当前位置: 首页 > news >正文

NumPy冷知识66个

NumPy冷知识66个

  1. 多维切片:

    • NumPy支持多维切片,可以通过指定多个索引来提取多维数组的子集。
  2. 复杂数支持:

    • NumPy可以处理复数,提供了复数的基本运算和函数。
  3. 比特运算:

    • NumPy支持比特运算,如与、或、异或等。
  4. 数据存储格式:

    • NumPy可以将数组存储为二进制文件(.npy格式)或文本文件(.txt格式)。
  5. 矩阵类:

    • 除了ndarray,NumPy还提供了matrix类,专门用于矩阵运算。
  6. 生成器函数:

    • NumPy提供了一些生成器函数,如arangelinspacelogspace等,用于生成特定范围和间隔的数组。
  7. 广播对象:

    • NumPy的broadcast对象可以模拟广播过程,用于调试和理解广播规则。
  8. 数组拼接:

    • NumPy支持数组的拼接操作,如concatenatestackhstackvstack等。
  9. 数组拆分:

    • NumPy支持数组的拆分操作,如splithsplitvsplit等。
  10. 元素级运算:

    • NumPy的ufuncs支持元素级运算,如加、减、乘、除、指数、对数等。
  11. 聚合函数:

    • NumPy提供了许多聚合函数,如summeanstdvarminmax等。
  12. 条件选择:

    • NumPy的where函数可以根据条件选择数组中的元素。
  13. 排序和搜索:

    • NumPy提供了排序和搜索函数,如sortargsortsearchsorted等。
  14. 唯一值:

    • NumPy的unique函数可以找出数组中的唯一值,并返回排序后的结果。
  15. 集合操作:

    • NumPy支持集合操作,如intersect1dunion1dsetdiff1dsetxor1d等。
  16. 字符串操作:

    • NumPy提供了一些字符串操作函数,如char.addchar.multiplychar.center等。
  17. 读取文本数据:

    • NumPy的genfromtxtloadtxt函数可以从文本文件中读取数据。
  18. 随机数种子:

    • NumPy的随机数生成器可以通过设置种子来确保结果的可重复性。
  19. 广播到目标形状:

    • NumPy的broadcast_to函数可以将数组广播到指定的形状。
  20. 填充数组:

    • NumPy的pad函数可以对数组进行填充操作,如在边界添加零、常数、边缘值等。
  21. 裁剪数组:

    • NumPy的clip函数可以将数组中的值限制在指定范围内。
  22. 数组重排序:

    • NumPy的rollflip函数可以对数组进行循环移动和翻转操作。
  23. 扩展数组维度:

    • NumPy的newaxis对象可以在数组中添加新的维度。
  24. 数组扁平化:

    • NumPy的ravel函数可以将多维数组展平为一维数组。
  25. 构造对角矩阵:

    • NumPy的diag函数可以从数组中提取对角线或构造对角矩阵。
  26. 复合数据类型:

    • NumPy支持复合数据类型,可以在同一个数组中存储不同类型的数据。
  27. 时间序列处理:

    • NumPy提供了一些函数用于时间序列处理,如busday_offsetbusday_count等。
  28. 矩阵运算:

    • NumPy的dotmatmul函数可以进行矩阵乘法运算。
  29. 逐元素函数:

    • NumPy提供了许多逐元素函数,如sincosexpsqrt等。
  30. 结构化数组:

    • NumPy的结构化数组允许使用字段名访问数组中的数据。
  31. 内存映射文件:

    • NumPy的memmap类可以创建内存映射数组,以处理超出内存容量的大规模数据。
  32. 逻辑运算:

    • NumPy支持逻辑运算,如logical_andlogical_orlogical_not等。
  33. 按位操作:

    • NumPy支持按位操作,如bitwise_andbitwise_orbitwise_xor等。
  34. 比较运算:

    • NumPy支持比较运算,如greaterlessequalnot_equal等。
  35. 数据压缩:

    • NumPy的packbitsunpackbits函数可以进行位级别的数据压缩和解压。
  36. 多维直方图:

    • NumPy的histogramdd函数可以计算多维数据的直方图。
  37. 多项式运算:

    • NumPy的poly1d类可以进行多项式运算和拟合。
  38. 随机抽样:

    • NumPy的choice函数可以从数组中随机抽样。
  39. 数组复制:

    • NumPy的copy函数可以创建数组的副本。
  40. 数组转换:

    • NumPy的asarray函数可以将输入转换为数组。
  41. 数组连接:

    • NumPy的concatenatestackhstackvstack等函数可以连接多个数组。
  42. 数组拆分:

    • NumPy的splithsplitvsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
  43. 数组填充:

    • NumPy的fulloneszeros函数可以创建指定形状和内容的数组。
  44. 生成等差数列:

    • NumPy的arangelinspace函数可以生成等差数列。
  45. 生成等比数列:

    • NumPy的logspace函数可以生成等比数列。
  46. 随机数生成:

    • NumPy的random模块提供了丰富的随机数生成函数,如randrandnrandint等。
  47. 数组转换:

    • NumPy的astype函数可以转换数组的数据类型。
  48. 数组形状修改:

    • NumPy的reshaperesize函数可以修改数组的形状。
  49. 数组转置:

    • NumPy的transposeswapaxes函数可以转置数组。
  50. 数组排序:

    • NumPy的sortargsortlexsort函数可以对数组进行排序。
  51. 数组去重:

    • NumPy的unique函数可以去除数组中的重复元素。
  52. 数组统计:

    • NumPy的summeanstdvarminmax等函数可以进行数组的统计分析。
  53. 数组比较:

    • NumPy的allanywhere函数可以进行数组的比较运算。
  54. 数组运算:

    • NumPy的addsubtractmultiplydivide等函数可以进行数组的基本运算。
  55. 数组累积:

    • NumPy的cumsumcumprod函数可以计算数组的累积和和累积积。
  56. 数组裁剪:

    • NumPy的clip函数可以裁剪数组的元素,使其在指定范围内。
  57. 数组填充:

    • NumPy的pad函数可以在数组的边界填充指定值。
  58. 数组滚动:

    • NumPy的roll函数可以滚动数组的元素。
  59. 数组翻转:

    • NumPy的flip函数可以翻转数组的元素顺序。
  60. 数组扩展:

    • NumPy的expand_dims函数可以扩展数组的维度。
  61. 数组压缩:

    • NumPy的squeeze函数可以压缩数组的单维度。
  62. 数组广播:

    • NumPy的broadcast对象可以进行数组的广播操作。
  63. 数组迭代:

    • NumPy的nditer对象可以高效地迭代数组的元素。
  64. 数组连接:

    • NumPy的concatenatestackhstackvstack等函数可以连接多个数组。
  65. 数组拆分:

    • NumPy的splithsplitvsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
  66. 数组填充:

    • NumPy的fulloneszeros函数可以创建指定形状和内容的数组。

相关文章:

NumPy冷知识66个

NumPy冷知识66个 多维切片: NumPy支持多维切片,可以通过指定多个索引来提取多维数组的子集。 复杂数支持: NumPy可以处理复数,提供了复数的基本运算和函数。 比特运算: NumPy支持比特运算,如与、或、异或等。 数据存储格式: NumPy可以将数…...

Wi-SUN无线通信技术 — 大规模分散式物联网应用首选

引言 在数字化浪潮的推动下,物联网(IoT)正逐渐渗透到我们生活的方方面面。Wi-SUN技术以其卓越的性能和广泛的应用前景,成为了大规模分散式物联网应用的首选。本文将深入探讨Wi-SUN技术的市场现状、核心优势、实际应用中的案例以及…...

在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的详细步骤

在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的详细步骤 本文档详细记录了在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的完整过程,包括解决过程中遇到的问题。希望能对读者有所帮助。 安装过程,重点需要看官方文档。https://docs.docker.com/engine/install/ubu…...

前端使用 Konva 实现可视化设计器(18)- 素材嵌套 - 加载阶段

本章主要实现素材的嵌套(加载阶段)这意味着可以拖入画布的对象,不只是图片素材,还可以是嵌套的图片和图形。 请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 g…...

vue3 -layui项目-左侧导航菜单栏

1.创建目录结构 进入cmd,先cd到项目目录&#xff08;项目vue3-project&#xff09; cd vue3-project mkdir -p src\\views\\home\\components\\menubar 2.创建组件文件 3.编辑menu-item-content.vue <template><template v-if"item.icon"><lay-ic…...

Spring AOP(1)

目录 一、AOP 概述 什么是Spring AOP&#xff1f; 二、Spring AOP 快速入门 1、引入AOP依赖 2、编写AOP程序 三、Spring AOP 详解 1、Spring AOP的核心概念 &#xff08;1&#xff09;切点&#xff08;Pointcut&#xff09; &#xff08;2&#xff09;连接点&#xff…...

第1关 -- Linux 基础知识

闯关任务 完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py ​​​​ ssh -p 37367 rootssh.intern-ai.org.cn -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -o StrictHostKeyCheckingno可选任务 1 将Linux基础命令在开发机上完成一遍 可选任务 2 使用 VSCODE 远程连接开发机并创建一个conda环境 …...

tensorflow keras Model.fit returning: ValueError: Unrecognized data type

题意&#xff1a;TensorFlow Keras 的 Model.fit 方法返回了一个 ValueError&#xff0c;提示数据类型无法识别 问题背景&#xff1a; Im trying to train a keras model with 2 inputs: an image part thats a tf.data.Dataset and a nor mal part represented by a pd.DataF…...

虚拟机固定配置IP

在Hyper-V中&#xff0c;vEthernet (Default Switch) 是Hyper-V自带的默认虚拟交换机&#xff0c;它允许虚拟机直接连接到宿主机网络或外部网络。这个虚拟交换机可以通过Hyper-V管理器或PowerShell等工具进行管理和配置。以下是具体的操作步骤&#xff1a; 一、通过Hyper-V管理…...

【Pytorch实用教程】pytorch中random_split用法的详细介绍

在 PyTorch 中,torch.utils.data.random_split 是一个非常有用的函数,用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见,特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是 random_split 的详细用法介绍: 功能 random_split 用于随机地将…...

第二讲:NJ网络配置

Ethernet/IP网络拓扑结构 一. NJ EtherNet/IP 1、网络端口位置 NJ的CPU上面有两个RJ45的网络接口,其中一个是EtherNet/IP网络端口(另一个是EtherCAT的网络端口) 2、网络作用 如图所示,EtherNet/IP网络既可以做控制器与控制器之间的通信,也可以实现与上位机系统的对接通…...

pytorch中常见的模型3种组织方式 nn.Sequential(OrderedDict)

在nn.Sequential中嵌套OrderedDict组织网络,以对层进行命名 import torch import torch.nn as nn from collections import OrderedDictclass OrderedDictCNN(nn.Module):def __init__(self):super(OrderedDictCNN, self).__init__()# 使用 OrderedDict 定义网络层self.model …...

达梦数据库DM8-索引篇

目录 一、前景二、名词三、语法1、命令方式创建索引1.1 创建索引空间1.2.1 创建普通索引并指定索引数据空间1.2.2 另一种没验证&#xff0c;官方写法1.3 复合索引1.4 唯一索引1.5 位图索引1.6 函数索引 2、创建表时候创建索引3、可视化方式创建索引3.1 打开DM管理工具3.2 找到要…...

【中项】系统集成项目管理工程师-第4章 信息系统架构-4.5技术架构

前言&#xff1a;系统集成项目管理工程师专业&#xff0c;现分享一些教材知识点。觉得文章还不错的喜欢点赞收藏的同时帮忙点点关注。 软考同样是国家人社部和工信部组织的国家级考试&#xff0c;全称为“全国计算机与软件专业技术资格&#xff08;水平&#xff09;考试”&…...

随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)

SGD 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法不同&#xff0c;SGD 在每次迭代中仅使用一个样本&#xff08;或一个小批量样本&#xff09;的梯度来更新参数。它能更快地更新参数&#xff0c;并且可以更容易地跳出局部最优解。 原理 SGD 的基本思想是通过在每次迭代中使用不…...

TDengine 3.3.2.0 发布:新增 UDT 及 Oracle、SQL Server 数据接入

经过数月的开发和完善&#xff0c;TDengine 3.3.2.0 版本终于问世了。这一版本中既有针对开源社区的功能优化&#xff0c;也有从企业级用户需求出发做出的功能调整。在开源版本中&#xff0c;我们增强了系统的灵活性和兼容性&#xff1b;而在企业级版本中&#xff0c;新增了关键…...

Ubuntu 24.04 LTS 无法打开Chrome浏览器

解决办法&#xff1a; 删除本地配置文件&#xff0c;再次点击Chrome图标&#xff0c;即可打开。 rm ~/.config/google-chrome/ -rf ref: Google chrome not opening in Ubuntu 22.04 LTS - Ask Ubuntu...

linux中RocketMQ安装(单机版)及springboot中的使用

文章目录 一、安装1.1、下载RocketMQ1.2、将下载包上传到linux中&#xff0c;然后解压1.3、修改runserver.sh的jvm参数大小&#xff08;根据自己服务器配置来修改&#xff09;1.4、启动mqnamesrv &#xff08;类似于注册中心&#xff09;1.5、修改runbroker.sh的jvm参数大小&am…...

亚信安全终端一体化解决方案入选应用创新典型案例

近日&#xff0c;由工业和信息化部信息中心主办的2024信息技术应用创新发展大会暨解决方案应用推广大会成功落幕&#xff0c;会上集中发布了一系列技术水平先进、应用效果突出、产业带动性强的信息技术创新工作成果。其中&#xff0c;亚信安全“终端一体化安全运营解决方案”在…...

Django视图与URLs路由详解

在Django Web框架中&#xff0c;视图&#xff08;Views&#xff09;和URLs路由&#xff08;URL routing&#xff09;是Web应用开发的核心概念。它们共同负责将用户的请求映射到相应的Python函数&#xff0c;并返回适当的响应。本篇博客将深入探讨Django的视图和URLs路由系统&am…...

从WWDC看苹果产品发展的规律

WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会&#xff0c;其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具&#xff0c;对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析&#xff0c;形成了这份…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码

Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学&#xff08;ECC&#xff09;是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础&#xff0c;例如椭圆曲线数字签…...

Android第十三次面试总结(四大 组件基础)

Activity生命周期和四大启动模式详解 一、Activity 生命周期 Activity 的生命周期由一系列回调方法组成&#xff0c;用于管理其创建、可见性、焦点和销毁过程。以下是核心方法及其调用时机&#xff1a; ​onCreate()​​ ​调用时机​&#xff1a;Activity 首次创建时调用。​…...

为什么要创建 Vue 实例

核心原因:Vue 需要一个「控制中心」来驱动整个应用 你可以把 Vue 实例想象成你应用的**「大脑」或「引擎」。它负责协调模板、数据、逻辑和行为,将它们变成一个活的、可交互的应用**。没有这个实例,你的代码只是一堆静态的 HTML、JavaScript 变量和函数,无法「活」起来。 …...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...

vue3 daterange正则踩坑

<el-form-item label"空置时间" prop"vacantTime"> <el-date-picker v-model"form.vacantTime" type"daterange" start-placeholder"开始日期" end-placeholder"结束日期" clearable :editable"fal…...

echarts使用graphic强行给图增加一个边框(边框根据自己的图形大小设置)- 适用于无法使用dom的样式

pdf-lib https://blog.csdn.net/Shi_haoliu/article/details/148157624?spm1001.2014.3001.5501 为了完成在pdf中导出echarts图&#xff0c;如果边框加在dom上面&#xff0c;pdf-lib导出svg的时候并不会导出边框&#xff0c;所以只能在echarts图上面加边框 grid的边框是在图里…...

Springboot 高校报修与互助平台小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;高校报修与互助平台小程序被用户普遍使用&#xff0c;为…...