NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中swapaxes方法的使用。原文地址：Python numpy.swapaxes函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:17
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此函数互换数组的两个轴，对于1.10之后的NumPy版本，将返回交换数组的视图，该函数采用以下参数。
numpy....
原创
2023-10-16 20:11:39
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关于Python第三方库NumPy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，提供了多维数组和矩阵的常用操作，同时也提供了一些高效的科学计算函数。NumPy可以直接完成数组和矩阵的运算，无需循环，同时其底层运算通过C语言实现，处理速度快效率高，适用于大规模多维数组运算。pip安装NumPy库：NumPy可利用pip方法进行安装：NumPy常用函数：1.
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2024-04-01 17:48:51
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ndarray对象的操作函数之np.swapaxes(a,x,y)等价于 a.swapaxes(x,y)import numpy as npa = np.arange(24).reshape((2,3,4))生成如下数组：方法理解：a.swapaxes(x,y)，是将n维数组中两个维度进行调换，其中x，y的值为a.shape值（2，3，4）元组中的索引值（下标）。承接Matlab、Python和C++的编程，机器学习、计算机视觉的理论实现及辅导，本科和硕士的均可，咸鱼交易，专.
原创
2021-08-12 22:27:00
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背景：在学习C++编程的时候，都使用过标准库（STL）当中的swap，但更多的是swap(int,int)或 者等等一些基本的类型，发散一下是否也可以用来置换自定义的一个类型，比如说某一class（定义一个class相当于定义一个type了），先不从效率上来考虑，看看可行性如何。ps:欢迎讨论。 正文：在STL中的swap大概是这样的实现：template<typename T&g
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2024-10-29 13:41:11
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1、numpy中的数组（1）数组维数import numpy as nparr1d = np.arange(24).reshape(24)print('一维数组：', arr1d)arr2d = np.arange(24).reshape((4, 6))print('二维数组：\n', arr2d)arr3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4...
原创
2021-07-08 14:34:07
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匿名页：没有文件背景的页面，如：堆栈数据段文件页的回收：将文件页回收到相应的磁盘上匿名页的回收：在磁盘上划分额外分区，磁盘设备作为交换设备，交换设备必须是块设备。swap机制：在内存不够用时，将部分内存上的数据交换到swap空间上，以便让系统不会因内存不够而导致OOM或更致命的情况。内存回收的两种情况：内核设计一个周期性回收内存的机制，不至于让系统的剩余内存长期处于很少的状态。有大于空闲内存的申请
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2024-04-12 13:05:28
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transpose()中三个轴编号的位置变化理解
transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号，垂直于a的平面即为所有平面，该平面上的数据再根据b,c相对于（0,1，2）的位置关系进行改变，下面以实例举例说明
A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形
In [8]: arr.transpose(0,1,2)
Out[8]:
array([[[ 0, 1, 2
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2019-11-07 10:38:00
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np.swapaxes numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2) arr：输入的数组 axis1：对应第一个轴的整数 axis2：对应第二个
原创
2023-10-08 11:02:48
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np.swapaxes numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
arr：输入的数组
axis1：对应第一个轴的整数
axis2：对应第二个轴的整数swapaxes函数的功能很简单，作用是直接交换两个轴 np.random.uniform借助numpy.random.uniform()方法，我们可以从均匀分布中获取随机样本，并使
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2023-07-04 17:51:47
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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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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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