上回我们已经学会了如何创建 TCP 客户端/服务器 也实现了了 短链接 - 长连接， 半双工通讯 - 全双工通讯上一篇文章是基础，建议先看: Python 编程 (一) 网络编程通过渗透测试进入的服务器没有安装 netcat 却安装了 Python。在这种情况下，Python 可以快速的创建一个简单的服务器和客户端用来传递想要的文件。文件数据读取 _open()我们先来创建一个文件读取的函数 _o
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2024-01-18 16:56:32
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里
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2023-08-31 17:23:17
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Python学习笔记第二十八天NumPy Ndarray 对象ndarray 的内部结构 NumPy Ndarray 对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容
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2023-08-15 12:52:57
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Python中万物皆对象，假如我们需要在网络中传输数据，必须转换成二进制的格式。所以我们需要将具体的对象转换成字节码，然后通过socket进行网络输送。对于Python内置的字符串对象可以encode编码成字节码，全部的对象(包含字符串)可以通过pickle模块转换成字节码，对方收到消息直接反序列化就可以拿到对象。下面我通过简单的UDP协议进行数据传输试验:服务端文件:#!/usr/bin/env
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2023-07-04 14:31:15
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Python numpy 入门安装numpy：(1) 文件超过14MB，默认安装常常会超时：C:\Python310\Scripts>pip install numpypip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Re
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2023-07-03 18:06:17
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# 使用 Python 将 NumPy ndarray 转换为字符串 ndarray 的完整指南
在开发过程中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。在这种情况下，我们将学习如何将 NumPy 的 `ndarray` 转换为字符串格式的 `ndarray`。本文将详细介绍整个流程，包括每一步的代码实现和注释。
## 流程概览
下面是整个流程的概括表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 03:35:20
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# Python网络传输实现教程
## 概述
在本教程中，我将教会你如何使用Python实现网络传输。网络传输是一种通过网络连接传输数据的过程，它使得不同地点的计算机可以相互通信和共享信息。Python提供了一些强大的库和模块，使得实现网络传输变得相对简单。
## 整体流程
下面是实现Python网络传输的整体流程。我们将使用TCP/IP协议进行数据传输。
```mermaid
gantt
原创
2023-11-08 12:36:56
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NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为：NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。接下来我们通过一组实例来了解
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2024-03-04 23:13:54
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1. 本文介绍今天为大家介绍以下内容：Ⅰ ndarray数组与列表的相互转化；Ⅱ ndarray数组的数据类型转化；Ⅲ 改变ndarray数组的形状；说白了，就是讲述3个函数。当然，这只是numpy函数中的冰山一角。这里只是介绍在学习numpy过程中，最先遇到的几个函数。2. ndarray数组与列表的相互转化当你学习numpy的时候，我就默认你肯定已经学过Python基础了。对于list列表这个
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2023-08-30 07:52:20
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我用的是anaconda自带spyder写代码的。anconda是一款免费的集成开发环境，而且自带了numpy等数据分析模块，推荐给大家。数组对象ndarray简介之前我的文章中介绍过Python的列表，当时就说和数组挺像的，唯一的不同是列表内部的元素可以是不同的类型，比如字符串和整数同时存在在一个列表中是可以的。而数组类似于C语言的数组，只支持一种类型元素在一个数组中。 我们先来体验一下数组：#
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2023-08-14 15:24:21
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感觉学习的主要是函数的用法，一些简单功能的实现，以及一些函数的使用逻辑一、查看帮助文档import numpy as np
help(np.array)//使用help()函数，如果需要查看的是某个包里面的，需要先导入，后根据导入的语句变换help()括号内的内容
# from numpy import *
# help(array)
import numpy as np
np.array?//在
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2023-10-20 23:27:53
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python网络编程之数据传输UDP实例分析本文实例讲述了python网络编程之数据传输UDP实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 一、问题： 你觉得网络上像msn，qq之类的工具在多台机器之间互相传输数据神秘吗？你也想玩一下在两台机器之间传数据吗？今天让python告诉我们基本原理吧，当然只是做简单的了解，实际情况复杂的多。 我们今天用
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2023-09-19 23:20:16
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前言：以前面试总会被问到Socket编程懂不懂，因为工作一直没涉及加上自己只是上学的时候学过，所以一直都只知道皮毛，现在想专做算法面试又遇到这个问题，疫情在家闲着也是闲着，所以从网查找资料自己也实现以下，现在主要用Python所以就用Python实现，其实Java、C++也都很好实现，只是很长时间没写了，所以用Python实现。TCP协议：我们知道TCP协议（Transmission Contro
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2024-02-21 08:16:14
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原文中程序运行有误，在此做修改与解释，如下： 功能说明：共2个py文件分别为server和client端，采用socket进行通信。提供两种功能：“dir“ 命令用于显示服务器端可下载文件名；“get/put+文件名“ 命令用于与服务器端进行下载或发送数据交换。Socket解释服务器上socket编写步骤：1.调用socket函数创建socket对象，如：socket_server = socke
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2023-08-04 20:34:46
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Numpy的安装建议使用Anaconda管理这些包，Anaconda的具体教程参考上一篇笔记【Anaconda的基本使用与在Pycharm中调用】安装好Anaconda后可以在Anaconda Prompt使用activate 环境名进入自己创建的环境。使用下面指令安装Numpy和Pandasconda install numpy
conda install pandas导入numpyimport
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2023-12-10 12:15:59
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我们了解了如何使用索引进行切片以及选择 ndarray 元素。当我们知道要选择的元素的确切索引时，这些方法很有用。但是，在很多情况下，我们不知道要选择的元素的索引。例如，假设有一个 10,000 x 10,000 ndarray，其中包含从 1 到 15,000 的随机整数，我们只想选择小于 20 的整数。这时候就要用到布尔型索引。来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以
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2024-01-20 22:11:01
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ndarray 的数据类型数据类型，即 dtype ，也是一个特殊的对象， 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表示数据的数据）dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常，其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）i
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2023-07-04 14:28:09
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1. NumPy ndarray对象NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块，您可以使用索引或切片的方式获取数组中的每个元素。ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布局方式有两种，即按行或者按列。1.1创建nda
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2024-03-11 06:11:53
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numpy库英文官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html
一、numpy库中的数组对象
二、numpy库数据存取与文件
三、numpy库的随机函数
四、numpy的统计函数
五、梯度函数
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2023-10-07 15:52:48
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ndarray 数组的创建 numpy中最重要的数据类型：数组–numpy （列表–python） 数组被称为是n_d array数组 多维数组，跟列表一样的是：都是能够存储多个元素的容器。Numpy提供了很多方式（函数）来创建数组对象，常用的方式如下：array (重要)
arange (重要)
ones / ones_like (重要)
zeros / zeros_like
empty / e
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2023-10-14 05:35:30
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