1. 装饰者模式装饰者模式是常用的软件设计模式之一。通过此设计模式，我们能够在不修改任何底层代码情况下，给已有对象赋予新的职责。python中可以用装饰器简单地实现装饰者模式。 1.1 将函数作为参数传递在C/C++中，函数指针可以将函数作为参数传递给另一函数。而在python中，函数也是对象的一种，函数可以被引用，也可直接作为参数传入函数，以及作为容器对象的元素。pyt
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2024-06-06 21:19:10
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标题1.以10为底的对数print(np.log10(100))102.以2
原创
2022-08-01 20:22:15
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Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ，更是Scipy、Pandas等的基础numpy相关属性np.ndim ：维度
np.shape ：各维度的尺度 （2，5）
np.size ：元素的个数 10
np.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’)
np.itemsize ：每个元素的大小，以
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2023-05-28 16:07:22
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# 如何使用Python NumPy生成Log文件
## 介绍
在本文中，我将教你如何使用Python NumPy库生成Log文件。首先，我将简要介绍整个过程的流程，然后详细说明每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。希望这篇文章对你有所帮助。
## 流程概述
以下是生成Log文件的整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入NumP
原创
2024-03-27 04:05:32
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每次当我想用python实现ln函数时，下意识的就会输入错误的函数代码，这里特来记录一下关于num
原创
2022-07-13 18:14:05
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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
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2022-06-02 06:53:26
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文章目录一、Numpy 的加减乘除二、Numpy 的三角函数2.1 常见三角函数：`sin()`、`cos()`、`tan()`、`arcsin()`，`arccos()`， `arctan()`2.2 角度与弧度转化：`numpy.degrees()`三、Numpy 的元素精度函数3.1 四舍五入：`numpy.around()`3.2 向上取整：`numpy.ceil()`3.3 向下取整：
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2023-08-07 16:55:04
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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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最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。
一、 数组生成
创建数组
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2023-12-15 16:23:17
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python的numpy中常用函数的详细介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.
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2023-08-05 11:35:19
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此处先介绍log常用的两个底数计算（以10为底和以e为底），以后再补充完毕1以10为底：import numpy as npnp.log10(x)如：>>> np.log10(100)2.0>>>2，e为底log下什么都不写默认是自然对数如：>>> np.log(np.e)1.0>>>...
原创
2021-08-12 22:24:28
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Python中Numpy介绍及常用函数Numpy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用， 这种组合广泛用于替代 Mat
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2023-11-01 17:31:21
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注意：下面函数的含义中尺寸大小指的是数组的属性shape的值 内容概括Numpy简介Numpy库函数讲解Numpy数据类型Numpy的创建numpy创建随机数组Numpy数组的属性函数Numpy更改数组形状Numpy统计函数Numpy算数操作Numpy比较操作Numpy的指数，对数，三角函数Numpy取整，四舍五入Numpy矩阵运算Numpy数组合并Numpy数组分割Numpy其他函数np.ten
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2023-08-06 14:32:09
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1-1 python注释#这是一个注释 print(“Hello world”)
#Hello world 1-2 python运算符 转义字符 1-3 Python 变量类型创建变量就意味着会在内存中开辟空间，同时变量必须赋值才会被创建。1-4 Python 中的变量赋值单变量赋值： 1 counter = 100#赋值整型变量
2 miles = 10
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2024-06-17 10:23:10
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1. python源生logginglogging.basicConfig()方法可让你快速使用logging。import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')此时创建的是一个r
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2023-08-15 17:07:12
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描述 log() 返回 x 的自然对数。高佣联盟 www.cgewang.com 语法 以下是 log() 方法的语法: import math math.log(x[, base]) 注意：log()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。 参数 x -- 数值表达式。
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2020-07-18 11:27:00
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在Python内置环境 中，直接存储数值的数组(array)对象只存在一维结构，无法支持多维结构，也没有相关数组运算函数，这些使得Python在数值运算上有诸多不便之处。为了弥补这些不足，第三 方函数库NumPy被整合开发出来。NumPy的核心功能是高维数组，NumPy 库中的ndarray (N-dimensional array object) 对象支持多维数组，数组类型的对象本身具备大小固定
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2023-08-31 19:27:40
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本文和大家分享的主要是Python logging模块相关内容，一起来看看吧，希望对大家 有所帮助。 记录日志是追踪事件的一种手段。通过添加日志，开发者可以清楚地了解发生了哪些事件，包括出现了哪些错误。logging 模块提供了一系列便捷的函数，用于简单的日志记录。它们分别是 debug() , info() , warning() , error() 和 critical() 。 简单
引言：Numpy是科学计算库，是一个强大的N维数组对象Ndarray, 计算功能是数组的50倍，具有广播机制。其包含的数学函数极大地方便了数据计算与研究，也是pandas和Scipy的基础.import numpy as np1. Ndarray的基本属性Ndarray.ndim: 获取数组的维度Ndarray.shape:获取各个维度的长度，也叫形状Ndarray.dtype:获取元素的数据类型
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2023-08-29 15:27:15
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# 深入探索 Python 中的 NumPy ewm 函数
## 引言
在数据科学领域，时间序列分析扮演着重要角色。当我们需要对随时间变化的数据进行平滑处理时，衰减加权平均（Exponentially Weighted Moving Average, EWMA）是一个常用技术。在 Python 的 NumPy 库中，虽然 NumPy 本身并不直接提供名为 `ewm` 的函数，但在 Pandas
