python 3.4.0 + numpy 1.9.2

NumPy作为python科学计算的基础,为何python适合进行数学计算,除了简单易懂,容易学习 Python可以简单的调用大量的用c和fortran编写的legacy的库   The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Object ndarray,可以理解为n维数组,用于抽象矩阵和向量 Creating ndarrays 最简单的就是,从list初始化, 当然还有其他的方式,比如, 汇总,     Data Types for ndarrays

系统环境: OS:RedHat5 Python版本:Python2.7.3 gcc版本:4.1.2 各个安装包版本: scipy-0.11.0 numpy-1.6.2 nose-1.2.1 lapack-3.4.2 atlas-3.10.0 依赖关系:scipy的安装需要依赖于numpy.lapack.atlas(后两者都是线性代数工具包),而numpy和sci的测试程序的运行又依赖于nose,因此,整个安装过程必须要按顺序执行的,否则是无法执行下去的. 安装步骤: 1.安装nose 这个安装比

NumPy提供了一个N维数组对象,即:ndarray.ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的. 创建ndarray数组 创建数组最简单的方式就是使用array函数,它接受一切序列型的对象,然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组.如下: 嵌套的序列将会被转换为一个多为数组: 除非显示的说明,np.array会尝试为新建的这个数组推断出一个较为合适的数据类型,我们可以通过dtype来进行查看,比如上面刚建立的数组类型为:int32类型:另,我们可以

一.前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵. NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能. 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. 二.具体应用 1.背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

Python 3.6.0的sqlite3模块存在一个bug(见issue 29003),无法执行VACUUM语句. 一执行就出现异常: Traceback (most recent call last):  File "D:\desktop\cannot_vacuum.py", line 25, in <module>    conn.execute('VACUUM')sqlite3.OperationalError: cannot VACUUM from within a

Apache Qpid Python 1.35.0 发布了,Apache Qpid (Open Source AMQP Messaging) 是一个跨平台的企业通讯解决方案,实现了高级消息队列协议.提供了 Java.C++ 两种服务端版本以及 Java.C++..NET.Python和Ruby语言的客户端. 增强: QPID-6475 - 08..09 Send connection.close before closing socket QPID-6567 - Support producer

转自(http://blog.csdn.net/Wangdada111/article/details/73382537?locationNum=2&fps=1) 安装: wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.0/Python-3.6.0.tar.xz xz -d Python-3.6.0.tar.xz tar -xvf Python-3.6.0.tar cd Python-3.6.0 ./configure make sudo make inst

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去.    先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele