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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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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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
一、数据的维度维度：一组数据的组织形式。 数据维度：数据之间形成特定关系表达多种数据含义的基础概念。1、一维数据一维数据：由有对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组。 python表示：列表和集合表示 列表和数组：都是表达一组数据的有序结构的类型。 区别：列表中元素的数据类型可以不同，而数组中元素数据类型相同。2、二维数据二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。 python表示
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2023-06-16 15:46:29
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在Python中进行数据分析会用到一些模块，使用比较多的有Numpy、Matplotlib、pandas这三个基本的库。这一节主要介绍Numpy 库的基本的使用。数据的维度维度：也就是一组数据的组织形式 列表和数组都可以表达一组数据的有序结构，区别在于，列表中的元素类型可以不同，数组中的元素类型补休相同。 一维数据：列表或者集合 二维数据：列表（二维数据由多个一维数据构成，表格是典型的二维数据，表
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2023-08-30 14:28:14
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个人手记
注意：在pycharm中不能将文件名命名为已有模块名
一、导入numpy作为np，并查看版本和安装位置import numpy as np
print(np.__version__,'/n',np.__file__)二、在NumPy中，数组这一类又被称为ndarray。
1、ndarray.ndim
指数组的维度，即数组轴（axes）的个数，其数量等于秩（rank）。
通俗地讲，我
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
维度是一组数据的组织形式。数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念。 一维数据: 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。对应列表、数组和集合等概念。 列表和数组：一组数据的有序结构。 区别： 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 二维数据： 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 多维数据：
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2023-06-14 12:18:19
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一 、学习思路一览 二、对Numpy的认识多维数组执行计算的一个库，拥有大量的库函数，简化了使用者的操作，使得代码简洁有序。三、数据的维度 维度：一组数据的组织形式。一个数据对应一种含义；多个数据则对应一种或多种含义；而一种含义对应一种维度，因此对于一组数据可能是一维或多维。而数据的维度则是在数据之间形成特定关系，表达多种数
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2023-09-03 13:52:53
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N维数据结构（ndarray）一、N维数组的基本概念和常用属性顾名思义，N维数组（ndarray）是一个多维数组，描述了相同类型数据的集合 有很多属性可以描述N维数组，最常用的两个属性分别是数据类型和维度。比如，上一页中，我们用了「整型（int）」和「二维」来描述示例中的数组，依次对应的就是数组的数据类型和维度这两个属性。1）数据类型NumPy数组的 数据类型 指的是数组中存储的元素类型，可以是：
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2023-09-14 17:14:47
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NumPy库学习一.数据的维度数据的维度是数据的组织形式。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。例如列表和数组，这两者的区别是列表的数据类型可以不同，数组的数据类型必须相同。二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。例如表格是典型的二位数据。多维数据：由一维或二维数据在新维度上扩展形成高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。例如json、yaml格式的
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2023-08-09 14:57:20
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1、简介NumPy ：一种高效处理ndarray的包， ndarry：存储多维 同类数据2、关于数组维度常用的数组维度 是 1维 （1 行 n 列）、2维（n 行 n 列）、3维（n 块 n 行 n 列），其对应各轴 axis 方向分别编号如下所示： （对于维度的介绍，官网是这么写的“ In NumPy dimensions are called axes”，即维度称为轴。）一维数组其实可以看作是
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2023-08-16 10:07:00
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在学习ndarray数组时，笔者对ndarray数组的两个概念——维度、轴产生了疑惑，故查阅资料仔细理解了一下，现将笔者的理解整理如下，如有不当之处欢迎指正。在前面我们定义或产生多维数组时，例如我们使用a=np.arange(24).reshape(2,4,3)这一行语句生成一个shape为(2,4,3)的多维数组，维度的概念该如何理解呢？首先shape这一属性是描述ndarray数组每一维度的数
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2023-08-10 18:50:47
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数据的维度维度的定义：一组数据的组织形式一维数据：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。（列表和集合类型）二维数据：二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。（列表类型）多维数据：多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。（列表类型）高维数据：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。（字典类型或数据表示格式)NumPy的数组对象ndarrayNumPy的引
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2023-08-14 23:20:29
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Number(数)Number是Python3中的六个标准数据类型之一。也是不可变数据。Python中的数有四种类型：int(整数)— 通常被称为整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3中，只有一种整数类型int，表示为长整型，所以在Python3中不需要考虑整型是否会溢出的问题。bool(布尔)— 布尔值使用常量True和False表示。float(浮点数)— 浮点型由整数部分与小数
在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？指标、维度是什么简单来说，在商业智能BI项目数据仓库中，维度就是看数据的角度，被看的数据就是指标。维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如：我想看2020年北京地区某品牌电脑的销售量、销售
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2023-10-20 08:08:26
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高纬度的理解：其实，多维数组很好理解。就是它的维度是从左到右逐渐递减的，然后元组中数字的个数表示它的维度；并且每一个较高一级的维度的值表示的是比它低一级的维度中的元素的个数；而最后一个维度表示的是每一个一维数组中元素的个数。举个例子：(2, 3, 4, 5)中有4个数字，说明这是一个4维数组；其次，2表示的是这个4维数组由两个3维数组组成、3表示的是每个3维数组由3个2维数组构成、4表示的是每个2
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2023-07-04 20:00:24
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# 实现Python OpenCV放射转变教程
## 整体流程
首先，我们需要明确放射变换的目的是为了对图像进行旋转、缩放、平移等操作。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这些功能。
接下来，我将为你详细介绍如何使用Python和OpenCV进行放射变换。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------- |
| 1 | 导
# Python字符串转换量实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能与您分享如何将Python中的字符串转换为量（例如整数、浮点数等）。在Python中，字符串转换为量是一个常见的操作，但对初学者来说可能会有些困惑。本文将通过表格展示转换流程，详细解释每一步，并提供示例代码。
## 转换流程
首先，让我们通过一个表格来了解字符串转换为量的整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# Python等待状态转变
在编写Python程序时，经常会遇到需要等待某些事件发生后再继续执行的情况。这涉及到Python中的等待状态转变，即从一个状态等待转变到另一个状态。在本文中，我们将介绍Python中常见的等待状态转变的方式，并通过代码示例来演示。
## 等待状态转变的方式
在Python中，实现等待状态转变通常有以下几种方式：
1. 使用`time.sleep()`函数进行简
