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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文章目录np.mean()np.loadtxt()np.random.normal()np.where()np.ravel()&np.flatten()np.c_&np.r_np.meshgrid() 更新中~ np.mean()求平均值，注意axis=0代表的是求每一列的平均值，axis=1是求每一行的平均值，这里的axis不要死记硬背，其实很容易记住，后面增加说明。不指定a
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2024-05-17 16:15:08
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## 如何将数值转为np形式
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Python语言将数值转为np形式。在本文中，我将向你展示整个过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
### 过程概述
下表展示了将数值转为np形式的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入numpy库 |
| 步骤2 | 创建数值 |
| 步骤3 | 将数值转为n
原创
2023-10-09 03:32:31
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## Python Selenium 输入框数值获取
### 简介
在使用 Python Selenium 进行自动化测试时，经常需要在输入框中输入数值并获取输入框中的数值。本文将介绍如何使用 Python Selenium 来获取输入框中的数值。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[打开网页]
B[定位输入框]
C[输入数值]
原创
2023-08-25 09:00:28
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文章目录np.meshgrid函数np.mgrid函数np.append()函数 [5]参考资料 np.meshgrid函数meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。meshgrid的作用是：根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。如果第一个参数是xarray，维度是xdimesion，
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2023-09-20 19:43:30
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1.空值的表示nan=NaN=NAN注意：两个空值是不相等的2.np.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)作用：创建一个数组3.np.isnan(x, *args, **kwargs)作用：Test element-wise for NaN and
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2023-10-28 11:47:27
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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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#创建ndarray
import numpy as np
nd = np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int
nd # array(['2', '4', '6', '11'], dtype='<U11')
# 使用np创建routin
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2023-09-09 01:24:05
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使用前 import numpy as np Numpy的重要特点是ndarray数组，里面存储的必须是同一种对象。data.dtype 可以查看数组data里面元素的类型。data.shape 可以查看数组data的大小。 （1）数组的创建 np.array(列表) 直接将列表转换为数组。 np.zeros(n) np.ones(n) 可以直接生成长度为n的一维全零数组。 np.zeros((m
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2023-11-09 09:02:34
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获取URL中的某个参数或者所有参数以便我们后续去修改这个地址，在程序中是非常必要的。网上有很多这样的代码片段，为了以后查阅方便，顺便整理思路，下面使用2种方法来获取URL中的某个参数。方法一 ，split( )分解法。将URL中的字符按照？，&进行一层一层的分解，将分解得到的参数保存在一个数组中，如果其他地方需要某个参数，直接遍历这个数组，得到自己想要的参数。可以将以上代码定义在一个方法里
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2023-07-02 22:44:03
429阅读
python基础–numpy库 zeros() ones()详解函数格式Numpy.zeros(参数 1：shape，数组的形状；参数 2：dtype， 数值类型)注意：zeros()生成的是数组不是列表例一：zeros((2,3))>>> import numpy as np
>>> np.zeros((2,3))
array([[0., 0., 0.],
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2023-05-23 23:19:13
4134阅读
在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现 kNN 算法时统计 k 个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终 kNN 算法的预测结果。Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。Counter 是 dict 字典的子类，Counter 拥有类似字典的 key 键和 value 值，只不过 Counter 中的键为待计数
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2023-11-21 19:18:32
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如何获取地址中的参数想要获取这个链接地址中的参数可以在jsp中用java片段获取，在<head>中<%String type =request.getParameter("type");%><script type="text/javascript"> var type = <%=type%>;</scrip
原创
2014-11-14 15:53:31
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# 如何在Python中获取6个数值
## 一、流程
下面是实现在Python中获取6个数值的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入random模块 |
| 2 | 使用random模块生成随机数 |
| 3 | 将生成的随机数存入列表 |
| 4 | 输出列
原创
2024-06-18 06:50:54
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该部分详解是收集网络资料后的综合总结概述，若有不足之处，望大佬们指点迷津，放在评论区，本人会认真更新吸取各位大佬的简介，后期继续努力更新发布更好更新的个人原创作品，望志同道合的朋友们喜欢，谢谢大家的理解和支持。
Python的NumPy库中dot()函数详解本人在学习Python数据分析时的线性代数运算章节中，遇到矩阵乘法的dot函数的用法一时难于理解，
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2023-05-31 15:47:26
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## Python获取矩阵中某个位置的数值
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细解释如何使用Python获取矩阵中任意位置的数值。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(定义矩阵)
C(输入行和列)
D(验证输入)
E(获取数值)
F(输出结果)
G(结束)
A --> B -->
原创
2023-11-12 10:23:12
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#创建ndarray
importnumpy as np
nd= np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int
nd #array(['2', '4', '6', '11'], dtype='#使用np创建routines函数创建#（1）np.one(sh
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2023-10-25 16:48:28
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Numpy中的random模块用于生成随机数，常用函数的用法总结如下：1. 产生随机数numpy.random.rand（d1,d2,d3...dn）：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。>>>import numpy as np
>>>np.random.rand(10) #生成shape = 10 的一维随机数组
Out[1]:
ar
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2023-12-27 15:27:39
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# Python中的NumPy库与旋转函数
NumPy是Python中一个强大的数学库，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。它提供了许多方便的工具用于处理数组和矩阵运算，其中包含的旋转函数则能够帮助我们进行多维数组的几何变换。
## NumPy旋转函数简介
在NumPy库中，旋转通常是指对二维或三维数组进行旋转变换。常用的旋转操作包括旋转图像、旋转点云等。在NumPy中，我们可以借助
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
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