1.shelve对象的持久存储不需要关系数据库时，可以用shelve模块作为持久存储Python对象的一个简单的选择。类似于字典，shelf按键访问。值将被pickled并写至由dbm创建和管理的数据库。1.1 创建一个新shelf使用shelve最简单的方法就是利用DbfilenameShelf类。它使用dbm存储数据。这个类可以直接使用，也可以通过调用shelve.open()来使用。impo
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2024-10-11 18:30:43
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Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。 高性能科学计算和数据分析的基础包,用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。
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2024-02-02 20:17:19
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这是一个学习摘要，个人学习总结，摘抄自于清华大学计算机博士陈旸。 目录1.为什么要用NumPy，而不是直接用Python2.NumPy有两个重要的对象2.1 ndarray(N-dimensional array object):多维数组2.1.1 创建数组2.1.2 结构数组2.2.3 连续数组的创建2.2 ufunc(universal function object):多维数组计算3.Num
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2023-12-02 23:48:43
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数据的CSV文件存取CSV（Comma-Separated Value，逗号分隔值）CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据np.savetxt(...) np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)frame：文件、字符串或产生器，可以是 .gz 或 .bz2 的压缩文件；array：存入文件的数组；fmt：写入文件的格
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2024-08-16 09:01:25
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列表（list）
- 列表是python中的一个对象
- 对象（object）就是内存中专门用来储存数据的一块区域
- 像数值，他只能保存一个单一的数据
- 列表中可以保存多个有序的数值
创建列表，通过[]
来创建列表
my_list = [] # 这是一个空列表
print(type(my_list))
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2023-08-08 08:58:17
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matlab矩阵存储方式a = 1:120;
b = reshape(a,[2,3,4,5]);
b(:,:,1,1)= 1 3 5
2 4 6b是一个（2,3,4,5）的四维数组，它可以这么理解[每一列有2个元素，每一矩阵有3列，每一页有4个矩阵，一共有5页]（其中行，列大家都懂，页就像是几个矩阵叠起来写满一页）科学计算的时候，一定要搞清楚自己数
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2023-12-20 00:09:29
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基础NumPy的主要对象是齐次多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有相同的类型，由正整数的元组索引。在NumPy维度被称为轴（axis）。轴的数量是等级（rank）。例如，三维空间中一个点的坐标[1,2,1]是一个等级为1的数组，因为它具有一个坐标轴。该轴的长度为3.在下面的示例中，该数组具有等级2（它是二维的）。第一维（轴）的长度为2，第二维的长度为3。[[ 1. ， 0. ， 0 ]，
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2024-07-31 18:34:02
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## Python列表存储为文件
在Python中，我们经常需要将数据存储到文件中以供后续使用。其中，将列表存储为文件是一种常见的操作。列表是一种包含多个元素的有序集合，可以存储各种类型的数据。本文将介绍如何使用Python将列表存储为文件，并给出具体的代码示例。
### 方法一：使用csv模块
csv模块是Python标准库中用于处理CSV文件的模块。CSV（Comma-Separated
原创
2023-11-30 14:05:54
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思维导图： 目录：一、Numpy与数组二、列表与Numpy数组的区别三、创建数组的几种方式1.Numpy与数组 @1：演示操作import numpy as np #导入numpy模块
a = [12, 34, 56, 33] #创建一个列表
b = np.array(a) #将列表转换为数组
print(a)
print(b)
pr
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2024-08-14 17:48:08
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目录0.为什么要使用numpy保存数据1.保存为二进制文件(.npy/.npz)并读取numpy.save和numpy.loadnumpy.saveznumpy.savez_compressed2.保存到文本文件numpy.savetxtnumpy.loadtxtnumpy.genfromtxtnumpy.fromregexnumpy.fromfile和numpy.ndarray.tofile0.
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2023-09-07 17:44:17
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# Python列表存储为多维数组
*引言*
在Python中，列表是一种非常常用的数据结构，用于存储一系列相关的数据。列表可以包含不同类型的元素，并且可以根据需要进行修改。在某些情况下，我们可能需要使用多维数组来存储和处理数据。多维数组是一种特殊的数据结构，由多个维度组成，可以表示矩阵、图像、地理空间数据等复杂结构。本文将介绍如何使用Python列表来存储和操作多维数组。
## 什么是多维
原创
2023-10-25 09:53:05
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# Python读取TXT存储为列表的实现
## 介绍
在Python中，我们可以使用简单的代码来读取TXT文件，并将文件内容存储为列表。这种方法非常方便，尤其是在处理文本文件时。本篇文章将教会你如何实现这一功能。首先，我们来看一下整个过程的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[打开TXT文件]
C[读取文件内容]
D[将内容
原创
2024-01-02 05:53:49
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1、Numpy认识Numpy 是用于数据科学计算的基础，不但能够完成科学计算任务，还能被用作高效地多维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。Python 提供了一个 array 模块，和 list 不同，它直接保存数值，但是由于 Python 的 array模块不支持多维，也没有各种运算函数。Numpy 弥补了这一遗憾。Numpy 提供了一种数组对象——ndarray(下文统称数组)关于 ndarra
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2023-09-01 08:02:47
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import numpy as np
#存取元素
#数组元素同列表一样，存在切片的性质
#一维数组
#可以使用太通列表一样的方式对数组元素进行存取
a = np.arange(10)#使用arange创建数组，数组的下标是从0开始的
print a
print a[5]#输出的是下标为5，但是是第6个元素
print a[3:5]#切片取元素，获
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2024-05-06 19:24:30
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# Python Numpy清空列表
在Python中，列表是一种常用的数据类型，用于存储多个值。当我们在使用列表时，有时候需要将列表中的元素清空，以便重新使用或者释放内存。在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库来清空列表，并提供相应的代码示例。
## 什么是Numpy？
Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。Numpy的核心是nd
原创
2023-12-13 14:43:09
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# Python Numpy列表赋值
在Python编程中，经常会使用到Numpy库来处理数组和矩阵等数据结构。Numpy提供了丰富的方法来操作数组，包括列表赋值。在本文中，我们将介绍如何使用Numpy来进行列表赋值操作，并给出一些代码示例来帮助读者更好地理解这一概念。
## Numpy简介
Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的
原创
2024-05-27 03:36:21
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# 使用 NumPy 和 Python 列表的初学者指南
在学习 Python 数据科学或数值计算时，NumPy 是一个极为重要的库。它专为数值计算而生，提供了一个高性能的多维数组对象和大量用于操作这些数组的工具。同时，Python 的内置列表提供了基本的数据结构。通过理解这两者之间的差异和联系，初学者可以在这方面打下扎实的基础。下面，我们将详细介绍如何使用 NumPy 和 Python 列表，
原创
2024-10-22 03:51:36
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list的基本实现技术Python标准类型list就是一种元素个数可变的线性表，可以加入和删除元素，并在各种操作中维持已有元素的顺序(即保序)，而且还具有以下行为特征：基于下标(位置)的高效元素访问和更新，时间复杂度应该是O(1)；为满足该特征，应该采用顺序表技术，表中元素保存在一块连续的存储区中。允许任意加入元素，而且在不断加入元素的过程中，表对象的标识(函数id得到的值)不变。为满足该特征，就
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2023-10-16 09:24:25
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一、Numpy的介绍：1、ndarray：NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：（1）实际的数据 （2）描述这些数据的元数据 ，大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。NumPy数组的下标从0开始。 同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数
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2023-09-22 13:37:53
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1、numpy库简介： NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。2、numpy库使用： 注：由于深度学习中存在大量的矩阵运算，实践中也主要关注此点。 运行环境：Python3（1）矩阵（matrix）、列表（list）、数组（array）的转换list变成array
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2023-10-16 10:31:52
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