随机值作为初始值来实例化ndarray对象,empty函数能够满足你。empty的使用方式与zeros和ones如出一辙,代码如下:

    import numpy as np

    # 实例化ndarray对象a,a是一个2行3列的矩阵,矩阵中元素全为随机值

    a = np.empty((2, 3))

    # 打印ndarray对象a

    print(a)

    编程要求

    根据提示,在右侧编辑器Begin-End中填充代码,根据测试用例的输入,实例化出对应的ndarray对象并打印。

    具体要求请参见后续测试样例。

    请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架,再开始你的编程工作!

    测试说明

    平台会对你编写的代码进行测试,对比你输出的数值与实际正确的数值,只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。

    shape:为需要实例化出来的ndarray对象的shape;

    data:表示需要实例化出来的ndarray对象中元素的值。

    例如:{'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}表示ndarray对象的形状为1行2列,第1行第1列的值为1,第1行第2列的值为2。

    测试输入:

    {'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}

    预期输出:

    [[1 2]]

    开始你的任务吧,祝你成功!

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  • yum直接安装 sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy 千万记得centOS要连接网络。。。之前一直没联网,怎么都不行。。
    yum直接安装

    sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy

    千万记得centOS要连接网络。。。之前一直没联网,怎么都不行。。

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  • 怎样安装NumPy 本地想要安装NumPy其实非常简单,进入命令行,输入pip install numpy即可。 什么是ndarray对象 NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧,其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了...

    时间煮雨
    @R星校长

    怎样安装NumPy

    本地想要安装NumPy其实非常简单,进入命令行,输入pip install numpy即可。

    什么是ndarray对象

    NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧,其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化,接口也非常友好(总之就是用起来很爽)。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个核心数据结构ndarray

    ndarray的全称是N-Dimension Arrary,字面意义上其实已经表明了一个ndarray对象就是一个N维数组。但要注意的是,ndarray是同质的。同质的意思就是说 N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的。(PS: python中的list是异质的)

    ndarray对象实例化好了之后,包含了一些基本的属性。比如shapendimsizedtype。其中:

    shape:ndarray对象的形状,由一个tuple表示;

    ndim:ndarray对象的维度;

    size:ndarray对象中元素的数量;

    dtype:ndarray对象中元素的数据类型,例如int64float32等。

    来看个例子,假设现在有一个35列的矩阵(ndarray)如下:

    array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
           [ 5,  6,  7,  8,  9],
           [10, 11, 12, 13, 14]])
    

    那么该ndarrayshape(3, 5)(代表35列);

    ndim2(因为矩阵有行和列两个维度);

    size15(因为矩阵总共有15个元素);

    dtypeint32(因为矩阵中元素都是整数,并且用32位整型足够表示矩阵中的元素)。

    示例代码如下:

    # 导入numpy并取别名为np
    import numpy as np
    # 构造ndarray
    a = np.arange(15).reshape(3, 5)
    # 打印a的shape,ndim,size,dtype
    print(a.shape)
    print(a.ndim)
    print(a.size)
    print(a.dtype)
    

    如何实例化ndarray对象

    实例化ndarray对象的函数有很多种,但最为常用的函数是arrayzerosones以及empty

    使用array函数实例化ndarray对象

    如果你手头上有一个pythonlist,想要将这个list转成ndarray,此时可以使用NumPy中的array函数将list中的值作为初始值,来实例化一个ndarray对象。代码如下:

    import numpy as np
    # 使用列表作为初始值,实例化ndarray对象a
    a = np.array([2,3,4])
    # 打印ndarray对象a
    print(a)
    

    使用zerosonesempty函数实例化ndarray对象
    通常在写代码的时候,数组中元素的值一般都喜欢先初始化成0,如果使用array的方式实例化ndarray对象的话,虽然能实现功能,但显得很麻烦(首先要有一个全是0list)。那有没有简单粗暴的方式呢,有!!那就是zeros函数,你只需要把ndarrayshape作为参数传进去即可。代码如下:

    import numpy as np
    # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为0
    a = np.zeros((3, 4))
    # 打印ndarray对象a
    print(a)
    

    如果想把数组中的元素全部初始化成1,聪明的你应该能想到就是用ones函数,ones的用法与zeros一致。代码如下:

    import numpy as np
    # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为1
    a = np.ones((3, 4))
    # 打印ndarray对象a
    print(a)
    

    如果01大法满足不了你,想要用随机值作为初始值来实例化ndarray对象,empty函数能够满足你。empty的使用方式与zerosones如出一辙,代码如下:

    import numpy as np
    # 实例化ndarray对象a,a是一个2行3列的矩阵,矩阵中元素全为随机值
    a = np.empty((2, 3)) 
    # 打印ndarray对象a
    print(a)
    

    编程要求

    根据提示,在右侧编辑器Begin-End中填充代码,根据测试用例的输入,实例化出对应的ndarray对象并打印。

    测试说明

    shape:为需要实例化出来的ndarray对象的shape

    data:表示需要实例化出来的ndarray对象中元素的值。

    例如:{'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}表示ndarray对象的形状为12列,第1行第1列的值为1,第1行第2列的值为2

    测试输入:
    {'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}

    预期输出:
    [[1 2]]

    开始你的任务吧,祝你成功!

    import numpy as np
    
    
    def print_ndarray(input_data):
    
        '''
        实例化ndarray对象并打印
        :param input_data: 测试用例,类型为字典类型
        :return: None
        '''
    
        #********* Begin *********#
        print(np.array(input_data['data']))
        #********* End *********#
    

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