- 浏览: 498837 次
- 性别:
- 来自: 广州
文章分类
- 全部博客 (502)
- Java (70)
- Linux (10)
- 数据库 (38)
- 网络 (10)
- WEB (13)
- JSP (4)
- 互联网 (71)
- JavaScript (30)
- Spring MVC (19)
- HTML (13)
- CSS (3)
- AngularJS (18)
- Redis (5)
- Bootstrap CSS (1)
- ZooKeeper (4)
- kafka (6)
- 服务器缓存 (4)
- Storm (1)
- MongoDB (9)
- Spring boot (16)
- log4j (2)
- maven (3)
- nginx (5)
- Tomcat (2)
- Eclipse (4)
- Swagger (2)
- Netty (5)
- Dubbo (1)
- Docker (7)
- Hadoop (12)
- OAuth (1)
- webSocket (4)
- 服务器性能 (7)
- Session共享 (1)
- tieye修改 (1)
- 工作 (1)
- 有用的语录 (0)
- https (2)
- common (5)
- 产品开发管理 (1)
- CDN 工作原理 (1)
- APNS、GCM (1)
- 架构图 (3)
- 功能实现分析 (1)
- JMX (1)
- 服务器相关操作命令 (1)
- img02 (0)
- 服务器环境搭建 (9)
- goodMenuBook (1)
- CEInstantPot (0)
- 有用数据 (1)
- 百度地图WEB API (2)
- 正则表达式 (1)
- 样式例子 (2)
- staticRecipePressureCooker.zip (1)
- jCanvas (1)
- 网站攻击方法原理 (1)
- 架构设计 (3)
- 物联网相关 (3)
- 研发管理 (7)
- 技术需求点 (1)
- 计划 (1)
- spring cloud (11)
- 服务器开发的一些实用工具和方法 (1)
- 每天学到的技术点 (4)
- Guava (1)
- ERP 技术注意要点 (2)
- 微信小程序 (1)
- FineRepor (1)
- 收藏夹 (1)
- temp (5)
- 服务架构 (4)
- 任职资格方案 (0)
- osno_test (1)
- jquery相关 (3)
- mybatis (4)
- ueditor (1)
- VueJS (7)
- python (10)
- Spring EL (1)
- shiro (1)
- 前端开发原理与使用 (7)
- YARN (1)
- Spark (1)
- Hbase (2)
- Pig (2)
- 机器学习 (30)
- matplotlib (1)
- OpenCV (17)
- Hystrix (1)
- 公司 (1)
- miniui (4)
- 前端功能实现 (3)
- 前端插件 (1)
- 钉钉开发 (2)
- Jenkins (1)
- elasticSearch使用 (2)
- 技术规范 (4)
- 技术实现原理 (0)
最新评论
Numpy 小结
Numpy
Numpy(Numerical Python)是一个开源的、高性能的Python数值计算库为提高运算效率
标准Python的列表(list)中,元素本质是对象。如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组。
array(数组)相当于直接存放到内存中,不经过指针指向对象,为了提高计算速度
数组可以存放任意数据类型,但矩阵只能是数字
Numpy
Numpy(Numerical Python)是一个开源的、高性能的Python数值计算库为提高运算效率
标准Python的列表(list)中,元素本质是对象。如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组。
array(数组)相当于直接存放到内存中,不经过指针指向对象,为了提高计算速度
数组可以存放任意数据类型,但矩阵只能是数字
发表评论
-
python 基础
2018-11-13 22:14 342python 基础 //================= ... -
NumPy 基础
2018-11-07 22:01 516NumPy 基础 NumPy(Numerical Pytho ... -
python 知识点
2018-10-23 21:42 284python 知识点 切片操作 [开始位置:结束位置:每次 ... -
python mysql 示例
2018-09-16 15:03 305#!/usr/bin/python3 import py ... -
selenium例子
2018-09-16 15:02 437from selenium import webdriver ... -
pyspider示例
2018-09-16 14:58 734#!/usr/bin/env python # -*- en ... -
pyspider流程
2018-09-15 09:54 743pyspider流程 process组件,result组件 ... -
python 爬虫相关技术
2018-09-14 14:28 360python 爬虫相关技术 phantomjs :一个基于 ... -
python 应用
2018-07-20 16:36 372python 应用 爬虫框架Scr ...
相关推荐
### 小结 通过学习《Learning NumPy Array》这本书,读者不仅能够掌握NumPy的基础知识,还能够深入了解其高级特性和实战应用技巧。这对于从事科学计算、数据分析等相关领域的开发者来说是非常宝贵的资源。无论是...
标题中提到的“Numpy 改变数组维度的几种方法小结”,涉及到了Numpy库中用于修改数组形状的关键概念和函数。Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python扩展库,它提供了强大的多维数组对象和一系列处理这些数组的...
当两个数组的形状不完全匹配时,NumPy会自动扩展较小数组的尺寸以适应较大数组,这个过程称为广播。 掌握这些基本的NumPy用法,可以帮助开发者更高效地进行数值计算和数据分析任务。NumPy还支持更多的高级功能,如...
Numpy是Python中用于科学计算的核心库,它提供了一种高效的数据结构——ndarray(n-dimensional array),用于处理多维数组和矩阵。本篇将详细总结Numpy的简单用法,帮助初学者快速掌握Numpy的基本操作。 首先,...
在Python的科学计算库NumPy中,生成随机数是一项常用的操作,这在模拟、建模以及数据生成等任务中尤其重要。本篇文章将详细介绍NumPy中生成随机数的几种常见函数,帮助读者理解和掌握这些功能。 1. **生成指定形状...
本文主要介绍几个numpy库下的小函数。 1、mat函数 mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix) import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2,3]...
### 小结 以上介绍了如何在 Python 3.6.1 环境下安装 Numpy、Scipy、Scikit-learn 和 Matplotlib。这些库对于数据科学和机器学习项目至关重要,掌握它们的安装方法有助于快速搭建开发环境。需要注意的是,在实际...
NumPy库是Python中用于进行科学计算的核心库之一,它提供了大量的高性能数据结构和相关操作,其中meshgrid函数在数据处理和可视化中有着广泛的应用。 首先,我们需要理解什么是网格点矩阵。在数学和计算机图形学中...
任务2.3 NumPy数值计算基础.py
1.10 小结 15 第 2章 NumPy数组 16 2.1 NumPy数组对象 16 2.2 创建多维数组 18 2.3 选择NumPy数组元素 18 2.4 NumPy的数值类型 19 2.4.1 数据类型对象 21 2.4.2 字符码 21 2.4.3 Dtype构造函数 22 2.4.4 ...
笔者在学习pandas,在学习过程中总结了一下创建dataframe的方法,通过查阅资料总结遗下几种方法,如果你有其他的方法欢迎留言补充。...第五种: 用numpy中的array,但是行和列名都是从numpy数据中来的 第六种:
这篇博客“数字推理-小结”可能提供了关于如何理解和解决这类问题的指导。虽然没有具体的描述,但我们可以根据标签“源码”和“工具”推测,博主可能分享了一些实用的代码片段或工具来辅助数字推理的过程。 首先,...
python小结: 1、若有的模块通过pycharm安装失败,可以通过cmd方式进行下载安装 命令:pip --default-timeout=200 install gevent pip 2、pip install 很慢,使用国内镜像 国内镜像列表 ...3、python查看安装包的版本...
import numpy as np from torch.autograd import Variable ''' pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def ...