创建数组对象NumPython提供了两种基本的对象：ndarray（下文统一称为数组）：存储单一数据类型的多维数组。ufunc（后面再介绍）：能够对数组进行处理的函数。1、数组属性
数组的属性及其说明
属性说明ndim返回int。表示数组的维数shape返回tuple。表示数组的尺寸，对于n行m列的矩阵，形状为(n,m)size返回int。表示数组的元素总数，等于数组形状的乘积dt
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2024-04-21 17:34:30
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一 模型保存加载方法注意：torch.load 进行加载模型的时候，会根据模型训练方式（CPU训练或者GPU训练），自动选择加载设备1.1、直接保存模型（参数+网络）# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')1.2、只保存参数；（官方推荐）由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保
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2024-03-08 09:21:08
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# 如何将转化numpy array中的数为int型
在Python中，NumPy是一个常用的科学计算库，它提供了一个强大的多维数组对象，并且包含了许多用于数组操作的函数。当使用NumPy进行数值计算时，有时会遇到将数组中的数转化为int类型的需求。本文将介绍如何使用NumPy将数组中的数转化为int型。
## 1. 使用numpy.astype方法
NumPy中的`astype`方法可以用
原创
2023-07-20 05:38:40
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机器学习的最基础模块就是numpy模块了，而numpy模块中的数组操作又是重中之重，所以我们要把数组的各种方法弄得明明白白的，以下就是数组的一些常用方法1.创建各种各样的数组： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(np.zeros(10)) #一维全零数组
print(np.zeros((3,3),dtype=np
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2024-04-25 16:31:10
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最近学习python，记录学习的点滴。>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b=a.tolist()
>>> b
[[1, 2], [3, 4]]
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2023-06-15 09:31:32
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# 项目方案：数字更改在Numpy中的应用
## 概述
在数据分析与科学计算领域，Python因其丰富的库和简洁的语法受到广泛欢迎。其中，Numpy库是数值计算中最为核心的工具之一。在Numpy中，用户可以轻松地处理大量的数值数据，包括对数组中的数字进行更改。本文将介绍如何使用Numpy对数字进行更改，并提供代码示例以便读者参考。最终，我们的目标是帮助读者更好地掌握基于Numpy的数值计算和数
Array类型是ECMAScript中最常用的类型之一，ECMAScript中的数组与其他多数语言中的数组有着相当大的区别。ECMAScript数组的每一项可以保存任何类型的数据。这里总结了数组类型的大多数方法，方便以后查找使用。一、创建数组的基本方式 创建数据的基本方式有两种： 1.使用Array构造函数 var colors=new Array();
var colors=new Arr
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2023-09-02 08:25:51
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导入numpy第三方库import numpy as np多维数组numpy中的多维数组是numpy.ndarray类类型的对象，可用于表示数据结构中的任意维度的数组；numpy中的创建的数组在内存中时连续的创建数组np.arrange(起始,终止,步长)：创建一维数组
np.array(任何可以被解释为数组的容器)改变数组类型ndarray.dtype属性表示元素的数据类型。通过dtype参数和
# 使用 jQuery 将数组数据插入到 HTML 元素中
在 Web 开发中，使用 JavaScript 和 jQuery 处理数组数据非常普遍。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 jQuery 将一个数组放入到多个 HTML 元素中，以便动态生成内容。我们将通过一个示例，展示如何从数组中提取数据并将其插入到网页中相应的元素里，解决动态内容渲染的问题。
## 问题背景
假设我们有一个简单的购
原创
2024-09-08 05:33:04
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# 项目方案：Hive将JSON Array转换成Array
## 一、项目背景
在大数据处理领域，JSON格式是数据交换中常用的一种格式。Hive作为一种数据仓库工具，广泛地用于大数据的分析和查询。项目的主要目标是设计一个解决方案，使Hive能够高效地将JSON Array转换为Hive中的Array，从而方便后续的数据分析和查询。
## 二、技术需求
1. **数据存储**：需要搭建H
原创
2024-08-08 13:08:05
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matplotlib学习一，设置图片大小import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
# figure图形图标的意思，在这里值得就是我们画的图
#通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用figure实例
#在图像模糊的时候柯延传入dpi参数，让图片更加清晰
文章目录1 NumPy - 数组生成函数2 NumPy - 数组的一些基本属性3 NumPy - 修改数组的形状4 NumPy - 数组元素的添加/删除5 NumPy - 数组的连接/分割函数6 NumPy - 通用函数7 NumPy - 字符串函数8 NumPy - 排序函数9 NumPy - 统计函数10 NumPy - 线性代数11 NumPy - 伪随机数生成函数 最近重新学习发现，N
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2023-11-25 06:37:04
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Python是一种强大且易于学习的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。在Python中，我们经常需要将数组（array）中的数据写入文件，这在处理数据时非常常见。本文将介绍如何使用Python将array写入文件。
## 1. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入必要的库：numpy和os。
```python
import numpy as np
import os
原创
2024-06-04 04:31:18
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# Python如何将array转置
转置是指将矩阵的行和列互换的操作。在Python中，我们可以使用不同的方式来实现数组的转置操作。
## 使用numpy库进行转置
numpy是Python中常用的数值计算库，它提供了许多高效的数值操作函数和工具。numpy提供了一个`transpose`函数，用于矩阵的转置操作。
```python
import numpy as np
# 定义一个
原创
2023-08-10 18:41:32
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在程序开发中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的数据交换格式。Swift作为苹果公司的编程语言，提供了强大且灵活的工具来处理JSON数据。本文将详细探讨如何将JSON转换为Swift中的数组，提供清晰的代码示例，并解释每一步的具体过程。
### 1. JSON与Swift数组
在Swift中，我们通常使用`Codable`协议来解析和编码JSON数
# 如何将 NumPy 数组转置
在数据科学和机器学习的领域，数据的处理和转换是非常重要的。其中，数组的转置操作是一项基础且常用的数据处理任务。本文将介绍如何使用 Python 和 NumPy 库将数组进行转置，并展示一个具体的应用场景。
## 问题背景
假设我们在分析某个学生的考试成绩，这些成绩以二维数组的形式存储。若需要将这些成绩从“学生-科目”格式转变为“科目-学生”格式，数组转置操作
原创
2024-08-04 05:17:19
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这篇文章是本系列文章的完结篇，它描述了用于方法学的 UML 扩展和支持工具。本文将关注点放在支持 USBD （基于统一场景的设计）的工具上面，也就是将用于 IBM® Rational® Software Architect 版本 7 以及后续版本的 IBM® WebSphere® Business Modeler 集成特性，以及一组 UML 2.0 的扩展放置到一组 UML 规范之中。这其中
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2024-06-14 09:31:23
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创建数组对象：通过NumPy库的array函数可以创建ndarray数组。通常来说，ndarray是一个通用的数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。NumPy库能将数据（列表，元组，数组或者其他序列类型）转换为ndarray数组1，使用array创建数组对象array函数格式：np.array(object,dtype,ndmin)参数说明object接收array，表示想要创建的数组dty
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2023-12-21 13:21:39
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在数据科学和数据分析领域，Python 凭借其丰富的库和强大的功能，成为了处理各种数据格式的重要工具。Excel 是一种广泛使用的数据格式，通常用于数据存储和展现。本文将详细介绍如何将 Excel 数据转换为 NumPy 数组，包括相关的代码示例和详细步骤。
### 引言
在数据分析的过程中，我们常常需要将 Excel 文件中的数据导入到 Python 中，而 NumPy 则是处理数值数据的一
原创
2024-08-25 04:16:02
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创建数组常用方式:np.arange(n) 返回一个0到n-1的数组
np.ones(shape) shape为元组（行, 列），元素全部为1
np.zeros(shape) 元素全部为0
np.full(shape, val) 元全为val值
np.eye(n) 创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线全为1其余为0
np.linspace(b, e, n) 根据起始值等间距的填充数据，返
