批量注释，单行注释 （1）批量注释采用三引号'''
content
'''（2）单行注释采用#号# contentnp.hstack和np.vstack用法np.vstack：在竖直方向堆叠
np.hstack：在水平方向平铺
/*example*/
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
p
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2023-10-07 14:16:36
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np.vstack()和np.hstack() 一、总结 一句话总结： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 二、np.vstack()和np.hstack() 转自或参考：np.vstack()和np.hstack()https://blog.csdn
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2020-07-23 20:33:00
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本文链接：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748在这里我们介绍两个拼接数组的方法： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as nparr1=np.a
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2019-11-18 15:00:00
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import numpy as np# stack()是按照不同轴的堆叠方式重新堆叠数组a=[[1,2,3],[4,5,6]]np.stack(a,axis=0)# array([[1, 2, 3],# [4, 5, 6]])np.stack(a,axis=1)# array([[1, 4],# [2, 5],# [3, 6]])...
原创
2022-09-19 10:08:09
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1.定义数组，初始化数组我习惯性写成了这样：错误count = int[60]正确定义：count = [0]*60当然，还可以借用numpy库生成数组，可以得到多维数组：print(np.zeros(3))
print(np.zeros((3,3)))
print(np.zeros((4,3,2)))结果：[0. 0. 0.][[0. 0. 0.] [0. 0.
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2023-07-27 23:45:42
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# Python3 array 转成 np array
## 概述
在Python中，array是一种简单的数据结构，而np array则是numpy库中的数组类型，具有更多的功能和灵活性。将Python的array转换成np array可以让我们更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何实现这一转换过程。
### 任务流程
```mermaid
journey
title Pytho
原创
2024-05-24 05:40:22
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# Python3 中 NumPy 数组的类型转换
在数据科学和机器学习的领域中，NumPy 是一个极为重要的库。它提供了支持大规模数组和矩阵运算的功能，同时也包含了大量的数学函数库。在处理数据时，数组的类型转换常常是必不可少的一步。本篇文章将详细探讨如何在 Python3 中进行 NumPy 数组的类型转换，并提供相关的代码示例。
## NumPy 数组的基本概念
NumPy 数组是一个多
numpy 中 vstack 是用来将两个矩阵分行 合并的 （通俗的说法） 1 >>> import numpy as np
2 >>> a = np.array([1,3,5])
3 >>> b = np.array([2,4,6])
4 >>> np.vstack((a,b))
5 arr
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2023-07-05 17:50:10
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如何使用vstack在Python中实现垂直堆叠
## 引言
在Python中，可以使用numpy库中的vstack函数来实现垂直堆叠。vstack函数允许将两个或多个数组沿垂直方向堆叠在一起，生成一个新的数组。本文将介绍如何使用vstack函数来实现垂直堆叠，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
实现"vstack python"的主要步骤如下所示：
1. 导入必要的库 - 首先，
原创
2023-10-28 14:19:00
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vstack、hstack和dstack都用于把几个小数组合并成一个大数组。它们的差别是小数组的元素在大数组中的排列顺序有所不同。把两部手机摆到一起有几种方式？水平的左右排列，垂直的上下排列，还可以把手机一扣在手机二的顶上，把它们摞起来。这三种排列方式体现了vstack、hstack和dstack在合并数组时的特点。一、vstack vstack实现了
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2023-06-21 23:52:34
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```mermaid
flowchart TD
start((开始))
step1[导入numpy库]
step2[创建3维数组]
step3[打印数组]
end((结束))
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 --> end
```
作为一名经验丰富
原创
2024-03-15 06:42:36
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1.tf.where() import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,3,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b), a, b) # 若a>b,返回a对应位置的元素，否
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2020-08-26 20:22:00
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# 理解 NumPy 中的 `vstack` 函数
在科学计算和数据分析中，Python 是一个非常流行的编程语言。尤其是 NumPy 库为我们提供了高效的数组操作功能。在这篇文章中，我们将深入探讨 NumPy 中的 `vstack` 函数，并通过一些示例代码帮助您更好地理解其用法。
## 什么是 NumPy 的 `vstack` 函数？
NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，
## Python中的vstack：数组的垂直堆叠
在Python中，处理数组的功能通常由NumPy库提供。`numpy.vstack`（Vertical Stack）是NumPy中一个十分实用的函数，能够将多个数组沿着垂直方向（即行方向）进行堆叠。堆叠操作有助于高效组织数据，尤其在机器学习、数据分析等领域中，常常需要将多个数据集合并为一个整体。
### numpy.vstack的基本用法
在Python中，`vstack`函数是一个强大的工具，广泛用于将多个数组或矩阵进行垂直堆叠的操作。这种功能在数据预处理、图像处理以及多种科学计算中具有重要的应用价值。
### 背景定位
在数据科学与机器学习领域，数据预处理是模型构建过程中的关键环节。尤其是在需要组合多个数据集时，`vstack`显得尤为重要。
#### 适用场景分析
“将不同批次的实验数据按行组合在一起”，这一需求在科研工
文章目录7.1 pandas 常用数据类型* 7.1.1 一维数组与常用操作* 7.1.1.1 创建 Series7.1.1.2 修改指定索引对应的值7.1.1.3 对所有数据求绝对值7.1.1.4 对所有数据加 57.1.1.5 对每行索引加前缀7.1.1.6 对每行索引加后缀7.1.1.7 数组数据的直方图7.1.1.8 获取最大值的索引7.1.1.9 测试数组的值是否在指定区间内7.1.1.
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2024-10-17 08:28:39
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系统: Mac OS 10.15.1， XCode 11.2.1，swift 5.0 写作时间：2019-11-26说明本文代码实现WWDC2019 视频Introducing SwiftUI: Building Your First App，改进的地方在于用XCode 11.2.1实现，视频上的内容是在XCode 11 beta上实现，有些api已经废弃。运行效果：创建SwiftUI工程，以及新
简单的概念与说明编码（动词）：按照某种规则（这个规则称为：编码（名词））将“文本”转换为“字节流”。而在python 3中则表示：unicode变成str解码（动词）：将“字节流”按照某种规则转换成“文本”。而在python3中则表示：str变成unicodePython中编码、解码与Unicode的联系字符串在Python内部的表示是Unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以Unico
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2024-01-27 21:55:39
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代码from socket import *
import struct
import os
def main():
udp_socket = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM)
bind_addr = ('', 2018)
ip_portID = ('192.168.0.101', 69)
udp_socket.bind(bind_addr)
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2023-06-26 23:15:30
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"""Time = "2021-08-10"Author = "Yblackd"Desc = "python_String 常用方法练习"
"""(1)字符中大小写转换S.lower()：字母大写转换成小写。S.upperO：字母小写转换成大写。S.swapcase()：字母大写转换小写，小写转换成大写。S.title()：将首字母大写。(2)字符串搜索、替换S.find(substr，[sta
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2024-04-10 06:26:28
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