就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
从哪本书开始学习Python比较好？如果是基本的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
importnumpyasnp是什么意思？numpy系统是Python的开源数值计算扩展。这个工具可以用来存储和处理大型矩阵，这比Python的嵌套列表结构（这个结构也可以用来表示矩阵）要高效得多，这是一个用Python实现的科学计算包。它包括：1。强大的n维数组对象数组。相对成熟的（广播）功能库。C/C与FORTRAN代码集成工具箱。实用线性代数，傅立叶变换和随机数生成函数。Numpy与稀疏矩阵运算包SciPy一起使用更方便。
Numpy（数值Python）提供许多高级数值编程工具，如矩阵数据类型、向量处理和精确操作库。为严格的数字处理而设计。
大多数都被许多大型金融公司以及核心科学计算组织使用，例如劳伦斯·利弗莫尔（LawrenceLivermore），美国宇航局用它来处理最初用C、FORTRAN或MATLAB完成的任务。
numpy的multiply和*什么区别？具体讲讲multiply？Multiply是numpy的UFUNC函数。执行方法是将相应的元素相乘，而不是线性代数中的矩阵运算。它类似于MATLAB中的点乘。当矩阵的维数不同时，根据一定的广播规则，将矩阵的维数展开成一致的形式。例如，上表面的a广播为5行5列的数组，每行为1、2、3、4、5，B广播为5行5列的数组，每列为1、2、3、4、5，所以上面的结果终于出现了
我们通常看到的卷积滤波器图是这样的：
这实际上是展平卷积滤波器，或者展平它。例如，上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3，即长3，宽3，深3。然而，在图中，它是在两个维度中绘制的-深度被省略。
.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度，效果如下：
（图片来源：mlnotebook）
如上所述，卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，即3。
顺便说一下，输入图像深度是3，因为输入图像是彩色图像，深度是3，分别是R、G和b值。
（图片来源：mlnotebook）
总之，卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。
