文章目录1 numpy库2 数组对象 ndarray2.1 数组对象的创建2.1.1 利用array函数创建ndarray对象2.1.2 np.ones()和np.zeros()函数2.1.3 np.random.rand()函数2.1.4 np.arange()函数2.1.5 np.linspace()函数2.1.6 np.empty()函数2.2 ndarray对象常用属性2.3 ndarr
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2024-04-23 16:43:43
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SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具，通常用来将操作系统文件迁移到ORACLE数据库中。
SQL*LOADER是大型数据
仓库选择使用的加载方法，因为它提供了最快速的途径（DIRECT，PARALLEL）。现在，我们抛开其理论不谈，用实例来使
您快速掌握SQL*LO
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精选
2011-10-30 14:03:20
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# Docker Load的用法
## 整体流程
我们首先来看一下实现“docker load”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备要加载的镜像文件 |
| 2 | 使用docker load命令加载镜像文件 |
| 3 | 查看加载后的镜像 |
## 每一步操作
### 步骤1：准备要加载的镜像文件
在这一步，你需
原创
2024-06-07 04:56:11
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import numpy#1.array把数组转化为矩阵In [9]: #it will compare the second value to each element in the vector # If the values are equal, the Python interpreter returns True; otherwise, it returns False
原创
2023-02-06 19:25:55
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#coding=utf-8import numpy as npimport numpy as pia = np.arange(15).reshape(3,5) #arange����0-14������ reshape���3*5�ľ���print(a)print(a.shape) #输出行和列的长度print(a.ndim)#the number of axes (dimensions) o
原创
2023-02-06 19:26:01
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import numpyworld_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt", delimiter=",")print(type(world_alcohol))print(help(numpy.genfromtxt))import numpyworld_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt",
原创
2023-02-06 19:31:41
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b=list(range(5))
b
[0, 1, 2, 3, 4] #列表
区别
a=np.arange(5)
a
array([0, 1, 2, 3, 4])# 矩阵
生成一个1*24的矩阵，在将她变成2*3*4的数体
c=np.arange(24).reshape(2,3,4)
c
Out[301]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
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2023-01-20 09:50:59
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numpy是python中矩阵运算的模块。1.numpy.genfromtxt()可以打开一个文件，并存储为ndarray的类型，delimiter参数指明分隔符，dtype参数指明该以什么类型存储。help()函数可以查python的函数具体信息。2.numpy.array()可以生成一个矩阵. shape属性是矩阵的行和列数 3.ndarray类型中，所有元素类型应该一样
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2023-06-16 16:02:11
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# Docker Load 用法
在使用 Docker 进行容器化部署时，我们经常需要将本地环境中的 Docker 镜像导入到远程服务器上。`docker load` 命令就是用来导入 Docker 镜像的工具。本文将介绍 `docker load` 的用法，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是 Docker Load
在 Docker 中，镜像是一个文件，它包含了所有构建一个容
原创
2023-10-15 04:48:31
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numpy.where()的两种用法：1、三个参数numpy.where(condition，x，y)：满足condition条
原创
2022-09-08 16:49:17
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python中的多个包的用途1、Numpy Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。 N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。 可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。 非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库
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2023-08-07 20:54:54
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numpy中ndarray的属性import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
atype(a)a.shapea.ndim # 维度# np.matrix(a) # 复制并转化为矩阵
np.mat(a)创建ndarrayarray = np.array([1,23,4], dtype=np.int64) # 创建自定义类型的array
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2024-04-08 08:10:11
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内容主要为Numpy的基本常用用法，后面学习过程中遇到其它的用法会不断地更新到该学习笔记中。1. 安装使用numpypip install numpy #安装
import numpy as np #导入2. ndarray的属性e.g. 默认类型是 int32，还可以指定类型 也可以直接写类型3. 数组的基本使用3.1 生成数组3.1.1 生成0/1数组在写代码的时候，通常会生成默认初始值为0
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2023-09-04 16:58:00
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参数是一个数时，返回空：reshape（）是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。形状变化是基于数组元素不能改变的，变成的新形状中所包含的元素个数必须符合原来元素个数。如果数组元素发生变化的时候，就会报错：reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变：但是当某一维度长度不一致时，读取所有维度时则不能读出长...
原创
2021-08-26 10:16:26
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介绍NumPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算，将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。NumPy的部分功
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2020-12-08 22:04:41
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flatnonzero函数的用法
原创
2022-08-27 00:26:19
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np.linalg.norm() computes the norm of a NumPy array according to an order, ord, which specifies the metric by which the norm takes. For example, if we
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2018-11-26 14:08:00
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import numpy as np
x = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(x)
"""x=
[[[0]
[1]
[2]]]
"""
print(x.shape) # (1, 3, 1)
x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目，即把shape中为1的维度去掉
print(x1) # [0 1 2]
print
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2020-10-11 11:55:00
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Numpy的简单用法importnumpyasnp一、创建ndarray对象列表转换成ndarray:>>>a=[1,2,3,4,5]>>>np.array(a)array([1,2,3,4,5])取随机浮点数>>>np.random.rand(3,4)array([[0.16215336,0.49847764,0.36217369,0.667
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2019-08-20 21:21:04
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API文档https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tensordot.html文档说的过于晦涩
原创
2022-01-05 14:10:43
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