内存视图1memoryview 是一个内置类，它能让用户在不复制内容的情况下操作同一个数组的不同切片。memoryview 的概念受到了 NumPy 的启发（参见2.9.3 节）。Travis Oliphant 是 NumPy 的主要作者，他在stackoverflow回答“ Whenshould a memoryview beused?”中对memoryview 的功能做了说明2。memoryv
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2024-05-15 06:21:00
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Python3内置函数学习(四) 文章目录Python3内置函数学习(四)memoryview()min()next()object()oct()open()ord()pow()print()property()range()repr()reversed()round() memoryview()返回由给定实参创建的“内存视图”对象语法 memoryview(obj)所谓内存查看对象，是指对支持缓
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2023-12-21 12:16:31
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近日，在阅读《Fluent Python》的第2.9.2节时，有一个关于内存视图的例子，当时看的一知半解，后来查了一些资料，现在总结一下，以备后续查询；示例复述添加了一些额外的代码，便于更好理解memoryview>>> import array
>>> numbers = array.array('h', [-2, -1, 0, 1, 2])
>>
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2024-06-19 08:59:02
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描述 memoryview() 函数返回给定参数的内存查看对象(memory view)。高佣联盟 www.cgewang.com 所谓内存查看对象，是指对支持缓冲区协议的数据进行包装，在不需要复制对象基础上允许Python代码访问。 语法 memoryview 语法： memoryview(obj
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2020-07-27 12:22:00
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Python内置函数是Python编程语言中预先定义的函数。嵌入到主调函数中的函数称为内置函数，又称内嵌函数。 作用是提高程序的执行效率，内置函数的存在极大的提升了程序员的效率和程序的阅读。本文主要介绍Python memoryview() 内置函数的使用及示例代码。原文地址：Python memoryview() 函数...
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2022-06-08 09:31:37
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memoryview内存视图 2019 / 6 /27
1.用途：（处理大型数据）
1）类似C语言指针,通过memory访问内部数据;无内存拷贝 ;
2）是泛化和去数学化的Numpy数组，不复制内容前提下在数据结构之间共享内存；
数据结构可是任何形式，如PIL图片，SQLite数据库，Numpy的数组等
3）将内存视图转为新格式或形状（底层对象可写支持一维切片；禁调大小）
3.1）
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2023-11-02 18:53:49
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一、主题插件Material Theme UI推荐原因：这款插件不仅可以设置主题，还可以设置其他 UI界面。注意：安装完成之后，记得一定要重启一下WebStorm。这款主题的设置：Settings —> Appearance & Behavior —> Material Theme也可以直接搜索：Material 也是可以找到的。第一，设置主题这里很推荐这款主题：Atom On
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2024-02-22 00:54:34
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Idea基础配置标签栏设置多行显示将【Show tabs in one row】选项的勾去掉，可以让标签栏显示多行标签，在下方可以设置显示标签个数的最大数值 效果如下：自动导包默认情况是需要手动导入包的，比如我们需要导入Map类，那么需要手动导入，如果不需要使用了，删除了Map的实例，导入的包也需要手动删除，设置了这个功能这个就不需要手动了，自动帮你实现自动导入包和去包。将【Insert impo
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2024-03-21 19:54:20
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一. 数据文件
pd指pandas简称，df指DataFrame对象。
1. csv
读取 pd.read_csv('foo.csv')
写入 df.to_csv('foo.csv')
2. HDF5
读取 pd.read_hdf('foo.h5', 'df')
写入 df.to_hdf('foo.h5', 'df')
3. Excel
读取 pd.read_excel(
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2023-07-26 23:55:59
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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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NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
原创
2019-02-25 11:01:39
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NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
原创
2022-08-16 15:21:01
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①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
原创
2022-11-18 19:02:06
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NumPy广泛用于科学计算，提供了ndarray(n-dimension array, n维数组)对象以及作用于ndarray上的一系列操作。通常按如下方式导入NumPy： import numpy as np 1. 创建ndarray ndarray有多种创建方式。可以直接通过Python的列表创 ...
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2021-09-05 00:37:00
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Numpy
一、Numpy优势
1.Numpy介绍
2.ndarray介绍
3.ndarray与Python原生list运算效率对比
4.ndarray的优势
5.小结
二、N维数组-ndarray
1.ndarray的属性
2.ndarray的形状
3.ndarray的类型
4.总结
三、基本操作
1.生成数组的方法
2.数组的索引、切片
3.形状修改
4.类型修改
原创
2021-08-13 23:34:15
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Numpy 1.创建ndarray ndarray指的是n维数组 array01 = numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) # ndmin最小维度 a = np.a ...
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2021-07-27 10:36:00
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numpy 为什么numpy运算比纯Python要块 属性 数组维数,一维是1，二维是2... 数组中的元素 数量,总的数据量 二维矩阵5行8列数量为40 一个数组元素的 空间大小（字节） ndarray的类型 创建数组的时候指定类型 若不指定，整数默认int64，小数默认float64 字符串 n
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2019-09-08 09:20:00
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本篇文章目录一、简介二、安装三、数组的创建3.1 array创建3.2 arange创建3.3 随机数创建数组3.3.1 创建随机小数3.3.2 创建随机整数3.3.3 创建标准正态分布数组3.3.4 创建指定期望与方差的正态分布数组四、ndarray对象的属性五、其他形式创建数组5.1 zeros ...
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2021-10-14 10:31:00
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