AI学习进阶（5）：深入解析NumPy的核心功能与应用

在前面我们测试过一个例子，这个例子不知道你是否还记得它的内容，如果没有记得也没有关系，现在到我们去研究这个例子的时候了，它的前两行是这样写的：

1. import tensorflow as tf  
2. import numpy as np 

如果你的python还是不懂，强烈建议先学习一下 课程，这样会跟上我们的进度的。在这两行代码里，第一行代码就是导入（import）顶顶大名的tensorflow库，第二行代码是导入数值计算著名库numpy。在这里都使用了别名tf、np，在as后面的名称就是声明为别名，后面代码再使用这两个库时，就可以简化，不用写这么多字符了，这是所有程序人员的聪明之处，毕竟时间就是金钱，如果多浪费一些时间在代码的输入上，是跟不上思路的。更何况可以减轻手指的劳动强度，何乐而不为呢。这种库的导入，就像C语言里包含文件头是一样的，都是为了使用库的功能。

从这里看到，numpy是什么东西呢？一脸迷茫的样子。不用焦急，接着下来就深入地学习一下库numpy。NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。其实深度学习就是计算量非常的数学运算，所以使用numpy是很合适的工具。

接着就来练习一下numpy库的使用，首先来查看一下numpy的版本：

#python 3.5.3  蔡军生
#http://edu.csdn.net/course/detail/2592
#
import numpy as np

print("numpy version:", np.version.version)

接着下来把这个例子运行一下，输出结果如下：

如果你的python IDE里不能运行这个例子，说明没有安装numpy这个库。

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