# 拓展维度：Python 的强大拓展能力
Python 作为一种高级编程语言，以其简洁易读、功能强大而备受程序员们的喜爱。除了本身丰富的内置库外，Python 还具有丰富的拓展能力，可以通过各种第三方库或者自定义模块来扩展其功能，实现更多的应用场景。本文将介绍 Python 的拓展维度，包括第三方库的使用、自定义模块的编写等内容，并通过代码示例来演示如何进行拓展。
## 第三方库的使用
P
原创
2024-07-14 04:50:28
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个人手记
注意：在pycharm中不能将文件名命名为已有模块名
一、导入numpy作为np，并查看版本和安装位置import numpy as np
print(np.__version__,'/n',np.__file__)二、在NumPy中，数组这一类又被称为ndarray。
1、ndarray.ndim
指数组的维度，即数组轴（axes）的个数，其数量等于秩（rank）。
通俗地讲，我
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2024-01-27 16:28:03
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# 使用 NumPy 扩展数组的维度
在数据科学和机器学习的领域，处理多维数据是非常常见的需求。Python 中的 NumPy 库提供了一种方便的方法来处理这些多维数组。本文将介绍如何使用 NumPy 扩展数组的维度，并附带代码示例以帮助理解。
## 什么是数组维度？
在 NumPy 中，数组的维度（或轴）是指数组的形状。一个一维数组可以看作是线性序列，例如：[1, 2, 3]。而一个二维数
# 拓展维度：Python中的un模块
在Python编程语言中，`un`模块是一个非常有用的工具，它提供了一些方法和函数，用于处理Unicode字符串。Unicode是一种用于表达字符的标准编码方式，它可以表示世界上几乎所有的字符，包括各种语言的文字、符号和表情等。在处理多语言文本或者需要进行字符编码转换的任务时，`un`模块就显得尤为重要了。
## un模块的常用功能
`un`模块主要提
原创
2024-06-06 05:56:56
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# PyTorch 拓展维度的技巧与应用
在实际的深度学习工作中，我们经常会遇到需要对张量进行维度调整的情况。本文将介绍如何在 PyTorch 中扩展维度，并提供一些相关的代码示例，以帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是维度扩展？
在 PyTorch 中，张量（tensor）是数据的基本单位。维度（dimension）指的是张量的轴数。例如，一个 1D 张量（向量）可以表示为 `[1,
最近在学python，学到class 多重继承，降到了c3算法，这里记录一下一、什么是拓扑排序
在图论中，拓扑排序(Topological Sorting) 是一个 有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph) 的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：每个顶点出现且只出现一次。若存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在序列中顶点A
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2023-08-24 10:39:03
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纵向合并：pd.concat([表 1，表 2，表 3])注：将concat 中参数axis 设置成 1 就可以横向合并左右连接（left
和 right）：左连接，左表 h1 原封不动，右边根据左表进行合并，如果存在相关的名字，就正常返回数据，如果不存在（韩梅梅、李 雷），就返回空(NAN)值；右连接就是听右表的，左表有则返回无则为空。外连接(outer)：外连接是两张表妥协的产物，
原创
2023-10-12 13:42:35
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数组的类型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，对应于数学中数组的概念。例:北京、上海、 天津、重庆一维数据的表示在Python中主要采用列表形式表示。例如：中国的直辖市可以采用一个列表变量表示一维数据的存储总体思路是采用特殊字符分隔各数据。例如：
空格分隔元素逗号分隔元素
CSV格式(逗号分隔值)一种通用的、相对简单的文件格式，存储的文件一般采用.csv为扩
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2024-06-27 21:56:01
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.pypython文本源码文件，也可以用python.exe直接运行 .pyw也是python的文本源码文件，但是默认由pythonw.exe打开，而且不显示命令行窗口，带GUI的python代码可以使用这个，比如自带的idle.pyw .pyc由.py文件编译生成的二进制文件，执行速度可能会快点，但是相对于.py文件体积上的减小并不是很明显，还有个缺点是不同的python版本
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2023-06-04 21:29:36
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获取不带扩展名的文件的名称：import osprintos.path.splitext(path_to_file)from os.path import basename# nowyou can call it directly with basenameprintbasename(abc.txt)>>>base=os.path.basename(rootdirsubfile.
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2023-09-16 21:38:00
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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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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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# 拓展Python：提升技术与应用的深度
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等多个领域。然而，除了这些常见的应用场景外，了解并掌握Python的进一步扩展功能将有助于开发者提升技能和解决实际问题。本文将探讨Python的扩展知识，提供代码示例，并通过一些可视化工具（如甘特图）来帮助理解。
## Python的基本结构
在开始之前，我们
构建 Python C 扩展模块有好几种扩展 Python 的功能的方法。其中一种就是用 C 或 C++ 编写 Python 模块。通过这个过程可以提高性能，更好地访问 C 库函数和系统调用。在本教程中，我将带大家了解如何使用 Python API 来编写 Python C 扩展模块。这里说的都是 Cpython。通过本教程你将学到在 Python 内部执行 C 的函数将参数通过 Python 传
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2024-06-10 18:21:14
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在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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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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一、数据的维度维度：一组数据的组织形式。 数据维度：数据之间形成特定关系表达多种数据含义的基础概念。1、一维数据一维数据：由有对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组。 python表示：列表和集合表示 列表和数组：都是表达一组数据的有序结构的类型。 区别：列表中元素的数据类型可以不同，而数组中元素数据类型相同。2、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。 python表示
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2023-06-16 15:46:29
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在Python中进行数据分析会用到一些模块，使用比较多的有Numpy、Matplotlib、pandas这三个基本的库。这一节主要介绍Numpy 库的基本的使用。数据的维度维度：也就是一组数据的组织形式 列表和数组都可以表达一组数据的有序结构，区别在于，列表中的元素类型可以不同，数组中的元素类型补休相同。 一维数据：列表或者集合 二维数据：列表（二维数据由多个一维数据构成，表格是典型的二维数据，表
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2023-08-30 14:28:14
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一、数据的维度1.一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。 2.列表和数组区别： （1）列表:数据类型可以不同 （2）数组:数据类型相同 3.二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。 4.多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。 5.高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。 6.数据维度的python表示
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2023-11-15 18:11:27
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