numpy

Tensorflow 2.X Debug中的Tensor.numpy问题 @tf.function我在调试YOLOv3模型过程中想查看get_pred函数下面的get_anchors_and_decode函数里grid_shape的数值

正在走向自律

Conda 完全指南：从环境管理到工具集成在数据科学、机器学习和 Python 开发领域，环境管理一直是令人头疼的问题。不同项目依赖的库版本冲突、Python 解释器版本不兼容等问题频繁出现，而 Conda 的出现彻底解决了这些痛点。作为目前最流行的跨平台环境管理工具，Conda 通过强大的环境隔离和包管理能力，成为开发者的必备工具。本文将从基础概念到高级应用，全面解析 Conda 的核心功能与实战技巧。

day26 Python 自定义函数目录一、函数的基本定义示例 1：不带参数的函数示例 2：查看文档字符串二、带参数的函数示例 3：带一个参数的函数

来自星星的坤

深入理解 NumPy：Python 科学计算的基石在数据科学、人工智能和科学计算的世界里，NumPy 是一块绕不过去的基石。它是 Python 语言中用于高性能科学计算的基础包，几乎所有的数据分析与机器学习框架（如 Pandas、TensorFlow、Scikit-learn）都离不开它的支持。

Pyhton生活手册-NumPy数据类型：从快递单到智能家居的数据变形术输出示例：就像快递员选择不同大小的包装盒，dtype参数帮助我们为数据匹配合适的"容器"输出：类似快递公司统一单号格式，'U10'确保每个单号占用固定10字符空间

Python生活手册-Numpy数组索引：从快递柜到咖啡店的数字化生活指南想象你有一面智能快递墙，每个格子都有精确的坐标：这就像快递APP上的取件码系统，[行,列]组合精准定位每个包裹的位置

《Python星球日记》第36天：线性代数基础名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）专栏：《Python星球日记》，限时特价订阅中ing

Python生活手册-NumPy数组创建：从快递分拣到智能家居的数据容器输出结果：这就像把纸质快递单扫描成电子标签，方便后续自动化处理输出：每个包裹的长宽高就像数组的维度，方便计算运输空间

day16 numpy和shap深入理解NumPy数组是Python中用于存储和操作大型多维数组和矩阵的主要工具。NumPy数组的创建非常灵活，可以接受各种“序列型”对象作为输入参数来创建数组。这意味着你可以将Python的列表（List）、元组（Tuple），甚至其他的NumPy数组等数据结构直接传递给np.array()来创建新的NumPy数组。

如何在Dify沙盒中安装运行pandas、numpy在 Dify 的 Docker 目录下面，移动到sandbox目录下面，在dependencies目录下面创建python-requirements.txt，

第二章-科学计算库NumPyNumpy 作为高性能科学计算和数据分析的基础包,是其他重要数据分析工具的基础, 掌握 NumPy 的功能及其用法, 将有助于后续其他数据分析工具的学习.

Numpy数组与矩阵——python学习我前面提到过Numpy函数，但是不够全，在这里我顺便做一些补充。先说明一下我用的是Notebook。len 是指元素的个数

用 Python 打造打篮球字符动画！控制台彩色炫酷输出，抖音搞怪视频灵感还原刷抖音时刷到一个神级操作 —— 博主用 01 数字矩阵还原了明星打篮球的经典画面，字符在控制台随动作节奏炫彩跳动，瞬间点燃了技术宅的 DNA！作为 Python 图像处理爱好者，我决定用 Pillow+Numpy 组合，结合 PaddleSeg 人像切割技术，手把手教你复刻这个魔性效果。本文包含从视频预处理到控制台字符画的全流程，附完整代码和踩坑指南，，跟着做就能让你的终端秒变魔性动画播放器！

不吃【Numpy】版Numpy 补充了 Python 语言所欠缺的数值计算能力Numpy 提供了对大型数组和矩阵进行计算的功能，是其他数据分析和机器学习的底层库

PyTorch源码编译报错“fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory”记录一下这个bug的fix过程一开始以为是版本问题，尝试了几个不同版本都不可以，遂排除版本问题的可能首先 pip list 看到确实安装了这个库接着 pip show 查看 numpy 库的安装路径

NorthFish北海有鱼

python三维矩阵的维度例如这样的三维矩阵，第一个维度（最外层的括号）对应 z 方向，第二个维度（中间层的括号）对应 y 方向，

numpy、pandas内存优化操作整理python作为一款不怎么关注数据类型的语言，不同类型的数据可以往同一个变量中放置这也就直接导致，作为熟悉C++这种一个变量只有一个类型的程序员来说，在解读python程序时，想搞清楚变量中到底存的是什么数据类型的时候时常很头疼所以说，良好的编程习惯真的很重要虽然上面的话跟这篇文章关系不大，但是我就是想吐槽一下 ;p 下面是我优化某个python项目的其中某个模块的内存时，对python中的numpy/pandas库调研得出的一些优化操作，在此分享给大家注：有的地方我理解的也不是很透彻，在此仅作为

07.Python代码NumPy-排序sort，argsort，lexsort提示：帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识，希望分享的内容对您有用。本章分享的是NumPy的使用语法。前后每一小节的内容是存在的有：学习and理解的关联性，希望对您有用~ python语法-numPy 第七节：排序sort，argsort，lexsort

课堂总结。Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)、Hive 查询语言（HQL）等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。

架构师那点事儿

人工智能基础-NumPy-向量矩阵数组库本文章来源于：github.com/Zeb-D/my-re… ，请star 强力支持，你的支持，就是我的动力。