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Python現在是最熱門的人工智能語言，各種工具的支持如Google的Tensorflow，都是首選支持Python的。 但是，與R語言不同，Python語言設計時，并沒有考慮對于矩陣運算，統計計算
數組的組合主要有： 1.水平組合：np.hstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=1) 2.垂直組合：np.vstack(arr1,arr2) 或
1、當為array的時候，默認d*f就是對應元素的乘積，multiply也是對應元素的乘積，dot（d,f）會轉化為矩陣的乘積， dot點乘意味著相加，而multiply只是對應元素相乘，不相加 2、
要對tensor進行操作，需要先啟動一個Session,否則，我們無法對一個tensor比如一個tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉化為numpy數組就好處理了。下面一個小程序講
如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @F
Numpy 通過觀察Python的自有數據類型，我們可以發現Python原生并不提供多維數組的操作，那么為了處理矩陣，就需要使用第三方提供的相關的包。 NumPy 是一個非常優秀的提供矩陣操作的包
使用save可以實現對numpy數據的磁盤存儲，存儲的方式是二進制。查看使用說明，說明專門提到了是未經壓縮的二進制形式。存儲后的數據可以進行加載或者讀取，通過使用load方法。 In [81]:n
索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作。熟練使用NumPy切片操作是數據處理和機器學習的前提，所以一定要掌握好。 文檔：https://docs.scipy.org/doc/numpy/refe
概述 按照圖一中aixs=0，對aixs=0上下對應的數據進行相加在學習numpy的時候，最難理解的就是軸的概念，我們知道坐標系中有軸的概念，那么兩個軸是否有關聯呢？為了便于理解，特寫此博客進行梳理。
最近在關注 Deep Learning，就在自己的mac上安裝google的開源框架Tensorflow 用 sudo pip install -U tensorflow 安裝的時候總是遇到下面的問
