numpy 1.26.2

numpy是一个开源的Python库，可以用来进行科学计算和数据分析。它提供了一个强大的多维数组对象和一系列的函数，用于处理这些数组。numpy 1.26.2是numpy库的一个版本，它包含了一系列的改进和修复的bug。

在numpy 1.26.2中，有一些新的特性和改进。比如，它更新了对Python 3.10的支持，改进了对Windows ARM64的支持，提供了新的参数和方法，提高了性能和稳定性。同时，也修复了一些bug，改进了一些已有的功能。

numpy 1.26.2也继续保持了它之前版本的优点和特性。比如，它仍然具有强大的数组操作和广播功能，支持各种数学运算和线性代数运算，提供了丰富的函数库，可以用来处理各种科学计算和数据分析的任务。同时，numpy也支持与其他库（如pandas、scipy等）的协同工作，可以和它们一起构建复杂的数据分析和科学计算的应用程序。

总的来说，numpy 1.26.2是一个功能强大、稳定性好、性能优秀的科学计算库，它提供了丰富的功能和工具，可以满足各种科学计算和数据分析的需求。无论是对于初学者还是专业的数据科学家来说，numpy都是一个非常有价值的工具。

相关问题

numpy * numpy

"from numpy import *" 意味着将 numpy 库中的所有内容导入到当前的命名空间中。这样做会使得代码中的函数和变量都可以直接使用，而无需添加前缀 "numpy."。不过，这样做会增加命名空间的混淆，并且可能会导致命名冲突。所以在引用其中的某些函数和变量时，建议使用 "import numpy"，并使用 "numpy.函数名" 的形式引用。

numpy random

NumPy是一个Python库，提供了用于处理大型多维数组和矩阵的功能。其中的random模块是NumPy中用于生成随机数的模块。它提供了各种生成随机数的函数，包括生成随机整数、随机浮点数、随机数组等。

以下是一些常用的numpy.random函数：
1. numpy.random.rand：生成[0, 1)之间的随机浮点数，可以指定生成的数组的形状。
2. numpy.random.randint：生成指定范围内的随机整数，可以指定生成的数组的形状。
3. numpy.random.randn：生成符合标准正态分布的随机数，可以指定生成的数组的形状。
4. numpy.random.choice：从给定的一维数组中随机选择元素。
5. numpy.random.shuffle：随机打乱给定数组的顺序。
6. numpy.random.seed：设置随机数种子，用于生成可重复的随机数序列。