Python中的维度是一个广泛讨论的话题，尤其当我们处理多维数据、数组和矩阵时。维度可以理解为数据在空间上的扩展程度，通常与数学中的向量和张量相关。在机器学习、数据分析和科学计算中，维度的概念尤为重要，因为数据的维度直接影响到算法的性能和计算复杂度。
## 协议背景
在网络通信和数据传输中，理解维度同样是关键。为了更好地理解数据交流的维度，我使用了OSI模型的四象限图，以及协议发展时间轴来解释
1，什么是算法的时间和空间复杂度 算法（Algorithm）是指用来操作数据，解决程序问题的一组方法，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常使用时间复杂度来描述。空间维度：是指执行当
什么是退化维度（Degenerate Dimension,DD），就是那些看起来像是事实表的一个维度关键字，但实际上并没有对应的维度表，其中，事实表的粒度就是文档本身或文档中的一个分列项。具体怎么理解呢？在传统的父子关系型数据库中，事务编号是事物标题记录的关键字，比如订单编号、发票编号，这样的纪录包含了诸如事务日期、供应商标示这样在总体上对事务有效的所有信息。但在给出的维度模型中，已经将这些令人...
原创
2022-03-28 17:54:00
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什么是退化维度（Degenerate Dimension,DD），就是那些看起来像是事实表的一个维度关键字，但实际上并没有对应的维度表，其中，事实表的粒度就是文档本身或
原创
2021-07-09 10:36:53
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一、Python基本概念
Python概念：
是一门易于学习、功能强大的编程语言，高效率、能简单又有效地实现面向对象编程，简洁的语法与动态输入特性，解释性语言的本质，在多种领域与与绝大多数平台都能进行脚本编写与应用快速开发工作。
创始人：Guido von Rossum(吉多·范罗苏姆)，尊称龟叔，1989年诞生，基于abc语言开
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2023-11-09 00:55:42
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1.定义：维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维
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2023-09-26 22:00:15
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在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？指标、维度是什么简单来说，在商业智能BI项目数据仓库中，维度就是看数据的角度，被看的数据就是指标。维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如：我想看2020年北京地区某品牌电脑的销售量、销售
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2023-10-20 08:08:26
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Python 是一种功能强大的编程语言，因其简单易学而广受欢迎。在数据科学、机器学习以及网络开发等领域，Python有着不可替代的地位。而在处理多维数组和矩阵时，Python 的 NumPy 库显得尤为重要。对于初学者来说，“Python 维度是什么”是个需要深入理解的问题。这个博文将详细探讨 Python 中的维度、如何设置环境以及如何部署 Python 项目。
### 环境预检
在开始之前
训练现代深度学习模型需要大量计算，通常由多个GPU提供。这会遇到如下问题，第一，必须支持GPU间通信，取决硬件支持，这种通信会产生重大开销。其次，用户必须修改训练代码，以利用GPU间通信。所需的修改可能是重要的或很小的。在TensorFlow库下，启用多GPU训练需要不可忽视的通信开销，并要求用户大量修改他们的代码。在本文中我们介绍Horovod，一个开源库：它通过环形拓扑结构来实现高效的GPU间
一、维度建模分为两种表事实表 存在这样一些数据，如行为记录，操作记录，订单，日志等，都可以作为事实表 特点：每条数据都有一个唯一键，数据通常来说不会更新，随着时间的增加而增加维度表 维度表是分析数据角度的信息表，如商家信息，地区信息，用户信息为角度存储的表，适合经常更新，一般和事实的关系是一对多二、维度建模三种模型：星型模型雪花模型星座模型说明：1）. 星型模型 以事实表为中心，所有的维度表直接连
例如，人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率等，都可以作为衡量不同领域发展状况的指标。也可以是相对数，反映
原创
2024-07-25 11:00:57
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算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
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2023-09-17 12:31:48
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python中数组切片[:,i] [i:j:k] [:-i] [i,j,:k]# 逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下
1.二维数组
X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）
X[:,1] 取所有行的第1个数据
X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列
X[1,:]
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2023-08-07 21:14:49
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现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 numpy 1.11.0 matplotlib 1.5.1建议先阅读： 1.(大)数据处理：从txt到数据可视化 2.机器学习之K-近邻算法（Python描述）基础 3. 教程来自于《机器学习实战》第二章 4. 代码及数据github@Mini-Python-Project中的DataSource文件夹下有个压缩包前言通过基础
什么是统一维度模型BI企业级解决方案 什么是统一维度模型 层次结构、级别、成员和度量值什么是MDXMDX与SQL的区别什么是数据仓库什么是OLAP数据分析引擎BI企业级解决方案什么是统一维度模型维度（dimension）是描述事实数据表中的数据级别的有组织的层次结构统一维度模型(UDM) 的作用是在用户和数据源之间搭建一座桥梁。UDM 通过一个或多个物理数据源构造而成，最终用户
两个特性在什么情况下可以放在一个dimesion中？customer与material可以放在一个维度中吗？ 从技术上来说，放在一个dimesion与分别放在不同的dimesion中都是可以的，但是从业务的角度来说，我们就需要考虑哪种方式更好。 一般来说，当特性是1:N的关系时，可以放在一个dimesion中，当特性之间的关系时M:N时，放在一个维度中可能就不是那么好，这主要体
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2023-11-25 13:56:36
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1、秩、维度NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量—
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2024-05-17 11:15:19
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日期维度是我们最常用的维度，平台初始，最先初始化的可能就是日期维度，这里我们就简单介绍下日期维度。什么是日期维度我们日常生活，数据的产生都和日期有关，每一分、每一秒都会产生数据，数据分析也离不开日期。 日期维度就是一张固化的日历，一年365天，每一天都有，我们打开电脑中的日历：日历这里面有的，我们都可以固化下来，像周几、农历、年、月、日、节假日，我们都可以固化下来，方面我们分析的时候使用。日期维度
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2023-11-25 05:30:56
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维度是一组数据的组织形式。数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念。 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。对应列表、数组和集合等概念。 列表和数组：一组数据的有序结构。 区别： 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 二维数据： 二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。 表格是典型的二维数据。其中，表头是二维数据的一部分 多维数据：
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2023-06-14 12:18:19
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