NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中swapaxes方法的使用。原文地址：Python numpy.swapaxes函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:17
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背景：在学习C++编程的时候，都使用过标准库（STL）当中的swap，但更多的是swap(int,int)或 者等等一些基本的类型，发散一下是否也可以用来置换自定义的一个类型，比如说某一class（定义一个class相当于定义一个type了），先不从效率上来考虑，看看可行性如何。ps:欢迎讨论。 正文：在STL中的swap大概是这样的实现：template<typename T&g
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2024-10-29 13:41:11
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匿名页：没有文件背景的页面，如：堆栈数据段文件页的回收：将文件页回收到相应的磁盘上匿名页的回收：在磁盘上划分额外分区，磁盘设备作为交换设备，交换设备必须是块设备。swap机制：在内存不够用时，将部分内存上的数据交换到swap空间上，以便让系统不会因内存不够而导致OOM或更致命的情况。内存回收的两种情况：内核设计一个周期性回收内存的机制，不至于让系统的剩余内存长期处于很少的状态。有大于空闲内存的申请
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2024-04-12 13:05:28
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ndarray对象的操作函数之np.swapaxes(a,x,y)等价于 a.swapaxes(x,y)import numpy as npa = np.arange(24).reshape((2,3,4))生成如下数组：方法理解：a.swapaxes(x,y)，是将n维数组中两个维度进行调换，其中x，y的值为a.shape值（2，3，4）元组中的索引值（下标）。承接Matlab、Python和C++的编程，机器学习、计算机视觉的理论实现及辅导，本科和硕士的均可，咸鱼交易，专.
原创
2021-08-12 22:27:00
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此函数互换数组的两个轴，对于1.10之后的NumPy版本，将返回交换数组的视图，该函数采用以下参数。
numpy....
原创
2023-10-16 20:11:39
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1、numpy中的数组（1）数组维数import numpy as nparr1d = np.arange(24).reshape(24)print('一维数组：', arr1d)arr2d = np.arange(24).reshape((4, 6))print('二维数组：\n', arr2d)arr3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4...
原创
2021-07-08 14:34:07
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关于Python第三方库NumPy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，提供了多维数组和矩阵的常用操作，同时也提供了一些高效的科学计算函数。NumPy可以直接完成数组和矩阵的运算，无需循环，同时其底层运算通过C语言实现，处理速度快效率高，适用于大规模多维数组运算。pip安装NumPy库：NumPy可利用pip方法进行安装：NumPy常用函数：1.
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2024-04-01 17:48:51
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transpose()中三个轴编号的位置变化理解
transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号，垂直于a的平面即为所有平面，该平面上的数据再根据b,c相对于（0,1，2）的位置关系进行改变，下面以实例举例说明
A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形
In [8]: arr.transpose(0,1,2)
Out[8]:
array([[[ 0, 1, 2
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2019-11-07 10:38:00
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目录一、python语法之注释1、什么是注释2、如何编写注释二、PEP8规范一、python语法之注释1、什么是注释注释用来向用户提示或解释某些代码的作用和功能，它可以出现在代码中的任何位置。Python 解释器在执行代码时会忽略注释，不做任何处理，就好像它不存在一样。在调试程序的过程中，注释还可以用来临时移除无用的代码。注释的最大作用是提高程序的可读性。
注释其实就是对一段代码的解释说明(注释是
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2023-05-27 14:55:59
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目录描述语法参数返回值实例 正文
回到顶部描述Python 列表 insert() 方法将指定对象插入到列表中的指定位置。
回到顶部语法insert() 方法语法：L.insert(index,obj)
回到顶部参数index -- 对象obj需要插入的索引值。obj -- 要插入列表中的对象。
回到顶部返回值该方法没有返回值，但会在列表指定位置插入指定对象。
回到顶部实例以下
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2023-07-07 15:54:59
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python中主要存在四种命名方式：1、object #公用方法2、_object #半保护 #被看作是“protect”，意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量， &nbs
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2024-07-31 21:02:25
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方法（一）join()描述：Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。语法：str.join(sequence)参数：sequence要连接的字符串返回值：返回通过指定字符连接序列中元素后生成的新字符串。实例：="-";=("a","b","c");# 字符串序列.join();输出结果为：a-b-c方法（二）open（）描述：Python内置的open
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2024-05-16 04:40:25
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python 中的魔法方法：str 和__repr__引言在学习面向对象的时候，我们知道在 python 中有一类特殊的方法，叫做魔法方法，这种方法的特点如下： 1. 方法定义的时候以两个下划线开头和两个下划线结尾：如__init__、str__和__repr 2. 这类方法一般不需要我们手动调用，在满足某个条件的时候会自动调用，这个满足的条件我们可以成为调用时机。在Python 中有两个魔法方法
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2024-07-03 05:22:26
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方法用来描述对象所具有的行为。在类中定义的方法可以粗略分为四大类：公有方法、私有方法、静态方法、类方法。公有方法、私有方法一般所指属于对象的实例方法，私有方法的名字以两个下划线 __ 开始。每个对象都有自己的公有方法和私有方法，在这两类方法中都可以访问属于类和对象的成员。公有方法通过对象名直接调用，私有方法不能通过对象名直接调用，只能在实例方法中通过 self 调用或者外部通过 python 支持
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2023-07-29 10:34:25
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Python中函数不是方法，主要有以下区别：首先，从分类的角度来分析二者的区别（1）函数的分类：内置函数：python内嵌的一些函数。匿名函数：一行代码实现一个函数功能。递归函数：自己调用自己自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数。（2）方法的分类：普通方法：直接用self调用的方法。私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法。属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更
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2023-06-20 21:34:29
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1. 用函数创建多线程在Python3中，Python提供了一个内置模块 threading.Thread，可以很方便地让我们创建多线程。threading.Thread() 一般接收两个参数：线程函数名：要放置线程让其后台执行的函数，由我们自已定义，注意不要加()；线程函数的参数：线程函数名所需的参数，以元组的形式传入。若不需要参数，可以不指定。举个例子import time
from thre
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2023-10-16 03:28:49
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类方法从属于类对象的方法。类方法通过装饰器@classmethod来定义。格式：@classmethod
def 类方法名(cls [,形参列表]):
方法体@classmethod必须位于方法上面第一行第一个cls必须有；cls指的就是类对象本身调用类方法的格式：类名.类方法名(参数列表)。参数列表中，不需要也不能给cls传值类方法中访问实例属性和实例方法会导致错误子类继承父类方法时，传
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2023-05-31 15:27:01
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python中类的方法总结在python中，类的方法有如下三种： （1）实例方法（即：对象方法） （2）类方法 （3）静态方法 下面，将对这三种方法进行总结。1、实例方法（对象方法）通常情况下，类中的方法默认是实例方法，在定义的时候不需要使用使用特殊的关键字进行标识。基本知识对于实例方法，我们需要了解以下的基本知识：（1）实例方法至少有一个参数，默认该参数的名字为“self”（也可以是其他的），若
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2023-08-14 22:27:41
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python中可以定义类，为面向对象语言。在定义个class时，可以定义3中类型的方法。包括‘实例方法’、“类方法”,“静态方法”其中不同之处：python类的方法类型类访问实例访问意义实例方法不可以可以 类方法可以可以 静态方法可以可以 1，实例方法 实例方法是最简单的一种方法，定义一个实例方法第一个默认的隐式传参标示调用当前方法的实例：#encoding:utf
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2023-05-30 23:50:45
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## Python方法内调用方法
在Python中，方法是一种用于组织和重用代码的结构，它可以接受参数并执行特定的任务。在某些情况下，我们可能需要在一个方法内部调用另一个方法。这种方法内调用方法的技术可以使代码更加模块化和可读性更高。本文将介绍在Python中如何在方法内调用方法，并提供相应的代码示例。
### 为什么要在方法内调用方法？
在软件开发中，我们经常需要将大型任务分解为更小的任务
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2023-08-21 10:44:28
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