# Python 归约
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强的特点，广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等领域。在Python中，有一种常见的编程技巧叫做"归约"，它的作用是将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。
## 归约的基本概念
归约是指将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。常见的归约运算有求和、求积、求最大值、求最小值等。
在Python
原创
2023-12-13 11:16:36
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Numpy 简介import numpy as np Numpy是应用 Python进行科学计算的基础库。它的功能包括多维数组、基本线性代数、基本统计计算、随机模拟等。 Numpy的核心功能是 ndarray 类，即多维数组。多维数组是线性代数中非常广泛的概念，如一维数组就是向量，二维数组是矩阵。在数组中，要求所有元素必须是同一类型，这是与列表与字典的
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2023-08-14 10:23:59
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今天这篇是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。转置与reshape转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。转置矩阵的定义是将一个矩阵的
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2024-07-27 16:34:47
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上一篇文章小编和大家分享了，学习Python编程语言文件的相关知识，这篇文章小编要和大家分享的是Python语言中的一维数据处理方法。在Python语言中什么是一维数据？一维数据怎么处理？下面就是小编分享自己所学到的一维数据知识。一、什么是一维数据在Python语言中是这样定义的，由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织的，在Python语言中我们称之为一维数据。就像小编前面文章中分享的那
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2023-08-20 20:50:41
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作者是一名沉迷于Python无法自拔的蛇友，为提高水平，把Python的重点和有趣的实例发在简书上。一、递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里，递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知。使用递归解决问题，思路清晰，代码少。但是在主流高级语言中（如C语言、Pascal语言等）使用递归算法要耗用更多的栈空间，所以在堆栈尺寸受限制时（如
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2024-06-16 08:08:17
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这里指的是维度为A*B*C*？的规整的高维数组。方法1：直接嫖numpy提供的接口import numpy as np
a = np.zeros((3,3,0)).tolist()
# 这样的话创建出的其实是3*3*?的数组，最后一维是动态的
# 如果希望最后一维是固定长度的话，把参数中的0替换成想要的长度也就可以了，这样的话是用0填充了方法2：手撸函数def high_dim_list(shap
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2023-06-03 22:52:27
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在numpy中，一维数组是一个很奇葩的存在，在数组与矩阵计算时，很容易产生混淆，到底数组在矩阵计算时是应当作为行向量还是列向量呢？经过测试，本文预先给出如下结论：1.数组点乘矩阵时，将数组看做是行向量，按行依次与矩阵最内层方括号的内容（最后一个维度）点乘。 2.数组左乘矩阵时，将数组作为行向量，结果的维度数减1。 3.数组右乘矩阵时将数组作为列向量，结果的维度数减1。 4.注意： 上述计算中的数组
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2023-07-28 13:02:37
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# 理解 Python 中输出二维数组的一维数组
在学习编程的过程中，处理数据结构是一个重要的环节。今天，我们将讨论如何在 Python 中输出一个二维数组中的一维数组。我们会从基础的概念开始，逐步引导你完成这项任务。
## 流程概述
以下是实现目标的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-09-15 05:03:36
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# Python中的数组降维：从多维到一维
在数据科学和机器学习领域，数组降维是一个重要的操作。它允许我们将高维数据转化为低维数据，帮助我们更好地理解数据结构、减少计算复杂性，甚至提升模型的性能。本篇文章将为大家介绍如何在Python中实现数组降维，并通过一些代码示例来帮助大家理解这个过程中涉及的概念。
## 数组降维的概念
数组降维是指将多维数组（如二维、三维数组）转换为一维数组的过程。常
一、维数的变形。
1. 一维数组转二维数组以及同维变换。
2. 二维数组转化维度，ravel 和 flatten 。
二、数组的拼接。
1. 横向拼接 hstack 和 concatenate。
2. 纵向拼接 vstack 和 concatenate。
三、数组的分割。
1. 横向分割 hsplit 和 split。
2. 纵向分割 vsplit 和 split。
四、axis 图解
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2023-09-07 10:41:02
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1. 遍历def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(a)):
a[i] = square(a[i])2. 推导式def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
a = [square(item) for
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2023-05-25 21:30:20
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Python没有数组的概念，相对于一维数组，python已经转化为list和tuple，但是对于其他语言中对应的多维数组，在python中表示非常麻烦，很容易出现错误，也不容易引用。考虑到dict对于任意元素的索引方式，如果将数字索引作为dict的键值，那么可以将dict看作一个特殊的数组，从而也方便在python中进行索引。下面创建了一个三维数组:hough = {}
w, h, rad
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2023-06-08 01:04:59
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文章目录Numpy 学习数组的创建一维数组的创建二维数组的创建 Numpy 学习Python模块中的numpy，这是一个处理数组的强大模块，而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。下面将从这5个方面来介绍numpu模块的内容：数组的创建有关数组的属性和函数数组元素的获取–普通索引、切片、布尔索引和花式索引统计函数与线性代数运算随机数的生成数组的创建一维数组的创建可以使用
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2023-09-19 11:30:42
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一、numpy概述numpy用于快速处理任意维度的数组，主要来说就是对矩阵操作。numpy是使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。ndarray是一个n维数组类型Python列表可以实现多维数组，那么为什么还需要ndarray呢？numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以该类型的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，N
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2023-09-22 20:57:08
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今天。。好多不会的，慢慢补充1、python的二维数组初始化 s = [[0 for i in range(3)]for i in range(3)] 这样就初始了一个3*3的二维数组 = [[0 for in range(col_numbers)] for i in range(rows_numbers)] 2、 with open('test.txt','rb')
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2023-06-08 15:21:46
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pp = [[11,22,33],[111,44,55],[77,88,99]]
将二维列表转为一维列表
1、方法一 列表推导式ii = [i for p in pp for i in p]
print("ii={}".format(ii)) # ii=[11, 22, 33, 111, 44, 55, 77, 88, 99]2、方法二flatten，此方法结果输出列表中为空格间隔，且二
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2023-05-18 11:17:16
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知识的分享是人类最大的进步从matlab转到python一直对python的数据纬度很迷，怎么能够快速的简单的掌握python的数据纬度，在matlab中矩阵2行3列纬度就是（2，3）而python的2行3列，到底该怎么数。最简单的方法就是从中括号开始数：例如 a = numpy.array([1]) 那么他的纬度就是（1，）,注意后面有一个逗号，因为只有一个中括号，所以纬度就是（1，）同理，如果
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2023-05-26 20:44:23
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# Python一维数组和二维数组的区别
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教会你如何实现Python中一维数组和二维数组的区别。在这篇文章中，我将向你展示一个简单的流程图，详细说明每一步需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
我们首先来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title 实现Python一维数组和二维数组
原创
2024-01-05 04:28:24
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1 切片操作大体形式：x[:, :, :, :]这个操作是最基本，也是初学时最难理解的一个操作。不管是在np.array数组中，还是在torch.tensor中，都可以用这种通用方式去切片出我们需要的矩阵。 简单切片操作：x[idx_start:idx_end:stride] #x[起点:终点:步长]带逗号的切片操作：x[idx_start:idx_end, idx_start:idx_end:
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2023-06-23 15:16:42
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参考：python中初始化二维数组最好的办法就是按照下面这样：multilist = [[0 for col in range(5)] for row in range(3)]我们知道，为了初始化一个一维数组，我们可以这样做： alist = [0] * 5没错，那我们初始化一个二维数组时，是否可以这样做呢：multi = [[0] * 5] * 3其实，这样做是不对的，因为[0] *
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2023-06-08 15:12:58
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