各位大牛，我需要弄一个程序，实现ANSYS后处理实现规范校核，需要从文本中读出各基础工况的应力结果，按照一定的规则组合，然后再取最不利的，也就是最大。 但是我写完这段代码的时候发现执行效率不高，1000个单元的数据处理（代码中用的是随机生成的数据进行测试，未写读取数据的代码）需要一个小时，但是我的模型有20万个单元 可能是我的代码写的不够高，请教各位大神如何进行优化。 代码部分未完整（使用示例数据，并未按照实际去取

怎么把数组np.array([1,4,2])变成数组np. array([[1,2,3],[4,5,6],[2,3,4]])

关于举办“MATLAB数据分析、机器学习、深度学习、与图形图像处理”培训班 各单位您好： 关于邀请您参加MATLAB学习的通知函，MATLAB是美国MathWorks公司推出的一款应用于科学计算和工程仿真的交互式编程软件，它有包罗万象的工具箱和草稿纸式的编程语言，将符号计算、数值分析、矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理、信号处理、计算金融学、计算生物学以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

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“人工智能Python机器学习与深度学习” 学习资料分享 Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化，显著推动了深度学

资料分享 Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化，显著推动了深度学习应用的发展。 为了协助满足各行各业对机

2021年04月17日 — 2021年04月19日 线下：北京市、 环球贸易中心 2021年04月17日 — 2021年04月19日 线上：腾讯会议、远程直播培训 1、参加本次培训后，后期的（线上及线下）培训均可无限次免费参加，不限次数； 2、永久性免费技术指导，培训结束后期有任何问题都是免费解答； 3、为保证学习质量，提供培训视频，培训结束后提供免费技术的支持以及后期的免费解答辅导； 4、Python领域一线专家主讲，长期从事人工智能、机器学习、深度学习等应用的各项

各位大佬，在线求助。 问题是这样的，用np. asarray把图片转变成数组模式，就成了(100, 100, 3)的三维数组，但最后执行完将所有图片对应的数组打包成一个四维数组时结果shape却成了(19184,)。之前的话是可以转变成四维数组的，求各位大佬解惑。

一个简单的程序片段， arr1 = list(range(1000000)) arr2 = list(range(1000000,2000000)) arr1_np = np.array(arr1) arr2_np = np.array(arr2) np.dot(arr1_np, arr2_np) 输出 -1942957984 正确的结果应该是 833332333333500000 请问大侠，问题出在哪儿呢？windows 10 64bit 我发现，把数字减小到千位数，（1000，（1000，2000）），结果正确。

NumPy中文社区上线了！！！ 可以自由的讨论和分享NumPy的技术和话题。

为什么后一个操作数，总是对倒数第二维做运算？ 这个TM什么奇葩规定，你定第一维，或者最后一维我都能理解。搞个倒数第二维，这个数字有什么特殊含义么？

Java版Numpy来了_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 转自:https://www.bilibili.com/video/av83160003/?share_medium=web&

求numpy库下载，官网下载为什么会蜜汁慢

大佬们，numpy里面有没有对张量展开的API呢，而不仅仅是张量的降维

numpy在哪下载

Numpy基础 1.理解矢量化操作 python之所以流行，是因为写程序确实方便。执行python程序的时候，程序交给python解释器执行。开发人员并不需要处理内存分配和清理等工作。 python属于高级语言，书写快，但是执行慢；C语言属于低级语言，书写慢，但是执行快。 Pandas和numpy能实现程序书写快，执行也快。主要的原因就是使用矢量化操作 矢量化利用了一个被称为单指令多数据(SIMD)的处理器特性来更快地处理数 更多内容点击： https://www.toutiao.com/i660540035596025907

各位Python的精英，请问哪位可以提供一下“Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）”的示例代码啊，由于没有源代码，仅仅只是看书真的没有效

果然还是得在邮件列表才行