系列中的模块

　　讲解对象：【Colab系列】Colab中的aclasstaghrefwiki100494S3OB。htmlnumpya模块
　　作者：融水公子rsgz
　　文章出处：360doc个人图书馆〔其他平台均为盗版〕
　　提醒：建议大家电脑浏览我的网页，因为手机浏览网页代码会自动缩成一行，很不方便
　　1首先我们进入colab
　　2先导入这个模块
　　importnumpyasnp
　　我们快捷键Ctrlenter运行代码是没有任何反应的因为只是导入模块并没有要求输出什么对象，所以说很正常
　　3如果你不放心觉得这可能是一个报错或者说colab里面没有预先安装numpy模块那么我换换一个numpy1导入试试看
　　分析：里面是报错的恰恰证明了numpy模块其实colab已经准备好了直接拿来使用就行了如果我们在windowscmd中还需要使用下面的命令下载这个模块才能使用
　　pipinstallnumpy
　　4下面要讲解的内容之前我先简介一下numpy的一个子模块以及他的作用
　　numpy。linalg。eigvals（a）：计算矩阵的特征值numpy。random。rand（d0，d1，。。。，dn）：定一个数组，并使用〔0，1）区间随机数据填充，这些数据均匀分布timeit：行魔术作用就是计算代码运行时间
　　5好了既然了解上上面的基础知识我们开始运行代码试试
　　importnumpyasnptimeitnp。linalg。eigvals（np。random。rand（100，100））运行结果：100loops，bestof3：9。15msperloop
　　6大家可能还是不理解这一连串代码的含义，那么我分别分开执行代码你们就理解了
　　importnumpyasnpnp。random。rand（100，100）array（〔〔0。16350277，0。37400986，0。10178194，。。。，0。32097701，0。1236406，0。69012982〕，〔0。67244973，0。80989966，0。69928216，。。。，0。08353696，0。79816447，0。43216955〕，〔0。04322875，0。91927785，0。96039567，。。。，0。18260893，0。65009984，0。49157518〕，。。。，〔0。96179641，0。15853575，0。47757648，。。。，0。31463299，0。92844948，0。22672775〕，〔0。84039929，0。44765895，0。18632183，。。。，0。42013944，0。63246891，0。19807404〕，〔0。95109206，0。28346964，0。79318681，。。。，0。3488978，0。72919665，0。52356033〕〕）
　　计算矩阵特征值
　　importnumpyasnpnp。linalg。eigvals（np。random。rand（100，100））array（〔4。98688515e010。j，2。94358500e000。39372138j，2。94358500e000。39372138j，2。35359342e001。66540043j，2。35359342e001。66540043j，2。08735822e002。02297922j，2。08735822e002。02297922j，2。61822599e000。48100139j，2。61822599e000。48100139j，2。52007100e000。82237737j，2。52007100e000。82237737j，2。18774082e001。5428337j，2。18774082e001。5428337j，2。86232242e000。j，1。29284401e002。40761747j，1。29284401e002。40761747j，2。62728724e012。74054182j，2。62728724e012。74054182j，3。90579355e012。64091009j，3。90579355e012。64091009j，2。63565758e000。10544969j，2。63565758e000。10544969j，1。92677751e001。80026535j，1。92677751e001。80026535j，1。20257141e002。26796126j，1。20257141e002。26796126j，8。57605035e012。34251948j，8。57605035e012。34251948j，2。32258644e000。73203228j，2。32258644e000。73203228j，1。24517400e002。10278497j，1。24517400e002。10278497j，6。58807923e012。37933184j，6。58807923e012。37933184j，1。90068618e001。28159438j，1。90068618e001。28159438j，3。94619768e012。28014446j，3。94619768e012。28014446j，1。47024478e001。65197049j，1。47024478e001。65197049j，9。75808102e012。01345677j，9。75808102e012。01345677j，3。60730899e022。20199655j，3。60730899e022。20199655j，1。30087924e001。58701533j，1。30087924e001。58701533j，1。96926219e000。33887089j，1。96926219e000。33887089j，1。67697895e001。06938718j，1。67697895e001。06938718j，1。53689480e001。03937219j，1。53689480e001。03937219j，1。84884558e000。j，1。77648815e000。59702772j，1。77648815e000。59702772j，1。61232897e000。76028212j，1。61232897e000。76028212j，4。35460936e011。72786858j，4。35460936e011。72786858j，1。59237786e000。j，9。01864182e011。44284542j，9。01864182e011。44284542j，8。79438533e011。50520595j，8。79438533e011。50520595j，1。46895682e000。68125497j，1。46895682e000。68125497j，6。39873806e011。62912958j，6。39873806e011。62912958j，1。65966584e000。11489318j，1。65966584e000。11489318j，1。36418785e000。j，1。08037042e000。97289752j，1。08037042e000。97289752j，1。87854535e011。53337093j，1。87854535e011。53337093j，1。17840609e000。j，1。32999101e011。41908441j，1。32999101e011。41908441j，2。56589953e011。34938522j，2。56589953e011。34938522j，6。40772344e011。04624058j，6。40772344e011。04624058j，4。26505612e011。08850977j，4。26505612e011。08850977j，9。33501429e010。8121111j，9。33501429e010。8121111j，2。26618289e010。86841114j，2。26618289e010。86841114j，6。38558850e010。39603606j，6。38558850e010。39603606j，2。81993337e010。24234895j，2。81993337e010。24234895j，5。77502304e010。49656662j，5。77502304e010。49656662j，5。88368540e010。22915341j，5。88368540e010。22915341j，4。54324260e010。49207133j，4。54324260e010。49207133j，6。10408376e010。05428372j，6。10408376e010。05428372j〕）
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