矢量矢量是指一堆形成的集合。多维数组也叫做矢量化计算。单独一个数叫做标量例：1 import datetime as dt
2 import numpy as np
3
4 n2=10000
5 start2 =dt.datetime.now()
6 A,B = [],[]
7
8 for i in range(n2):
9 A.append(i**2)
10
1、enumerate()使用对一个列表，既要遍历索引又要遍历元素时，首先可以这样写：list = ['This', 'is', 'a', 'test']
for i in range(len(list)):
print(i, list[i])但是上面的方法比较累赘，利用enumerate()会更加直接和优美：list = ['This', 'is', 'a', 'test']
f
memset 函数是内存赋值函数，用来给一块指定内存空间进行赋值的。1、可以用它对一片内存空间逐字节进行初始化2、其函数原型如下：void* __cdecl memset(void* _Dst,int _Val,int _Size);_Dst：为数组名，也可以是指向某一内存空间的指针_v：为要填充的值_Size：为要填充的字节数3、示例如下：#include<iostream>
Python 字典的 items() 函数一列表返回可遍历的 (键, 值) 元组列表。简单示例：dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print "Value : %s" % dict.items()
输出：
Value : [('Age', 7), ('Name', 'Zara')]要注意的是，今天遇到一个 OrderedDict 使用的这个 items()
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2021-02-23 00:28:00
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一、ndarray对象属性ndim 数组轴(维度)的个数，轴的个数被称作秩shape 数组的维度, 例如一个2排3列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性size 数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。dtype一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。不过NumPy提供它自己的数据类型
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2024-03-26 13:12:33
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Add some padding首先我们要做的是增加一些padding，就是在列表项之间添加一些间隙。这个List本身可以实现但我们这里不用它。左右的padding很容易通过减小项的宽度来产生，就是在我们measure子view的时候，然后在onLayout的时候让他居中。测量的部分像这样：int itemWidth = getWidth();
child.measure(MeasureSpe
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2024-07-01 21:00:12
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在实际的应用中，常会遇到一个任务或者断服需要和另外进 在实际的应用中，常会遇到一个任务或者断服需要和另外进 行“沟通交流”， 行“沟通交流”， 行“沟通交流”， 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 的过程。在 的过程。在 没有操作系统的时候两个应用程序进行 没有操作系统
今天是Python专题的第7篇文章，我们继续介绍迭代相关。enumerate首先介绍的是enumerate函数。在我们日常编程的过程当中，经常会遇到一个问题。在C语言以及一些古老的语言当中是没有迭代器这个概念的，所以我们要遍历数组或者是容器的时候，往往只能通过下标。有了迭代器之后，我们遍历的过程方便了很多，我们可以直接用一个变量去迭代一个容器当中的值。最简单的例子就是数组的遍历，比如我们要遍历it
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2023-10-28 14:17:35
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NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下：numpy.cumsum()
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Parameters:
a : array_like
Input array.
axis : int, optional
Axis along whic
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2024-09-13 21:20:45
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# 使用 Python 将 NumPy ndarray 转换为字符串 ndarray 的完整指南
在开发过程中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。在这种情况下，我们将学习如何将 NumPy 的 `ndarray` 转换为字符串格式的 `ndarray`。本文将详细介绍整个流程，包括每一步的代码实现和注释。
## 流程概览
下面是整个流程的概括表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 03:35:20
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下面是一些杂碎的知识点：首先我们说说多维数组：数组的属性：ndarray.ndim， 表示数组的秩是多少；ndarray.shape，返回数组的形状；ndarray.size，数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积ndarray.dtype，一个用来描述数组中元素类型的对象ndarray.itemsize ，数组中每个元素的字节大小。 一些常用的函数zeros(
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2024-03-20 10:57:51
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numpy库一、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray1) ndarray的作用：a) 数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。b) 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。2) ndarray是一个多维数组对象，有两部分组成：实际的数据 和 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数
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2024-03-01 20:22:27
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里
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2023-08-31 17:23:17
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Numpy的安装建议使用Anaconda管理这些包，Anaconda的具体教程参考上一篇笔记【Anaconda的基本使用与在Pycharm中调用】安装好Anaconda后可以在Anaconda Prompt使用activate 环境名进入自己创建的环境。使用下面指令安装Numpy和Pandasconda install numpy
conda install pandas导入numpyimport
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2023-12-10 12:15:59
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1. NumPy ndarray对象NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块，您可以使用索引或切片的方式获取数组中的每个元素。ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布局方式有两种，即按行或者按列。1.1创建nda
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2024-03-11 06:11:53
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ndarray 的数据类型数据类型，即 dtype ，也是一个特殊的对象， 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表示数据的数据）dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常，其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）i
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2023-07-04 14:28:09
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Python学习笔记第二十八天NumPy Ndarray 对象ndarray 的内部结构 NumPy Ndarray 对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容
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2023-08-15 12:52:57
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我们了解了如何使用索引进行切片以及选择 ndarray 元素。当我们知道要选择的元素的确切索引时，这些方法很有用。但是，在很多情况下，我们不知道要选择的元素的索引。例如，假设有一个 10,000 x 10,000 ndarray，其中包含从 1 到 15,000 的随机整数，我们只想选择小于 20 的整数。这时候就要用到布尔型索引。来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以
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2024-01-20 22:11:01
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ndarray 多维数组(N Dimension Array)NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型ndarray拥有的属性
ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型ndarray的随机创建通过随机抽
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2024-04-03 14:56:04
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numpy库英文官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html
一、numpy库中的数组对象
二、numpy库数据存取与文件
三、numpy库的随机函数
四、numpy的统计函数
五、梯度函数
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2023-10-07 15:52:48
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