领域、子域与限界上下文1 核心概念这三个词虽然不同但是实际上都是在描述范围这个概念。正如牛顿三定律有其适用范围，程序中变量有其作用域一样，DDD方法论也会将整体业务拆分成不同范围，在同一个范围内进行才可以进行分析和处理。上文实例中领域是足球，子域包括合同、医疗、训练、比赛、采访，合同子域可以分为两个限界上下文：转会和签约，医疗子域可以分为两个限界上下文：体检和伤病。领域可以划分子领域，子域可以再划
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2023-07-03 00:02:41
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# Python 中合并三个通道的 NumPy 数组维度
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在 Python 中使用 NumPy 库合并三个通道的数组维度。在图像处理、机器学习等领域，我们经常需要处理多维度的数组数据。以下是实现这一任务的详细步骤和代码示例。
## 步骤概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-07-20 03:37:13
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一，使用subprocess模块管理子进程，并控制输入流和输出流1，Popen构造器启动进程，communicate方法读取子进程输出信息proc=subprocess.Popen(['echo','Hello'],stdout=subprocess.PIPE)
out,err=proc.communicate()
print(out.decode('utf-8'))2，子进程会独立于父进程而运行
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2023-09-08 19:17:23
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解密 Python 求矩阵秩的算法与实用指南：从基础到高阶方法在线性代数和计算机科学中，矩阵秩是一个重要的概念，它反映了矩阵中线性无关的行或列的数量，从而揭示了矩阵的重要性质。Python 作为一门强大的编程语言，提供了多种方法来求解矩阵的秩。本文将深入探讨 Python 中求解矩阵秩的算法，从基础的高斯消元法到高阶的 SVD 分解方法，为你呈现全面的实用指南。目录什么是矩阵秩？基础方法：高斯消元
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2024-08-11 16:38:14
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1 numpy库入门1.1 数据的维度（1）一维数据：列表和数组的比较 相同：一组数据的有序结构数组的数据类型相同，列表的数据类型可以不同（2）数据维度的python表示一维数据：列表（有序）和集合（无序）类型二维数据：列表类型（列表中嵌套列表）多维数据：列表类型高维数据：字典类型或数据表示格式（JSON、XML、
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2023-09-04 16:41:12
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1.numpy数组里面只有一种数据类型，如果既有整型又有字符串，那么都会变成字符串,如果既有整型又有浮点型，都会变成浮点型1.numpy运行速度之所以快是由c语言编写的，数据类型需要我们命名所以运算速度快1.浮点型创建数组import numpy as np a = np.array([1,2,3,1.5]) a2.整型创建数组a = np.array([1,2,3]) a3.字符串创建数组a =
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2023-10-10 21:45:20
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团队成员能力提升的3个维度
原创
2023-03-02 11:03:20
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内容：这些语法均为python中经常出现，务必弄懂的语法，且非常基础。目录一、单星号与双星号(*与**)1.1 任意多参数1.2 字典1.3 动态参数实际例二、if __name__ == "__main__":三、python三种括号() [] {}3.1 ()元组3.2 [] list3.3 花括号{}dict四、函数后-> 五、python下划线六、%用法6.1 取余数6.2
np.array()zh_array.shape # 维数np.append(zh_array, other_array) #追加数组np.insert(zh_array, 1, 5) # 插入元素np.delete(zh_array, ) #删除元素np.mean(zh_array) # 均值np.median(zh_array) #中位数np.corrcoef(zh_array) # 相关系数
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2023-08-01 18:05:57
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python中数组切片[:,i] [i:j:k] [:-i] [i,j,:k]# 逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下
1.二维数组
X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）
X[:,1] 取所有行的第1个数据
X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列
X[1,:]
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2023-08-07 21:14:49
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现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
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2023-09-17 12:31:48
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## 如何在 Python 中读取 CSV 文件并增加一个维度
如果你是一位刚入行的开发者，接触到数据处理时，可能会遇到“如何在 Python 中读取 CSV 文件并增加一个维度”的问题。在本文中，我们将详细讲解实现这一功能的流程，并用代码示例来阐明每一步的具体做法。
### 流程概览
以下是实现读取 CSV 文件并增加一个维度的总体步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 05:30:40
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# Python 添加一个维度的完整指南
在数据处理中，常常需要对数据进行维度的调整。本文将引导你完成在Python中给数组添加一个维度的过程。我们将详细说明每一步的代码以及所使用的函数。
## 整体步骤
在进行数据处理时，你可以按照以下步骤来添加一个维度：
| 步骤 | 操作 |
|-------|--------
原创
2024-10-11 10:44:38
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# Python新增一个维度：多维数组
在Python中，我们通常使用列表（list）来表示一维数组，但是如果需要处理多维数组，列表的嵌套会变得非常复杂和难以管理。为了解决这个问题，Python新增了一个维度，即numpy库中的多维数组（ndarray）。
## 什么是多维数组？
多维数组是一种由相同类型的元素组成的矩形数据集合，可以是一维、二维、三维或更高维度的数组。通过使用多维数组，我们
原创
2024-04-12 06:23:15
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# Python增加一个维度
## 引言
在使用Python进行数据分析和机器学习时，我们经常需要处理多维数据。然而，有时候我们需要增加一个维度，以便更好地理解和处理数据。本文将介绍如何使用Python增加一个维度，并提供代码示例。
## 什么是维度？
在数据分析和机器学习中，维度是指数据集中的特征或属性的数量。例如，一个包含身高、体重和年龄的数据集有三个维度。增加一个维度意味着向数据集中
原创
2024-01-30 09:17:44
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在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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一、数组的创建、删除等相关操作import numpy as numpy
#创建Numpy一维数组
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print('一维数组:',arr1)
#创建二维数组
arry2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('二维数组:',arr2)
#设置最小维度3
arr3 = np.array([1,2,3,4],ndmi
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2023-12-17 18:57:51
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# 项目方案：Python中的维度表示
## 引言
在数据科学和机器学习领域，数据的维度表示至关重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方式来处理一维、二维和三维数据。在本项目中，我们将展示如何使用Python表示不同维度的数据，并通过具体的代码示例进行说明。
## 一维数据表示
一维数据可以视为一个数组，可以用Python的列表或NumPy库的数组表示。以下是一个使用列表表示
一、数据的维度1.一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织。 2.列表和数组区别： （1）列表:数据类型可以不同 （2）数组:数据类型相同 3.二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。表格是典型的二维数据其中，表头是二维数据的一部分。 4.多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。 5.高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。 6.数据维度的python表示
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2023-11-15 18:11:27
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