准备 通过某歌搜索关键词：java+word+导出，我立马得出了很多成熟的方案，通过横向、纵向比较，再结合本次报告样式比较多、用户可灵活选择不同模块导出的特点，最终，我决定使用Freemarker 动态替换模版数据来导出...至于导出文档的最终格式，有两种选择： ? 那到底使用doc还是docx格式的文档？ 每当人生当中每次面临选择我都很慎重。...最终我选择使用docx格式（原因文末会讲），但是为了让大家有更多的选择，满足更多的业务场景，借此机会，小明会分别给大家介绍使用freemarker导出word文档两种格式的方式。...但是，它是一个通用的模板引擎，不依赖于servlets或HTTP或HTML，因此它通常还用于生成源代码，配置文件或电子邮件。 此时，我们用它动态生成xml文件，进而导出word文档。...因此，已知b、x、y,根据公式，我们即可求出a； 我就是文末 当然，还有用一些其他注意事项： 如果word中的模块比较多的话，使用Freemarker语法要仔细一点； 为什么小明最终选择导出docx格式的文档呢
2、numpy常规操作题： （1）用numpy中的随机函数np.random.rand(5,5)，生成一个5x5的数组，并使用numpy中的切片、索引以及索引搜等方法，将数据根据第二列的数据大小进行重新排序...题2-1运行结果.png (2) 用numpy至少两种方法生成如下所示的数组 ?...]) m2 = np.array([0, 40]) r1 = m1==m2[0] r2 = m1==m2[1] print(r1 | r2) （4）编写代码，实现查找出两个numpy数组中相同的元素...) m2 = np.array([10,30,40]) print([k for k in m1 if k in m2]) （5）编写代码，实现查找出给定数组中比10大的数，返回新的数组values,同时给出比...（2）使用matplotlib库绘制出数据样本的分度直方图、 （3）编写代码说明在数据集中有多少个样本比1大，有多少个数据样本比1小。
但是，同一个函数(cv2_resize)在一个数组上运行比另一个数组慢 100 倍，为什么捏？...“看看你自己——将一个形状为 (1920, 1080) 的数组保存为 PNG 文件，你会得到一张 1080x1920 的图像”。...因此，相对于 pygame.image.save(surface) 创建的 PNG 文件，使用 imageio 保存 pixels3d(surface) 将会产生一个转置的 PNG。...在使用 numpy 和 pygame Surface时，分别处理 RGB 和 alpha 总是很麻烦。为什么不是一个单一的 pixels4d 函数呢？ ...好吧，4 而不是 3 我可以接受。...另一方面，如果想要严格优化的 Python 代码和较小的部署文件大小/低启动时间，你可以使用 Cython 来生成一个“仿写成 C 所写”的扩展，以节省类似 numba 这样“更 Pythonic”的基于
学习内容： Python科学计算库：Numpy需要掌握的知识： 1.Numpy简介；2.Numpy程序包；3.简单的Numpy程序；4.为什么使用Numpy; 5.Numpy是什么；6.Numpy数据溢出...image_1cj3sskqr1t6p19dm1so8aodibh13.png-31.5kB 4.为什么使用Numpy 原因有以下3点： 1.对于同样的数值计算任务，由于Numpy能够直接对数组和矩阵进行操作...，可以省略很多循环语句使用Numpy要比直接编写Python代码便捷得多； 2.Numpy中数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的数据结构； 3.Numpy的大部分代码都是用C语言写的...，这使得Numpy比纯Python代码高效得多。...代码的工具包；4.实用的线性代数、傅里叶变换和随机生成函数。
，收件人可以使用该文件来构建相同的环境。...有时nan也用于表示缺少的信息； 例如，Pandas 就用这个。inf表示任意大的数量，因此在实践中，它表示比计算机可以想象的任何数量大的数量。 还定义了-inf，它的意思是任意小。...您将需要在 Python 中保存生成的ndarray。 如果要从文本文件加载，请注意，不必为创建ndarray而由 NumPy 创建数组。...因此，我们可能要使用其他方法来填写丢失的信息。 也许，尝试这种方法的方法是通过随机生成均值和标准差与原始数据相同的数据。...默认情况下，排序是按升序进行的； 后几行的值比前几行大，但是我们可以通过将sort_index值的升值设置为false来更改此行为。 这按降序排序。 默认情况下，此操作未就位。
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...普通的 NumPy 数组用于处理可以容纳在内存中的数据集，并且在大多数情况下，计算和操作速度更快。然而，它们不能用于处理比可用内存更大的数据集。...这种数组的数据存储在磁盘上的一个文件中，而不是直接存储在内存中。numpy.memmap 的主要优点是，它允许您处理比可用内存更大的数据集，因为数据只在需要时才从磁盘加载到内存中。...但是转为使用gdal模块后，输出数据的详细参数我可以直接控制，因此将输出的栅格数据进行DEFLATE压缩。为什么选择DEFLATE压缩？我这里考虑的是使用无损压缩、压缩率较高。...我画个简单的示意图： 代码示例 在这个代码中，我使用了分块技术进行栅格的运算，使用mmap_array存储中间数据映射内存文件，同时考虑到固态硬盘容量有限进行了数据转移，也使用了多线程技术达到了电脑的性能瓶颈
因为在某些情况下，使用一种数据类型比使用另一种数据类型更节省内存。 1、元组比列表更节省内存 元组是不可变的(在创建后不能更改)，它允许Python在内存分配方面进行优化。...2、数组比列表更节省内存 Python中的数组要求元素具有相同的数据类型(例如，所有整数或所有浮点数)，但列表可以存储不同类型的对象，这不可避免地需要更多的内存。...如果列表的元素都是相同类型，使用数组会更节省内存: import sys import array my_list = [i for i in range(1000)] my_array...有许多强大的第三方模块和工具提供更多的数据类型，如NumPy和Pandas。如果我们只需要一个简单的一维数字数组，而不需要NumPy提供的广泛功能，那么Python的内置数组是一个不错的选择。...但当涉及到复杂的矩阵操作时，使用NumPy提供的数组是所有数据科学家的首选，也可能是最佳选择。
最后，我们将字符串写入名为edge_info.txt的txt文件中。 请注意，在读取txt文件时，需要使用适当的代码将字符串转换回NumPy数组格式。...1.从txt文件中读取边缘信息字符串，并将其转换为NumPy数组。可以使用numpy.loadtxt函数将文件中的数据加载到NumPy数组中。 2。...可以使用numpy.zeros函数创建全零数组，并使用numpy.put函数将边缘信息数组的值复制到全零数组的对应位置上。 3.对全零数组进行插值操作，以生成与原始深度图像相同大小的边缘图像。...该函数首先使用numpy.loadtxt函数从文件中加载数据，并将其转换为NumPy数组。...接下来，该函数对全零数组进行插值操作，并使用cv2.threshold函数对插值后的边缘图像进行二值化处理，生成二值图像。
在 Python 中解释“re”模块的 split（），sub（），subn（）方法。 什么是负指数，为什么使用它们？ 什么是 Python 包？ 如何在 Python 中删除文件？...什么是 python 的内置类型？ NumPy 阵列在（嵌套）Python 列表中提供了哪些优势？ 如何将值添加到 python 数组？ 如何删除 python 数组的值？...Web Scraping - Python 面试问题 如何使用我已经知道的 URL 地址本地保存图像？ 你需要从 IMDb 前 250 电影页面中删除数据。它应该只有字段电影名称，年份和评级。...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？ 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中
from pandas import DataFrame 我们先初始化一个表格，然后再对它的各种操作进行一系列讲解。构建DataFrame的方法有很多，最常见的就是利用NumPy数组组成的字典传入。...我们之前使用NumPy数组传入的，如果我们传入列在数据中找不到，表格就会自动生成NA值，表示这里为空。...9.png 是不是特别的方便呢？感觉就像是在数据库中操作，而且比sql语句更加简洁。...可是在NumPy、Pandas中就分别赋予了数组与表格对整数和一位数组的运算。如果需要更加形象的来表述何为广播。我觉得应该说，它赋予了数据形式可以与比其低一个维度的数据形式运算的能力。...10.png 数组里每个元素都比原来少了1，这个功能的出现使得python更加灵活。其实我对它的最大感悟就是，它使得我在for循环时解决索引溢出问题方便多了。 表格也可以进行广播操作。
tracemalloc的一个重点，这里我们发现一个10000大小的numpy矢量的内存占用约为39.1 KiB，这其实是符合我们的预期的： In [3]: 39.1*1024/4 Out[3]: 10009.6...将numpy数组写入txt文件 因为内存映射本质上是一个对系统文件的读写操作，因此这里我们首先将前面用到的numpy数组存储到txt文件中： # write_array.py import numpy...文件读取测试 前面几个测试我们是直接在内存中生成的numpy的数组并进行内存监测，这里我们为了严格对比，统一采用文件读取的方式，首先我们需要看一下numpy的文件读取的内存曲线如何： # npopen_tracem.py...') 需要注意的一点是，这里虽然还是使用numpy对文件进行读取，但是内存占用已经不是名为npopen_tracem.py的源文件了，而是被保存在了npyio.py:1153这个文件中，因此我们在进行内存跟踪的时候...mmap内存占用测试 伏笔了一大篇幅的文章，最后终于到了内存映射技术的测试，其实内存映射模块mmap的使用方式倒也不难，就是配合os模块进行文件读取，基本上就是一行的代码： # mmap_tracem.py
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式...Detection比赛为例，编写数据准备的程序，这个程序，我写了两个版本，前期的获取文件名函数都差不多，后面的打乱数据和划分batch部分，一个版本是采用numpy+python自带的功能完成的，后面一个版本是用...一个batch一个batch的去读取图像，比一次性读取所有图像数据再划分batch要快很多。 输出结果 无图无真相，我这里设置batch_size的是20。...输出data的shape为（20，96，96，3），label的shape为（20，） 第二个版本程序 这个版本使用的是TensorFlow的Dataset框架读取处理数据，我在网上没找到使用的程序，...batch的文件名地址集和标签----------------------------------- # 生成相同大小的批次 def get_batch(filenames, labels, batch_size
能够控制logo图像的透明度将有助于使最终生成的图像看起来更好。因此，最好使用支持图像透明度的PNG文件格式的水印图像。 如果水印文件是JPG/JPEG格式，不要担心。...让我们将两个图像文件加载到Python中。这是相同的图像，但格式不同，一个是PNG，另一个是JPG。让我们看看这两个图像文件之间的差异。 图1 对于计算机来说，图像文件基本上是一组数字。...将这两个图像文件加载到NumPy数组将有助于可视化这个概念。 示例PNG和JPG图像的大小均为1100 x 1100像素。然而，shape属性中的最后一个数字不同：JPG是3，而PNG是4。...让我们显示numpy数组以查看差异。 每个数组内的值表示每个像素的颜色。例如，在PNG文件中，[255,255,255,255]表示白色但完全不透明。...图5 可以使用PIL库的Image.fromarray()方法将NumPy数组转换回图像文件。
tracemalloc的一个重点，这里我们发现一个10000大小的numpy矢量的内存占用约为39.1 KiB，这其实是符合我们的预期的： 1 2 In [3]: 39.1*1024/4 Out[3]:...将numpy数组写入txt文件 因为内存映射本质上是一个对系统文件的读写操作，因此这里我们首先将前面用到的numpy数组存储到txt文件中： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # write_array.py...+00 2.068624031433622612e+00 4.007000282914471967e+00 numpy文件读取测试 前面几个测试我们是直接在内存中生成的numpy的数组并进行内存监测，这里我们为了严格对比...') 需要注意的一点是，这里虽然还是使用numpy对文件进行读取，但是内存占用已经不是名为npopen_tracem.py的源文件了，而是被保存在了npyio.py:1153这个文件中，因此我们在进行内存跟踪的时候...mmap内存占用测试 伏笔了一大篇幅的文章，最后终于到了内存映射技术的测试，其实内存映射模块mmap的使用方式倒也不难，就是配合os模块进行文件读取，基本上就是一行的代码： 1 2 3 4 5 6 7
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。 为什么要使用NumPy呢？...为什么要使用NumPy模块，其实NumPy简单来说表示的是数组，而且NumPy可以方便的将数组看成多维数组，进而将这些数组看成矩阵向量。...熟悉Python语言的都知道Python自带的数据类型List列表也可以表示一维数组以及多维数组，下面就说一说List相比于NumPy模块中的数组的缺点。 首先创建一个List列表生成式： ?...，但是不论是一维数组还是二维数组，list和array都没有把数据看成是向量或者是矩阵，相应的也就没有为这些运算配备和向量以及矩阵相关的运算，这使得机器学习算法中使用比list高效的array还是不方便...测试NumPy模块 我们可以使用下面代码来测试NumPy模块是否安装成功，并且查看安装NumPy对应的版本号： image.png NumPy的简单使用 ? 可以通过位置索引来查看指定元素： ?
d:\anaconda3\lib\site-packages (1.15.4)# 我用的anaconda已经集成安装了numpy NumPy的基本使用 numpy导入及数组创建 ?...数组元素的存取 数组元组的存取方法与Python的标准方法相同。 ?...可以发现，numpy.sin比math.sin快很多。 矩阵的运算 矩阵的运算可以使用dot函数计算。对于二维数组，它计算的是矩阵乘积，对于一维数组，它计算的是点积。 ?...文件存取 numpy提供多种文件操作函数以方便用户存取数组内容。文件存取的格式分为两类，二进制和文本。二进制格式文件又分为numpy专用的格式化二进制类型和无格式化的二进制类型。...可以使用numpy.savetxt和numpy.loadtxt读写一维和二维数组。
NumPy 数组对象的基础 如上一节所述，使 NumPy 与众不同的是使用称为ndarrays的多维数组。 所有ndarray项目都是同类的，并且在内存中使用相同的大小。...使用数组时，通常在完成使用后将它们另存为 NumPy 二进制文件。 原因是您还需要存储数组形状和数据类型。 重新加载数组时，您希望 NumPy 记住它，并且您可以从上次中断的地方继续工作。...此外，即使您在具有不同架构的另一台计算机上打开文件， NumPy 二进制文件也可以存储有关数组的信息。...，以及如何在不影响其形状的情况下将其加载回： 创建形状为(3, 4)的数组 将数组另存为二进制文件 加载回数组 检查形状是否仍然相同 同样，您可以使用savez()函数将多个数组保存到单个文件中。...如您在前面的代码中看到的，我们生成一个具有 100 个值的百分点函数（与累积分布函数百分位数相反），然后创建具有不同偏斜度的线。 您不能直接得出结论，左偏斜比右偏斜好，反之亦然。
NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。 当然这里就有一个问题出现了，Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型)？...因为： 数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度，在科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同 数组对象采用相同的数据类型，...np.ones_like(a)：根据数组a的形状生成一个全1数组 np.zeros_like(a)：根据数组a的形状生成一个全0数组 np.full_like(a,val)：根据数组a的形状生成一个数组...，每个元素值都是val np.concatenate()：将两个或多个数组合并成一个新的数组 3）随机数 Numpy提供了强大的生成随机数的功能，使用随机数也能创建ndarray。...05 Numpy文件读写 读写文件是利用Numpy进行数据处理的基础，Numpy中主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式。
如果使用 IPython Notebook，可以使用相同的命令，但人们通常以特定参数使用%matplotlib： In [1]: %matplotlib inline 这将打开内联绘图，绘图图形将显示在笔记本中...[4]: import numpy as np 将图像数据导入到 NumPy 数组 加载图像数据由 Pillow 库提供支持。...本来，matplotlib只支持 PNG 图像。 如果本机读取失败，下面显示的命令会回退到 Pillow。 此示例中使用的图像是 PNG 文件，但是请记住你自己的数据的 Pillow 要求。...Matplotlib 绘图可以处理float32和uint8，但是对于除 PNG 之外的任何格式的图像，读取/写入仅限于uint8数据。 为什么是 8 位呢？...如果你的数组数据不符合这些描述之一，则需要重新缩放它。 将 NumPy 数组绘制为图像 所以，你将数据保存在一个numpy数组（通过导入它，或生成它）。 让我们渲染它吧。
如果我们仅少量地修改z，因为网络是一个连续函数，输出图像改变的幅度也不会大，所以我们也可以想像，通过一个潜在的矢量z逐渐从z1移动到z2，如何在相同的潜在空间里将一幅图像慢慢演变成另一幅图像。...探索神经网络的潜在空间 生成.png和.gif图像所需的CPPN模型和代码现在可在github上找到了。我将使用该代码作为一个参考，用IPython会话来生成图像。...img_data只是一个包含图像数据的numpy数组。...我们可以使用sampler.save_png(img_data, 'output.png')来保存文件。...不过，我个人觉得，使用随机权重的生成的艺术品，黑白版看起来更有艺术感。
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