随笔分类 - Python
摘要：Python getattr() 函数
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摘要：np.all()判断给定轴向上的所有元素是否都为True np.any()判断给定轴向上是否有一个元素为True 具体例子可以参考：Python NumPy.all()与any()函数理解
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摘要：numpy有一些不是那么常用，但是很有用的函数。 1. np.cross() 求两个向量的叉积，示例如下： 2. np.isnan() 函数功能：Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. 3. np.count_n
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摘要：numpy中除了可以用newaxis、expand_dim函数扩充维度(参考链接)，还可以用None扩充维度。 示例： 我们也可以用这个方法来实现某个维度的内部相减，例如对于2维数组，有第0维(即行)和第1维(即列)，我们可以用下面的方法实现用其他列减去第2列的想法： import numpy as
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摘要：内存映射文件的作用是使一个磁盘文件与存储空间中的一个缓冲区建立映射关系，然后当从缓冲区中取数据，就相当于读文件中的相应字节；而将数据存入缓冲区，就相当于写入文件中。这样就可以不使用read和write直接执行I/O了。 用图来表示mmap，即为如下所示。mmap函数会在内存中找一段空白内存，然后将这
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摘要：Python pickle模块：实现Python对象的持久化存储 打开并读取pkl文件 1 import pickle 2 3 # 打开文件，'rb' 表示以二进制读取模式 4 with open('data.pkl', 'rb') as file: 5 # 使用pickle.load从文件中读取并
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摘要：把数据从CPU迁移到GPU时，可以用.cuda()方法，也可以用.to(device)方法。示例如下。 .cuda()方法 import torch import time t = time.time() b = torch.rand([1024, 1024, 10]) b = b.cuda() p
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摘要：解决Python print end 一行输出不显示的问题
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摘要：标准正态分布的概率密度公式 正态分布概率密度公式 多元正态分布的概率密度公式 上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式。 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 numpy生成一个服从多元
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摘要：参考一：python的执行过程总结 参考二：说说Python程序的执行过程 Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。其实Python和Java一样，也是一门基于虚拟机的语言，当我们在命令行中输入python hel
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摘要：python assert 断言基本用法
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摘要：Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法
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摘要：Python自带的random库 例如： Python产生一个数值范围内的不重复的随机数，可以使用random模块中的random.sample函数。例如从0~99中，随机取10个不重复的数： random.sample(range(100), 10) numpy的random库 np.random
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摘要：python创建包 Python包实际上是一个文件夹，只不过这个文件夹必须包含__init__.py文件。__init__.py文件可以自己手动创建。 如果用pycharm来创建Python包的话，更方便一些，直接在project的任何一个地方右键，选择new --> python package，
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摘要：a = {'John': 60, 'Alice': 95, 'Paul': 80, 'James': 75, 'Bob': 85} # 问题：如何找出得75分的那个同学？ # 方法一：利用 keys() 、values()、index() 函数 name = list(a.keys())[list(
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摘要：import numpy as np # Save dictionary = {'hello':'world'} np.save('my_file.npy', dictionary) # Load read_dictionary = np.load('my_file.npy').item() pri
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摘要：方法一 摘自Python查找列表中某个元素返回所有下标 方法二 name = ['hello', 'world', 'a', 'b', 'c', 1, 2, 3, 'hello', 'world', 'a', 'b', 'c', 1, 2, 3] first_pos = 0 for i in ran
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摘要：Python计算程序运行时长可用time模块。 例子： import time start = time.time() for i in range(10000000): pass stop = time.time() running_time = stop - start print('runni
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摘要：np.append()函数用法
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