python 保存数组和字符串更新了保存和读取多维数组(narray)，保存成.npz格式 2020.09.19如果只保存数组是很简单的，但是同时保存数组和字符串有些API用不了，奇怪，也是自己水平不够，解决不了。先上代码（保存数组和字符串）： 我将两个数组和一个维数相同的字符串拼接在一起，然后保存起来y1=['yes','n1','n2','n3','yes1']
y1 = np.array(y
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2023-06-17 15:34:15
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arr = np.ara...
原创
2023-03-08 00:38:46
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文章目录一、堆叠操作(2)vstack(3)尝试二、比较、掩码和布尔逻辑（1）比较（2）布尔数组作掩码（3）布尔逻辑（4）尝试三、花式索引与布尔索引（1）花式索引 （2）布尔索引（3）尝试四、广播机制（1）广播（3）尝试五、线性代数（1）numpy的线性代数1.dot()2.det()3.inv()4.solve()5.matmul()6.svd()（2）尝试一、堆叠操作stack的意思
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2024-08-11 11:26:31
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# 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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1什么是Numpy数组 NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多维数组对象，多种派生对象（如被屏蔽的数组和矩阵）以及用于数组快速操作的例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O ，离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随
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2024-05-06 22:19:44
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numpy概述numpy是一个很强大的针对数组、矩阵的科学计算库，由于机器学习大量需要进行矩阵运算，而图像的本质也是数值矩阵，因此在机器学习、图像处理应用非常频繁。这里总结一下numpy的一些常用操作。数组类型Ndarray创建数组类型Ndarrayndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一。我们通常可以用numpy.array的方式创建一个ndarray的数组
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2024-05-05 13:11:16
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# iOS 储存数组的完整指南
作为一名新入行的开发者，学习如何在 iOS 中存储数组是一个重要的基础技能。在这篇文章中，我们将一同走过储存数组的完整流程，并提供详细的代码示例以及注释，确保你可以轻松理解。
## 流程概述
下面是我们实现 iOS 储存数组的基本流程。你可以参考下面的表格和步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
# 如何实现Python储存数组
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中储存数组。这个过程包括了创建数组、添加元素、访问元素以及删除元素等步骤。在下面的文章中，我将会详细介绍每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个空数组 |
| 2
原创
2024-06-16 05:20:37
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# 如何在MySQL中存储数组
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它支持各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。然而，MySQL本身并不直接支持存储数组。但是，我们可以使用一些技巧来模拟实现这个功能。
## 实现步骤
下面是实现"MySQL存储数组"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个表格 |
| 2 | 将数组序列化为字符串 |
原创
2023-07-21 07:55:05
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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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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。1.创建数组NumPy 中的
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2023-08-10 14:17:35
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NumPy数组（1、数组初探）更新目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能
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2024-06-03 21:48:53
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引言本文作者接触NumPy模块时对其中的创建数组的方法一直都是一知半解的状态，有时候在做tensorflow搭建模块时经常会出现特别低级的数组构建错误，而且错误形式千奇百怪，今天终于决定系统地重写认识一下如何使用NumPy创建数组。 查询了很多文章和书籍，把查阅到的所有创建方式做一个总结，以便后面查阅。文章目录**引言**NumPy之创建数组生成数组(1) 通过array函数生成数组(2) num
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2023-08-21 10:10:52
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一、Numpy数组基本用法1、Numpy是Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。2、NumPy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。3、numpy.ndarray支持向量化运算。4、NumPy使用c语言写的，底部解除了GIL，其对数组的操作速度不在受python解释器限制。二、numpy中的数组：Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常
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2023-06-22 22:56:04
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使用 empty， zeros， ones， identity，eye 创建矩阵。ndarray.ndim： 数组维数。Numpy 中数组的基本属性。Numpy 生成数组函数。
原创
2023-07-01 00:49:25
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一、NumPy是什么？NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。NumPy安装pip install numpy二、利用array创建数组numpy模块中的array函数可生成多维数组，若生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表
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2024-06-18 06:09:29
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参考博客
原创
2021-09-05 14:30:15
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一、Numpy1.数组的拷贝（1）不拷贝（2）View或者浅拷贝（3）深拷贝# 堆区相当于硬盘，比栈区大，运行没有栈区快，一般把数据存放在堆区。
# 栈区相当于内存，比堆区要小，但是运行比较快，一般存放地址的名字。
# 拷贝：深浅栈区内存是不一样的，但是浅拷贝堆区内存一样，深拷贝堆区内存不一样
# 不拷贝：栈区、堆区内存都是一样的，只是定义了不同的名字
import numpy as np
a =
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2024-04-28 09:50:05
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Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
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NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是
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2023-07-05 20:59:50
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