# 整合Numpy与C/C++/Fortran的流程
## 介绍
在科学计算领域，Numpy是一个重要的Python库，用于支持大规模的多维数组和矩阵运算。然而，在某些情况下，使用C/C++或Fortran编写的代码可以提供更高效的计算性能。因此，将Numpy与这些高效的底层语言整合起来，可以在保持Python编程灵活性的同时，充分利用底层语言的计算能力。
整合Numpy与C/C++/Fort
原创
2023-08-27 08:34:27
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meshgrid的目的是生成两套行列数一致的矩阵，其中一个是行重复，一个是列复制；可以这么来理解，通过ravel()将矩阵数据拉平之后，就可以将这两套矩阵累加在一起，形成一个两行数据，要达到这个效果是需要行列相同，这样就能够理解meshgrid行为了。 比如下面的数据，是原始的两个数组： t01:
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2018-10-14 19:31:00
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zipzip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。np.c
原创
2022-10-28 12:04:33
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1、字符串连接： np.char.add(）'''
np.char.add(x1, x2)
1、x1、x2两个数组必须要有相同的形状
2、x1、x2两个数组对应位置的元素进行拼接
3、返回的数据类型取决于输入的数据类型
'''
n1 = ['字符串','中国']
n2 = ['连接','万岁']
np.char.add(n1,n2)输出：array(['字符串连接', '中国万岁'], dty
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2023-10-20 19:18:44
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前两篇主要针对 NumPy 中的基本概念，即高维数组 ndarray 的数据结构以及关键方法作了介绍。本篇重点介绍广播机制以及针对高维数组的轴操作，最后对 NumPy 的 C 语言扩展作了介绍。 广播机制...
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2020-10-13 21:06:00
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Python代码加速主要考虑代码优化加速，而非代码逻辑优化。Python代码直接运行GPU是不行的，需要一定的改变，Numba是一个接口，不过本文主要针对CPU下的Python代码加速。Python解释器工作原理Python文件执行过程.py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc)；字节码在虚拟机上执行，得到结果；字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，默认后缀.pyc，Python生
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2023-07-04 10:31:56
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Return a new array of given shape and type, filled with ones.
Parameters:
shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The desired data-
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2016-03-25 11:55:00
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numpy.zeros
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
Parameters:
shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The
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2016-03-25 11:58:00
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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本文的起源来自最近一个让我非常不爽的事。我最近在改一个开源RNN工具包currennt（http://sourceforge.net/projects/currennt/），想用它实现RNNLM功能。currennt使用了大量的面向对象的编程技巧，可以使用GPU，向量运算使用了thrust库（https://code.google.com/p/thrust/）。RNNLM（http://rnnlm
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2023-07-17 23:26:09
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NumCpp 是一个高性能的数学计算 C++ 库，它提供了一个简单的 Numpy/Matlab 类似的接口。NumCpp中的主要数据结构是NdArray。它本质上是一个 2D 数组类，一维数组实现为1xN数组。还...
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2020-03-31 10:02:00
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
原创
2023-02-25 15:13:20
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一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
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之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
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np.c_给numpy数组添加列 np.r_给numpy数组添加行 ravel(): 将多维数组降成一维, 返回的是视图
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2019-01-19 15:33:00
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np.r_：按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat() np.c_：按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b
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2019-03-02 21:19:00
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目录摘要总体比较细节比较总结摘要由于本人在本科阶段的项目主要以Java语言为主，而且对找工作来说也是以Java为目标，但是在读研期间导师团队主要是以港口业务为主的CS应用开发，采用的是C#/.NET为框架，个人感觉Java和C#的相似度很高，但是二者还存在一些差别，所以在此总结了以下二者的区别和比较。总体比较其实无论哪种开发语言，都没有谁好谁坏的说法，只是不同开发语言的思想会有些不同罢了，以下列举
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2023-08-04 22:20:45
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NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割 ...
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2021-08-05 19:45:00
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