众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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numpy求和import numpy as npa = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]])# axisum(a))
原创
2022-11-16 19:34:08
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Numpy库---通用函数一元函数：二元函数：聚合函数：布尔数组的函数：排序：其他函数补充： 一元函数：二元函数：聚合函数： 使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。同样Python中也内置了sum函数，但是Python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高，可以通过以下代码测试了解到：a = np.random.rand(1000000)
%ti
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2023-12-25 10:03:05
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我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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2019-01-18 20:22:00
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在计算 语义分割 结果的 metrics 的时候，会通过 K.sum 来计算 TP、FN、FP 的值，从而来计算 Precision、Recall、F1 以及 IOU 的值，不过在计算的过程中，这几个值会出现大于 1 的情况，实际上是计算中出现错误，主要原因就是 K.sum 计算中的一些问题。由于标 ...
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2021-08-07 11:29:00
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aggfunc 是用于聚合数据的功能，通常在 Pandas 中用于数据透视表（pivot table）或 GroupBy 操作中。让我们来详细探讨一下 aggfunc 和它的不同用法。sum:sum 是 Python 内置的函数，用于计算一组数值的总和。在数据透视表或 GroupBy 操作中，aggfunc=sum 将对每个分组的数值列求和。例如，对于你提供的 DataFrame，df.pivot
原创
2024-03-20 16:16:36
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pivot 用 np.sum 而不是 "sum"df_pivot = df.pivot_table( 16:39:41 [#-1] File "D:\Program Files\fs\speed_dev\resources\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 8728, in pivot_table 16:39:41
原创
2024-02-19 16:46:27
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2. >>>
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2024-06-09 09:12:42
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import pandas as pd
import numpy as np
print(
sum([
np.nan,1
])
) # np.nan 除非pd.df.sum
原创
2024-03-27 13:05:27
41阅读
1 + np.nan # nan
sum([1, np.nan]) # nan
np.sum([1, np.nan]) # nanhttps://blog.51cto.com/u_16055028/6177557
Python Pandas pivot_table 透视表 计数numpy.sum()是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中所有元素的总和¹²³⁴⁵。以下是该函数的基本语法：n
原创
2023-12-21 10:23:00
119阅读
import numpy as np
import pandas as pd
# 加法 sum函数 输出 np.nan
# pd.Series.sum np.nan 为 0
print(
pd.Series([np.nan, 1]).sum()
)
原创
2024-04-06 07:37:06
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Numpy模块导入import numpy as np创建通过Python列表直接传入1层，2层嵌套列表，变为1维，2维数组a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])通常，我们无法事先知道数组元素的具体值，但是数组大小是已知的。 这时可以用下面几种方法生成数组。zeros 函数生成元素全部为0的数组
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2023-12-10 22:16:51
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NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print (np.sin(a*np.pi/1
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2023-07-03 20:22:35
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np.ones()numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)通俗理解就是：shape参数产生一个什么形状的numpy矩阵np.ones(5)这就是一个一行五列的矩阵np.ones((2,3)) 这就是一个
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2023-07-04 21:16:24
265阅读
一.用于数组的文件输入输出1.将数组以二进制格式保存到磁盘np.save和np.load是读写磁盘数据的两个主要函数。默认情况下，数组是一未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。arr=np.arange(10)
np.save('some_arr',arr) #np.save将数组保存到磁盘，文件名为some_arr.npy
print(np.load('some_a
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2023-06-26 10:36:09
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算术运算符也即数学运算符，用来对数字进行数学运算，比如加减乘除。下表列出了 Python 支持所有基本算术运算符。表 1 Python 常用算术运算符运算符说明实例结果+加12.45 + 1527.45-减4.56 - 0.264.3*乘5 * 3.618.0/除法（和数学中的规则一样）7 / 23.5//整除（只保留商的整数部分）7 // 23%取余，即返回除法的余数7 %
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2023-08-07 21:13:47
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1、数组的拼接和裁剪t.clip(10,20)把小于10的替换成10，大于20的替换成20竖直拼接，通俗讲就是一个数组在上面，另一个数组在其下面水平拼接，通俗讲就是一个数组在左边，另一个数组在其右边np.vbstack(竖直拼接）,np.hstack(水平拼接）###数组的拼接
import numpy as np
t1=np.arange(12).resh
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2023-11-25 18:33:11
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# Python中使用numpy库实现push操作
## 概述
在Python中，numpy（Numerical Python的缩写）是一个用于进行科学计算的库，它提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。本文将教会刚入行的小白如何使用numpy库实现push操作。
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
pie
title 整体流程
"导
原创
2023-12-10 09:01:28
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# 如何在 Python 中释放 NumPy 数组的内存
在进行数据分析或科学计算时，NumPy 是一个非常流行且强大的数组计算库，但有时我们需要释放不再使用的 NumPy 数组所占用的内存。本文将引导你逐步完成这一过程，从理解数组的内存管理到编写代码来释放内存。
## 主要内容流程
以下是实现“释放 NumPy”内存的步骤流程：
| 步骤 | 说明
# Python中的N皇后问题解析
## 引言
N皇后问题是一个经典的组合优化问题。问题描述是：在一个N×N的棋盘上，放置N个皇后，使得它们互不攻击。换句话说，任何两个皇后不能在同一行、同一列或同一对角线上。这是一个经典的递归和回溯问题，广泛应用于算法和数据结构的学习中。
## 问题背景
N皇后问题由著名数学家约翰·霍普克罗夫特首次提出，并在计算机科学领域中被用作算法测试标准。解决这个问题
