NumPy - 字节交换 我们已经知道，存储在计算机内存中的数据取决于 CPU 使用的架构。 它可以是小端(最小有效位存储在最小地址中)或大端(最小有效字节存储在最大地址中)。
原创
2018-09-13 15:31:00
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大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放 小端模式：指数据的高字节保存在内存的高地址中，而数据的低字节保存在内存的低地址中，这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合
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2020-01-23 12:35:00
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最近在做一些文本的处理，把用到的一些小细节记下来。目录1.同时以多个分隔符切分字符串2.删除列表最后一个元素的方法3.把两个一维列表合并为二维列表，或者把两个字符串合并成一个列表4.查看列表是否为空5.判断二维列表是否为空1.同时以多个分隔符切分字符串如果说用一个固定的字符串切分的话，可能用 text.split("/")(这里text是字符串变量，/表示用"/"作为分割标准，返回的是切分后的列表
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2024-03-07 11:58:17
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更过的Numpy教程连载内容：Numpy 的入门知识Numpy 所处理的主要是齐次多维数组（homogeneous multidimensional array），数组中的元素使用元组（tuple）作为索引，Numpy 中的维度（dimension）也被称为轴（axes）Numpy 的数组类是 ndarray，或者 array数组最基本属性
ndarray.ndim: 数组的维数/轴数
ndarr
问题对一个字节数据，逐个交换其高低位，例如11010001，经过0-7，1-6，2-5，3-4对应位的交换，变成10001011 。解决思路对于该问题，我们最先想到的
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2021-09-05 17:43:10
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问题对一个字节数据，逐个交换其高低位，例如11010001，经过0-7，1-6，2-5，3-4对应位的交换，变成10001011 。解决思路对于该问题，我们最先想到的是对原字节通过移位操作来逐位处理，使用另一个变量来存储交换后的结果。
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2022-02-18 11:35:11
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在进行网络通信和数据处理时，字节序（Endianess）的问题常常会影响数据的正确性。Python作为一种流行的编程语言，虽然在处理字节序时提供了便捷的工具，但开发者仍需要谨慎地处理字节序问题，以确保数据在不同平台间的一致性和可靠性。本文将通过多个方面详细探讨“Python 交换字节序”相关内容。
在进行数据备份和恢复时，合理的备份策略至关重要。以下是一个关于备份的甘特图和周期计划，展示了数据备
# Python Numpy数组元素字节限制科普文章
在科学计算和数据分析中，Python的Numpy库是一个非常强大的工具。Numpy允许我们创建多维数组，进行各种数学运算和数据操作。然而，在使用Numpy数组时，有一个重要的概念需要关注，那就是数组元素的字节限制。本文将探讨这个概念，并通过代码示例深入理解它。
## 1. 什么是Numpy数组的字节限制？
Numpy数组的字节限制指的是每
# Python字节流PIL Numpy转换教程
## 引言
在Python开发中，经常会涉及到字节流（byte stream）的处理，尤其是在处理图像时。PIL（Python Imaging Library）是一个常用的图像处理库，而Numpy是一个强大的数值计算库。本文将教会初学者如何将Python字节流转换为PIL和Numpy对象，并给出详细的代码和解释。
## 整体流程
下面是将Pyt
原创
2023-09-27 05:49:33
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# 实现Python字节高低位互换numpy
## 概述
在Python中，使用numpy库可以方便地进行高低位互换的操作。对于刚入行的小白开发者，掌握这一技能可以提升对数据处理的能力。本文将详细介绍实现这一功能的步骤，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取待转换的数据) --> B(将数据转换成numpy数组)
B --
原创
2024-05-19 05:16:44
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1. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。NumPy的数组类被称为ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有：>>> from numpy import
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2023-10-11 09:51:51
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## Python整数交换高低字节
在进行一些底层操作时，我们有时需要对整数进行高低字节的交换，即将整数的字节顺序颠倒。Python提供了很方便的方法来实现这一操作。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来实现整数高低字节的交换，并给出代码示例。
### 整数高低字节的概念
在计算机中，整数由多个字节组成，而这些字节的存储顺序可以是从高位到低位，也可以是从低位到高位。在进行数据传输或者
原创
2024-05-15 07:11:42
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数据交换是指为了满足不同信息系统之间数据资源的共享需要，依据一定的原则，采取相应的技术，实现不同信息系统之间数据资源共享的过程。数据交换格式：需要交互的数据的封装格式；主要考虑两点：1)数据的组织方式；2)数据的完备性；3)数据的保真性(所有元素的类型都有保存)；http://baike.baidu.com/link?url=TPtlUBxpINIvU2Zc3NJDSlkDON133FUx3lp-
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2024-02-05 13:31:40
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练习所需要的数据集数据分析（1-5）代码用到的数据集1. 数据拼接2. 数组行列交换上述代码 行交换为第一行和第二行进行交换，列交换为第0列和第2列进行交换3. Numpy中的随机方法import numpy as np
print(np.ones((3, 4)))
print(np.zeros((3, 4)))
print(np.eye(3))结果输出[[1. 1. 1. 1.]
[1.
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2023-12-02 13:26:58
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多字节变量在内存分配时是低字节在前的，例如，定义一个四字节的变量“int a;”系统给a分配的地址为0x90008542，低字节在前，这个地址就是a的最低字节的地址，那么a的最高字节地址就是0x90008545。在设备间通讯时，一般获取到的数据都是一个字节一个字节的，比如，通过uart发来的数据，通过IIC从24C02中读取的数据，这些都是一次读取一个字节的。A设备从B设备获取多字节数据时，如果B
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2024-06-18 16:11:27
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Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……在默认情况下，Python 程序是单个进程，使用单 CPU 核心执行。而大多数当代机器学习硬件都至少搭载了双核处理器。这意味着如果没有进行优化，在数据预处理的时候会出现「一核有难九核围观」的情况——超过 50% 的算力都会被浪费。在当前四
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2024-08-12 10:53:58
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记得刚开始学习python文件操作写文件的时候有个问题，很奇怪。最后知道了就是字节数的原因。
我们先来看个例子。
新建个文件存为utf-8命名为0117utf-8.txt记得去掉BOM头。
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2023-07-28 11:15:05
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Albert Chen
Albert Chen 的个人博客 首页 分类 归档 标签 关于 numpy 维度与轴 发表于
分类于 编程语言
| 我知道 numpy 是多维数组，但是一直不理解其轴 axis 的概念，以及基于轴之上的计算。今天写了些实例终于理解了
由于需要求数组的逆，而numpy.ndarray不能直接求逆，需要先转换为numpy.matrix类型。 ndarray转matrix：x = np.mat(x)matrix转ndarray:x = x.A需要注意的是，matrix 只能表示二维数据，用其他维度的ndarray转换为matrix后，再进行维度的变换。顺便附上矩阵求逆：x = x.I矩阵转置x = x.T后续发现numpy 和 ma
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2023-11-03 12:05:32
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字节流和PIL对象的互转. 也可以读取OSS的数据#!usr/bin/env python# encoding:utf-8fro
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2021-09-03 13:24:47
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