文章目录1 Numpy简单使用1.1 Numpy介绍1.2 基本使用2 Pandas数据分析2.1 Pandas介绍Pandas基本使用 1 Numpy简单使用1.1 Numpy介绍1 Numpy 是一个专门用于矩阵化运算、科学计算的开源Python2 NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的Matlab系统：强大的 ndarray 多维数组结构成熟的函数库用于整合C/C++和For
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2023-09-01 13:51:35
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# PyTorch与NumPy间的数据转换：32位浮点数的应用
在深度学习和科学计算的领域，Python的PyTorch与NumPy库常常被结合使用。二者都提供了强大的数值计算能力和高效的张量（Tensor）操作。然而，PyTorch和NumPy之间的数据转换有时会遇到数据类型的问题，尤其是在浮点数的表示上。本文将介绍如何将NumPy数组转换为32位浮点的PyTorch张量，并提供相关代码示例。
原创
2024-08-16 07:22:44
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一、引言size函数报错： 老猿进行测试，发现以前执行通过的老代码（在Python3.7.4）在现在Python3.8.5环境下确实存在问题，不只是resize，所有通过上文中介绍的方式导入的函数都有问题，如执行crop：Python 3.8.5 (tags/v3.8.5:580fbb0, Jul 20 2020, 15:57:54) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on
np.sum(a)的结果是NumPy标量,而不是数组.仅涉及标量的操作使用涉及(正维)NumPy数组的操作的不同转换规则,如numpy.result_type的文档中所述.当操作仅涉及标量(包括0维数组)时,结果dtype完全由输入dtypes确定.对于仅涉及(正维)数组的操作也是如此.但是,当标量和(正维)数组混合使用时,NumPy不会使用标量的实际dtypes,而是检查标量的值以查看“较小”的
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2023-07-01 11:22:51
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# 如何将Python中的Numpy数组转换为float32类型
在数据处理和科学计算中，经常会用到Numpy库来进行数组操作。有时候我们需要将Numpy数组的数据类型转换为float32类型，以减少内存消耗或满足特定的计算需求。本文将介绍如何将Python中的Numpy数组转换为float32类型。
## Numpy数组和float32类型
在Numpy中，数组的数据类型可以通过`dtyp
原创
2024-06-16 05:25:21
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# 将float转化成float32的方法
在使用Python进行数据处理和科学计算时，经常会涉及到对数据类型进行转换的操作。在使用NumPy库进行数组操作时，有时需要将float类型的数据转化成float32类型。本文将介绍如何使用NumPy库中的astype方法来实现这一转换操作。
## NumPy简介
NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象以及用
原创
2024-05-10 07:08:02
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STM32学习第一章1.什么是STM32？ST是意法半导体公司M是基于ARM公司的Cortex-M内核32是32位单片机 因此STM32是意法半导体公司基于ARM公司的Cortex-M内核设计高性能以及低功耗的32位单片机下面以STM32F103RBT6举例说明各参数的作用2.什么是ARM？ARM-Advanced RISC Machine ARM是英国一家电子公司的名字ARM敢为天下先，首创了c
# 使用 NumPy 中的 float32 决定数组存储后值变化的实现
在Python开发中，特别是涉及科学计算和数据分析时，NumPy库是必不可少的。一些情况下，我们需要对数组进行特定类型的存储，比如使用 float32 类型来降低内存占用，但如何确保我们在存储后对数组的操作不影响其原有的数值状态呢？本文将会一步一步地指导你实现这一点。
## 实现流程
下面是一个流程图，显示了实现这一目标
原创
2024-10-09 06:17:02
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【代码】numpy把20bit packed raw转32bit。
原创
2024-10-22 16:49:29
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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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## Python中的Numpy库
Numpy是Python的一个开源数值计算库，它提供了一个强大的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。在科学计算领域，Numpy被广泛应用于数据分析、图像处理和机器学习等领域。本文将重点介绍如何使用Numpy将整数类型数据转换为字符串类型。
### Numpy中的整数类型
在Numpy中，有多种整数类型可供使用，包括int32和int64等。int32
原创
2024-01-13 09:22:45
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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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