# Python遍历darray数据：新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Python遍历darray数据。在这篇文章中，我将向刚入行的小白们介绍整个流程，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建或获取darray数据 |
|
原创
2024-07-16 10:57:06
40阅读
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1 简介 拼多多优惠券 www.fenfaw.net 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期，在之前的各期教程中，我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习，但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍，只是在某些示例中
# 使用 Python 实现 Darray 的大小
在数据处理和科学计算中，Darray（或称为数组）是一个非常重要的数据结构。Python 中提供了多种库来处理这类数组，主要是 NumPy 和 pandas。本篇文章将指导你如何在 Python 中实现 Darray 的大小的计算，尤其是使用 NumPy。我们将逐步解释整个过程，并提供相关的代码。
## 1. 流程概述
首先，我们需要明确实
原创
2024-09-26 09:04:41
44阅读
漫反射漫反射根据就算位置不同分为逐顶点漫反射和逐像素漫反射。（1）在顶点着色器中计算。 此方法称为 逐顶点光照 或 高洛德着色（Gouraud shading）, 在每个顶点上计算光照，然后在渲染图元内部进行线性插值，输出成像素颜色。而顶点数目通常会远小于像素数目，所以逐顶点光照的计算量往往更小（2）在片元着色器中计算。此方法称为 逐像素光照 或 Phong着色（Phong shading），以每
转载
2024-10-08 12:09:54
162阅读
整体上，性能由高到低： Unlit，仅为纹理，光线不产生效果VertexLitDiffuse 漫反射Normal Mapped 法线贴图Specular 高光Normal Mapped SpecularParallax Normal MappedParallax Normal Mapped Specular 另外，unity3d还内置有一些简化的用作移动平台的shader/着
转载
2024-07-09 11:09:02
344阅读
列表_下3.4、使用列表中的各个值3.5、修改列表元素3.6、在列表中添加元素append()、insert()3.7、从列表中删除元素（del \ pop()\remove()函数）3.7.1、 使用del语句删除元素3.7.2、 使用pop()方法删除元素3.7.3、根据值删除元素3.8、列表的排序3.8.1、使用sort()方法对列表进行`永久性排序`3.8.2、使用函数sorted()方
转载
2024-06-25 16:51:19
9阅读
大家好，我是阿赵 这里来分享一个最近遇到的小问题。一、发现问题如果我们想将3D模型放在UI上，一个比较普遍的做法是： 用一个单独的摄像机，把3D模型拍下来，并转成RenderTexture，贴到RawImage上。 那么如果我们想获取3D模型在UI上的位置，该怎么做呢？ 一般的步骤是： 1.通过Camera.WorldToScreenPoint把模型的世界坐标转换到相对于摄像机的屏幕坐标 2.通过
转载
2024-04-21 11:40:05
411阅读
// New2DArray.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"//int *arr; //it can be any other type (char, float) //arr = new int[n]; //n should be integer variabl
转载
2023-06-16 10:52:59
28阅读
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
转载
2023-08-27 00:29:52
0阅读
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
转载
2024-09-25 12:33:26
77阅读
本文为《利用 Python 进行数据分析》的读书笔记Ref: Numpy 官方文档
目录Numpy `ndarray`: 多维数组对象`ndarray` 属性NumPy 数据类型生成ndarrayNumpy数组算术基础索引与切片布尔索引神奇索引数组转置与转轴NumPy 数组深复制 `[...]`通用函数: 快速的逐元素数组函数一元通用函数多元通用函数`numpy.repeat``numpy.su
转载
2024-05-09 21:40:19
40阅读
用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
转载
2021-07-28 15:28:00
358阅读
2评论
## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
原创
2023-02-25 15:13:20
183阅读
一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
441阅读
之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
119阅读
NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割 ...
转载
2021-08-05 19:45:00
376阅读
2评论
1、创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1import numpy as npndarry =np.zeros 0., 1., 0., 0., 0., 0.,...
原创
2022-07-04 20:36:45
2093阅读
numpy.argsortnumpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None)Returns the indices that would sort an array. 返回排序数组的索引。Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified
原创
2023-06-07 00:15:23
168阅读
numpy.tilenumpy.tile(A, reps)Construct an array by repeating A the number of times
原创
2023-06-07 07:11:56
134阅读
简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Pyth
原创
2022-09-19 16:26:58
248阅读
