哲学里有三个终极命题：你是谁？从何处来？到何处去？而对于dapm机制，我们可以这样提问：dapm是什么，起到何作用？dapm是如何建立的？dapm又是如何触发的？下面会就这三个问题进行分析。首先是dapm是什么？这在DAPM之一：概述中提及了，就是音频电源动态管理。相信电源管理大家都不会陌生。dapm设计的目的就
smooth函数、imfilter滤波、直接用conv2，最简单的低通比如1/9*ones(3)详细：1.smooth:%-------------------------------------------------------------------------- %  
四
原创
2021-08-02 13:41:15
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Numpy简单介绍 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，能够用来当作数组使用，只是因为列表的元素能够是不论什么对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，须要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这样的结构显然比較浪费内存和CPU计算时间。 此外
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2016-04-18 18:47:00
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Java library里本身就对基本的数据类型进implement了不同的hashCode()。要注意的一点是，java 中的 hashCode() 是 int 类型，在64-bit的系统里，int 就只有32位，所以一些用64-bit的大数据类型（如Long）就要经过一些压缩处理，才能转成 int 类型hashCode。这点很重要，也是为什么Integer 和 Long
实验一、数据处理之Numpy一、实验目的1. 了解numpy库的基本功能2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算二、实验工具：1. Anaconda2. Numpy三、Numpy简介Numpy 的英文全称为 Numerical Python，指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于，针对 Python 内建的数组类型做了扩充，支持更高维度的数组和矩阵运算，以及更丰富的数学函
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2023-09-14 15:58:24
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最近接连有用户反应地形数据处理的各种问题，我也是各种测试，想想还是整理一个文档彻底说明一下。地形栅格数据格式，一般是tif ，也有dem或者img，但是我个人强烈建议使用tif格式，因为cesiumlab都是用这个格式测试的。我们先说一下地形栅格数据的几个关键参数：强烈建议处理之前，先用arcmap打开，确保以下参数正常1，空间参考（spatial reference）spatial refere
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2024-10-09 11:55:03
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时如果遇到各种问题请移
原创
2023-05-21 17:19:08
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# 使用Python NumPy处理数据
NumPy是Python中一个强大的库，主要用于科学计算和数据处理。它不仅提供了高效的多维数组对象，还提供了大量的数学函数库，使得处理数据变得更加简单。
## NumPy的基本概念
在开始使用NumPy之前，我们首先要了解一些基本的概念。
### 1. 数组对象
NumPy提供的主要数据结构是ndarray（N维数组），可以是多维的。它是一种快速
原创
2024-08-31 05:28:20
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csv文件即逗号分隔值文件（Comma-Separated Values有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。常用于存储一维/二维数据。1.numpy中提供了写入的函数np.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None) &nb
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2023-12-26 11:39:38
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NumPy手册 文章目录NumPy手册获取属性秩形状大小元素数据类型元素占用空间大小内存地址创建数组创建空数组创建零数组创建1数组创建对角矩阵创建序列数组创建概率分布的数组已有列表、元组创建切片、索引切片高维切片索引布尔索引花式索引数值计算算术运算广播(Broadcast)统计运算逻辑运算线性代数运算迭代nditer迭代广播迭代flat 迭代数组操作修改数组形状数组展开/降维矩阵转置坐标轴调整维度
在numpy使用中有一个可以把负值全都统一置0的技巧，比如，data数组中的相应元素需要处理，可以使用以下技巧： data[data 说到了这里面的技术细节，首先得注意到索引值的生成。data 操作的演示过程如下;In [1]: importnumpy as np In [2]: data =np.random.randn(7,4)
原创
2021-07-08 14:30:05
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在numpy使用中有一个可以把负值全都统一置0的技巧，比如，data数组中的相应元素需要处理，可以使用以下技巧： data[data 说到了这里面的技术细节，首先得注意到索引值的生成。data 操作的演示过程如下;In [1]: importnumpy as np In [2]: data =np.random.randn(7,4)
原创
2022-03-11 14:20:35
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依据颗粒与流体网格的尺寸，目前在未解析 CFD-DEM 模型中，流体空隙率算法主要有三种：PCM（Particle Centroid Method）、DPVM（Divided Particle Volume Method）和 SKM（Statistical Kernel Method）。流体空隙率通过下面的公式计算：其中，Vcell 和 Vp,i 分别为网格
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2024-04-05 13:23:03
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# -*- coding: utf-8 -*-#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------__Author__ = 'assasin'__DateTime__ = '2020/1/5 15:13'#---
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2022-11-25 12:07:40
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NumPy1.向量-一维数组1.1 初始化1.1.1 向量初始化1.1.2 其他初始化向量方法1.1.3 序列数组初始化1.1.4 随机数组初始化1.2 向量索引1.3 向量操作2.矩阵-二维数组2.1 矩阵初始化2.2 轴参数2.3 行向量与列向量2.4 矩阵操作2.5 Meshgrids2.6 矩阵统
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2022-06-24 00:08:47
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# 如何使用 Python 函数处理 NumPy 数据：一个入门指南
在数据科学和数值计算领域，NumPy 是一个强大的Python库，用于高效地处理数值数据。本文将指导你如何使用 Python 函数对 NumPy 数据进行处理，我们将通过一个简单的示例来展示整个流程。
## 处理流程概述
在我们开始之前，了解整个处理流程是很有帮助的。下面是一个简化的表格，概述了处理 NumPy 数据的基本
字典排序：import numpy as npimport datetime# 日期转成字符串def datestr2num(s): return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").toordinal()# 读取 AAPL 的日期和收盘...
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2021-06-29 13:31:58
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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Numpy应用案例注：__使用numpy库来对图像进行处理。__这里我们使用matplotlib.pyplot的相关方法来辅助。处理图像的时候，颜色都是使用RGB三个通道进行叠加而形成的一个颜色 _R：__红色通道__G：__绿色__B: 蓝色_可以使用三维的数组来表示一张图片最高维度0：__图片的高度 次高维1：__图片的宽度 最低维2：__RGB三个元素In [2]:import n
