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完整错误信息：C:\Users\Lihjia\Anaconda3\envs\tf114gpu\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (typ

1.从官网下载Windows，x86版本python安装文件（安装选项要勾选pip安装工具），地址：https://www.python.org/downloads/release/python-2713/2.安装wheel模块。在cmd下进入Python的Scripts目录，键入命令pip install wheel可以通过pip freeze --all命令来判断是否正确安装

Numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集和单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多：In [109]: arr=np.arange(10)In [110]: arrOut[110]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])In [111]: arr[5]Out[111]: 5In [1...

 Numpy基础之 创建ndarray**1. 简介**Numpy（Numeric Python的简称）最重要的一个特点就是其N维数据对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的一个大数据集容器。你可以利用它对整块数据执行数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样：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。每个数据都有一个shape（一个表示各维度大小...

dtype（数据类型）是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息。这也是Numpy如此强大和灵活的原因之一。多数情况下，它们直接映射到相应的机器表示，这使得‘读写磁盘上的二进制数据流’以及‘集成低级语言代码（如C、Fortran）’等工作变得更加简单。下表列出了Numpy所支持的全部数据类型。类型类型代码说明int8、uint8i1、u1有符号和无符号的8位（1个...

数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。这通常就叫做矢量化（vectorization）。大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级：In [81]: arr=np.array([[1,2],[3,4.]])In [82]: arr*arrOut[82]:array([[ 1., 4.], [ 9., 16.]])In [83]: ...