numpy是高效能科學計算和資料分析的基礎包。
主要功能：
1、ndarray，乙個具有向量算術運算和複雜廣播能力的快速且節省空間的多維陣列。
2、用於對整組資料進行快速運算的標準數學函式（無需編寫迴圈）。
3、用於讀寫磁碟資料的工具以及用於操作記憶體對映檔案的工具。
4、線性代數、隨機數生成以及傅利葉變換功能。
5、用於整合由c、c++、fortran等語言編寫的**的a c api。
ndarray：一種多維陣列物件。ndarray是乙個通用的同構資料多維容器（所有元素必須是相同型別的）。每個陣列都有乙個shape（乙個表示各維度大小的元組）和乙個dtype（乙個用於說明陣列資料型別的物件）
建立ndarray：
通過np.array（）建立，例：arr1 = np .array（序列型物件）
巢狀序列將會被轉化為乙個多維陣列。
其他建立方法：zeros和ones分別可以建立指定長度或形狀的全0或全1陣列。
empty可以建立乙個沒有任何具體值的陣列。
numpy預設資料型別是浮點型（float64）
ndarray的資料型別：
astype（）：將乙個陣列從乙個dtype轉換成另乙個dtype。例：arr.asyupe(目標資料型別)，浮點數轉換為整數會捨去小數部分。
基本索引和切片：切片索引、布林索引、花式索引（利用整數陣列進行索引）：花式索引跟切片不一樣，它總是將資料複製到新陣列中。
陣列轉置：轉置是重塑的一種特殊形式，它返回的是源資料的檢視（不會進行任何複製操作）。通過transpose方法、swapaxes方法和t屬性進行行列轉置。
通用函式：sqrt、exp、maximum（將兩個陣列中元素兩兩比較，返回最大的元素重新組成乙個陣列）、modf（返回浮點陣列的小數和整數部分）
基本陣列統計方法：
集合函式：
常用的線性代數函式：
隨機函式：
第4章 型別基礎
4.1 所有型別的基型別 system.object 公有方法 equals,gethashcode,tostring,gettype 保護方法 memberwiseclone,finalize clr要求所有的物件 指引用物件 都要用new操作符來建立，new操作符產生 newobj il指令，執...
第4章 TensorFlow基礎
基本資料型別，包含數值型 字串型和布林型。布林型別的張量只需要傳入 python 語言的布林型別資料，轉換成 tensorflow 內部布林型即可 需要注意的是，tensorflow 的布林型別和 python 語言的布林型別並不對等，不能通用 a tf.constant true a true 輸...
C 基礎 第4章 型別基礎
4.1 本章主要內容 所有型別都從system.object派生 型別轉化 命名空間和程式集 無 演示 執行時的相互關係 無 演示 using system 該型別隱式派生自system.object internal class employee system.object internal cl...