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songfantasy:
不错,学习了
java与c/c++之间的数据交互-----jni点滴 -
wen0301:
有时间,读读看,并且看看花多长时间。
为了练好口语,你敢不敢每天读一遍,坚持一个月? -
wen0301:
加一些 代码,效果会更好。。。
设计模式:简单工厂、工厂方法、抽象工厂之小结与区别 -
wen0301:
能加一些实际代码 效果会更好吧~~
设计模式:简单工厂、工厂方法、抽象工厂之小结与区别 -
lijiancool:
每天一遍,都不要做其他事情了,哦滴神呀。。。。
为了练好口语,你敢不敢每天读一遍,坚持一个月?
概述
本节主要讲解numpy数组的加减乘除四则运算。 np.array()返回的是numpy的数组,官方称为:ndarray,也就是N维数组对象(矩阵),N-dimensional array object。 这个对象的特性跟矩阵的特性也比较接近,因此我这里有时就将其混称为数组/矩阵了。
数组加法
例如:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = np.arange(4)
print("b:", b)
c = a + b
print("c=a+b:", c)
输出结果为:
a: [10 20 30 40]
b: [0 1 2 3]
c=a+b: [10 21 32 43]
从例子中我们可以看出数组/矩阵的加法就是把两个数组/矩阵中对应的元素进行相加,组成一个新的数组/矩阵。 那如果两个数组/矩阵的维度不一样,可否进行相加呢? 比如在上面的例子中,我们如果把b数组的数据修改成自由3个元素的,我们来看下会发生什么事情:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = np.arange(3)
print("b:", b)
c = a + b
print("c=a+b:", c)
输出为:
a: [10 20 30 40]
b: [0 1 2]
Traceback (most recent call last):
File "E:/learn/numpy/lesson3/main.py", line 8, in <module>
c = a + b
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,) (3,)
直接报错了,也就是如果两个数组/矩阵不是相同维度的,则不能进行相加。
我们再来看个例子:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = 4
print("b:", b)
c = a + b
print("c=a+b:", c)
输出为:
a: [10 20 30 40]
b: 4
c=a+b: [14 24 34 44]
在这个例子中,我们用一个数组/矩阵加上一个数字,结果是这个数组/矩阵中的元素分别加上了这个数字组成一个新的数组/矩阵。 那这里这个数字的形状跟a数组/矩阵的形状其实是不一样的,但结果还是能够相加,这是怎么回事呢?
其实,numpy会自动尝试把数字或矩阵进行broadcast操作,以便于尽可能地进行矩阵计算,这里就把单个数字扩展成了跟a数组/矩阵一样形状的数组/矩阵,然后进行数组/矩阵的相加。 而之前那个报错的例子中是因为两个数组/矩阵无法进行扩展成相同的形状而进行数组/矩阵的相加。
数组/矩阵的减法
数组/矩阵减法跟数组/矩阵的加法一样,这里就不重复了。
数组的乘法
看例子:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = np.arange(4)
print("b:", b)
c = a * b
print("c=a*b:", c)
输出为:
a: [10 20 30 40]
b: [0 1 2 3]
c=a*b: [ 0 20 60 120]
看起来乘法也不难,就是两个数组中对应元素的相乘,可以认为是矩阵的数乘。 在上面的例子中,如果b=4,则numpy会用用广播(broadcast)方式把数字4扩展成跟a相同维度但其元素都为4的数组,然后再进行对应元素相乘的方式。 具体实现为:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = 4
print("b:", b)
c = a * b
print("c=a*b:", c)
输出为:
a: [10 20 30 40]
b: 4
c=a*b: [ 40 80 120 160]
学过线性代数的都知道,在矩阵中有两种乘法:点乘和叉乘。 向量:u=(u1,u2,u3) v=(v1,v2,v3) 点积公式:u * v = u1v1+u2v2+u3v33=lullvlCOS(U,V) 叉积公式:u x v = { u2v3-v2u3 ,u3v1-v3u1 ,u1v2-u2v1 } 这里点乘就是把两个向量中的对应元素相乘后再进行相加,其结果是一个数,在物理上可以用来计算物体在力F的作用下移动位移后所做的功,在几何中可以用来计算两个矢量的夹角,尤其是可以用来证明是否垂直。 用numpy来计算这个矢量的点积就非常方便,例如:
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print("a:", a)
b = np.array([1, 2, 3, 4])
print("b:", b)
c = np.dot(a, b)
print("c=a * b:", c)
这个例子中矢量的点积就是:(10, 20, 30, 40) * (1, 2, 3, 4)=101 + 202 + 30 * 3 + 40* 4=300 输出结果为:
a: [10 20 30 40]
b: [1 2 3 4]
c=a * b: 300
对于叉积,这里有一个数学上的例子:
对应的numpy实现方式为:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print("a:")
print(a)
b = np.array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
print("b:")
print(b)
c = np.dot(a, b)
print("c=a x b:")
print(c)
输出为:
a:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
b:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
c=a x b:
[[14 32]
[32 77]]
我们可以发现,numpy中可以用np.dot()函数来同时处理点积和叉积的运算。当输入部分是两个一维数组时,np.dot()就是点积操作,当输入部分是两个二维数组时,进行的就是叉积操作。 其实,点积和叉积的运算规则基本类似的,都是把某批元素同另一批元素进行相乘并求和,这也就是为何numpy可以用dot函数来实现点积和叉积。
数组的n次方
python中的n次方表达为a**n,比如2的10次方:
print(2**10)
输出为:
1024
同理,在numpy数组中,也可以用**n的方式对数组中的每个元素进行n次方的操作,例如:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print("a=", a)
b = a ** 2
print("b = a ** 2=", b)
输出为:
a= [1 2 3 4]
b = a ** 2= [ 1 4 9 16]
数组中的三角函数计算
直接上例子:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print("a=", a)
b = np.sin(a)
print("b = sin(a)=", b)
输出为:
a= [1 2 3 4]
b = sin(a)= [ 0.84147098 0.90929743 0.14112001 -0.7568025 ]
看到这里,我们大体也能知道numpy中数组的运算方式大体都是对数组中的每个元素进行相同的数学运算,从而达到批量处理的效果。
数组同数值比较
直接上例子:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a<3)
输出为:
[ True True False False False]
其运算结果相当于把数组中每个元素同相应的数进行比较,结果数组中的元素就返回True或False。
生成随机数
import numpy as np
a = np.random.random((3, 2))
print(a)
b = np.random.rand(3, 2)
print(b)
输出0-1之间的随机数:
[[ 0.55981126 0.39507502]
[ 0.49826522 0.64111042]
[ 0.25806207 0.78056224]]
[[ 0.36580962 0.48456239]
[ 0.55941715 0.5660371 ]
[ 0.13974611 0.97547935]]
矩阵求和、最小、最大值
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("a=", a)
print("sum=", np.sum(a))
print("min=", np.min(a))
print("max=", np.max(a))
输出结果:
a= [1 2 3 4 5]
sum= 15
min= 1
max= 5
对于二维矩阵,我们也可以通过制定求和的轴来指定到底是按行求和还是按列求和。 其中axis=0为按列求和,axis=1为按行求和。例如:
import numpy as np
a = np.array([[5, 10, 15],
[20, 25, 30]])
print("a=")
print(a)
# 列求和
print("axis=0(列求和):", a.sum(axis=0))
# 行求和
print("axis=1(行求和):", a.sum(axis=1))
输出结果:
a=
[[ 5 10 15]
[20 25 30]]
axis=0(列求和): [25 35 45]
axis=1(行求和): [30 75]
对于求最小值和最大值也有同样的axis参数,表示到底是在行中求最小(大)值还是列中求最小(大)值。
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内容概要:PT5000汽轮机滑动轴承系统模拟试验台是一个类似于电厂汽轮机发电机的缩小模型,旨在帮助用户获取汽轮机转子动态行为和滑动轴承油膜现象的实际经验,并研究振动控制方法。该试验台模拟两级涡轮机(低压和中压),每级转子两侧各有8个叶片,共计16个叶片。通过电机驱动而非涡轮发电机,可以进行启停机测试,识别共振现象。试验台还支持多种实验,如不平衡/现场动平衡、轴不对中实验、摩擦实验、油膜故障试验、轴颈轴承实验以及根据油压和温度进行的转子动力学试验。试验台配备了多种传感器和控制系统,包括电涡流传感器、温度传感器、压力传感器等,用于监测和记录实验数据。 适合人群:从事汽轮机设计、制造、维护的技术人员,以及相关专业的高校师生和研究人员。 使用场景及目标:①研究汽轮机转子的动态行为和滑动轴承的油膜现象;②进行振动控制方法的研究;③模拟再现油膜涡动转和油膜震荡,研究其控制条件;④进行不平衡、不对中、摩擦等常见故障的模拟和分析;⑤通过调整油压、温度和预加载力,研究轴的行为变化。 其他说明:该试验台不仅适用于教学和科研,还可用于工业领域的培训和技术验证。试验台具有丰富的配置和可选配件,可以根据具体需求进行定制。试验台的机械和电气参数详细列出,确保用户能够全面了解设备性能。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据(全国、省、市三个层面) 1.时间:2000-2023年 2.来源:使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型,基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章,构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分:数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围:中国、省、市三个层次 4.参考文献:Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度:全国层面:日度、月度、年度;省级层面:月度、年度;地级市层面:月度、年度
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
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# 基于GD32F30x微控制器的USB设备驱动程序 ## 项目简介 本项目聚焦于GD32F30x微控制器,开发了一套USB设备驱动程序,可实现USB设备的初始化、配置、数据传输以及中断处理等功能,涵盖主机模式下的枚举过程管理与设备模式的数据传输及中断处理。 ## 项目的主要特性和功能 1. USB设备驱动支持GD32F30x微控制器的USB设备模式,能完成设备初始化、端点配置、数据传输和中断处理等操作。 2. 枚举过程管理在主机模式下,对USB设备的枚举过程进行管理,包含获取设备描述符、设置地址和配置等步骤。 3. 数据传输支持USB设备的数据接收和发送。 4. 中断处理处理USB设备的各类中断事件,如传输完成、挂起、唤醒等。 5. 电源管理具备设备的挂起和唤醒等电源管理功能。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备确保已安装GD32F30x微控制器的开发环境,包含IDE和必要的驱动库。 2. 代码下载从指定路径下载USB设备驱动代码。
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