作为示例，我们先在python中创建一个二维的numpy数组, 并写入二进制文件： >>> import numpy as np >>> a = np.array(range(100),dtype =...., 93., 94., 95., 96., 97., 98., 99.]], dtype=float32) >>> b.tofile("d:/numpydata.ha") 接着在C++中从该文件读取数据...，放入二维数组中，并将每个元素加1，然后将改变后的数组写到一个新的二进制文件： #include #include using namespace std; int...最后在python中将新文件中的数据读回numpy数组： x = np.fromfile("d:/numpydata_update.ha",dtype= np.float32) >>> x array...数组和 C/C++数组的转换要注意数据类型（字节数）要匹配， 如 numpy 中的 float32 对应 C/C++ 的 float（不同的实现可能会有差异）。
最近在做加密算法的研究和使用，经常会用到byte数组和十六进制字符串的转换。之前对于此类问题我一般都是使用BigInteger这个类转换一下算了，这样为了看输出不是乱码。...根据以上原理，我们就可以将byte[] 数组转换为16进制字符串了，当然也可以将16进制字符串转换为byte[]数组了。...一下是代码工具类： package com.herman.test; /** * @see byte数组与十六进制字符串互转 * @author Herman.Xiong * @date 2014...0xF0 & data[i]) >>> 4]; out[j++] = toDigits[0x0F & data[i]]; } return out; } /** * @see 将字节数组转换为十六进制字符串...DIGITS_LOWER : DIGITS_UPPER); } /** * @see 将字节数组转换为十六进制字符串 * @author Herman.Xiong * @date 2014
多年前我第一次入职腾讯的时候，DC 从杭州给我寄来了一本他刚翻译出炉的《高性能 JavaScript》。...现在还依稀记得书中提到的几个知识点： IE7 浏览器在大字符串处理时的极致性能优化；位运算符用于 config 配置的各种 trick；以及今天想聊的 RegExp 构造器的第一个参数设计问题。...)); // 返回的是 {"pattern":"\\w+\\.ke\\.qq\\.com"} 所以接口场景下，同样不存在 RegExp 构造器的 string 参数转义问题。...构造器，同样无需考虑转义问题。...，在字符串前加上 r 标记，表示这个字符串的内容不经过解析。
输出如下： 将 40 右移两位：10 40 的二进制表示：00101000 10 的二进制表示：00001010 二.Numpy - 字符串函数 1.numpy.char.add()函数执行按元素的字符串连接...'*') 输出如下： *******hello******** 4.numpy.char.capitalize()函数返回字符串的副本，其中第一个字母大写 import numpy as np print...HELLO' 'WORLD'] 8.numpy.char.split()此函数返回输入字符串中的单词列表。...:m:y' 'y-m-d'] 12.numpy.char.replace()这个函数返回字符串副本，其中所有字符序列的出现位置都被另一个给定的字符序列取代 import numpy as np print...注意在Python中，向下取整总是从 0 舍入。
下面，我们分别创建了一个 Python 数组和 NumPy 数组： # python array a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] # numpy array A = np.array([...'> 那么我们为什么要使用 NumPy 数组而不使用标准的 Python 数组呢？...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密，在使用同样单精度变量下，NumPy 数组所需要的内存较小。此外，NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...为了定义两个形状是否是可兼容的，NumPy 从最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中，如果两者的对应维度相同，或者其一（或者全是）等于 1，则继续进行比较，直到最前面的维度。
参考链接： Java程序将字节数组转换为十六进制 前言 最近在项目中需要将字节数组转换成十六进制字符串，而Java内置的库中并没有相关工具可用，因此查了一下byte数组转hex字符串的相关方法，列出如下...总结 以上介绍了Java中将字节数组转化成十六进制字符串的4种方法，需要的话可以直接拿来使用。
NumPy数组的运算 数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级： In [51]: arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) ...数组与标量的算术运算会将标量值传播到各个元素： In [55]: 1 / arr Out[55]: array([[ 1...., 2.2361, 2.4495]]) 大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组： In [57]: arr2 = np.array([[0., 4., 1.], [7., 2., 12.]...: arr2 > arr Out[59]: array([[False, True, False], [ True, False, True]], dtype=bool) 不同大小的数组之间的运算叫做广播
问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}， 要求： （...1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 C++中，vector按先后顺序存储数据，因此可把没重复的字符串按顺序存到...map默认是按key从小到大的顺序存放数据，所以可把有重复的数据存到map中，并且以出现次数为key，以字符串为value 代码 #include #include #include using namespace std; #define len 8 // 计算某个字符串在数组中出现的次数 int countInArray(string s[],...value m[count] = s[i]; } } // 把map中的字符串，按出现次数从少到多的顺序，加到vector中 map<int,
注意 : 十六进制中所有字母(a - f)都必须是小写。 十六进制字符串中不能包含多余的前导零。...如果要转化的数为0，那么以单个字符’0’来表示；对于其他情况，十六进制字符串中的第一个字符将不会是0字符。 给定的数确保在32位有符号整数范围内。...s ，返回 通过这些字母构造成的 最长的回文串 。...在构造过程中，请注意 区分大小写 。比如 “Aa” 不能当做一个回文字符串。...58，因为字符串中含有大小写字母的字符，从'A'到'z'一共就58个字符 int hash[58] = { 0 }; //count统计最长的回文串 int count
执行精确的浮点数运算 数字的格式化输出 对数值进行取整 二进制、八进制和十六进制整数转化输出 从字节串中打包和解包大整数 复数的数学运算 处理无穷大和NaN 处理大型数组的计算 矩阵和线性代数的计算 计算当前日期做后一个星期几的日期...使用 numpy 很容易的构造一个复数数组并在这个数组上执行各种操作 >>> import numpy as np >>> a = np.array([2+3j, 4+5j, 6-7j, 8+9j])...到数组的重量级运算操作，可以使用 NumPy 库。NumPy 的一个主要特征是它会给 Python 提供一个数组对象，相比标准的 Python 列表而已更适合用来做数学运算。...所以，你可以构造一个比普通 Python 列表大的多的数组。...关于 NumPy,它扩展 Python 列表的索引功能 - 特别是对于多维数组,这里和matlab的数组语法有些类似 >>> a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7,
对象可以通过任何下列数组创建例程或使用低级ndarray构造函数构造。..._或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作。...NumPy - 统计函数 NumPy 有很多有用的统计函数，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分标准差和方差等。...这个索引数组用于构造排序后的数组。...] 以十六进制表示内存中的数据： ['0x1', '0x100', '0x2233'] 调用 byteswap() 函数： [256 1 13090] 十六进制形式： ['0x100', '0x1
2.3 构造traces 在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后，接下来需要做的事情是基于待展示的数据，为指定的obj配置相关参数，这在plotly中称为构造traces(create...，默认为'#444' 下面是一个简单的例子： import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据...取决于横坐标轴的数据类型，格式均为[左端点,右端点] tickmode：str型，设置坐标轴刻度的格式，'auto'表示自动根据输入的数据来决定，'linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示...（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） tickvals：list、numpy array或pandas中的series，作为坐标轴刻度标签的替代（tickmode此时必须被设置为'array...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据
问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}， 要求： （...1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 把字符串作为key、出现次数作为value，存到map中；...再把第一个map中的出现次数作为key、对应的字符串作为value，存到map<int, list 算法的时间复杂度为N。...，而不是用新生成的list li = m2[cnt]; } if(cnt > 1) { // 若重复次数从n...变为n+1（这里n大于或等于1） // 要把元素从n所对应的list中移出，放到n+1所对应的list中 list oldList = m2
绘图语法规则 2.3 构造traces 在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后，接下来需要做的事情是基于待展示的数据，为指定的obj配置相关参数，这在plotly中称为构造traces...，默认为'#444' 下面是一个简单的例子： import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据...取决于横坐标轴的数据类型，格式均为[左端点,右端点] tickmode：str型，设置坐标轴刻度的格式，'auto'表示自动根据输入的数据来决定，'linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示...（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） tickvals：list、numpy array或pandas中的series，作为坐标轴刻度标签的替代（tickmode此时必须被设置为'array...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据
.count("待统计字符串") 3.3.6 字符串字母大小写 第三部分 布尔类型 TRUE or False 3.1 逻辑运算的结果 3.2 指示条件 3.3 作为numpy数组的掩码 第四部分 类型判别及类型转换...4.1 类型判别 4.2 类型转换 第一部分 数字类型 1.1 数字类型的组成 1.1.1 整数——不同进制的转换 默认输入十进制 二进制0b、八进制0o、十六进制0x 16 == 0b10000...== 0o20 == 0x10 True 十进制与其他进制的转换 a = bin(16) # 转二进制 b = oct(16) # 转八进制 c = hex(16) # 转十六进制 print...d = int(a, 2) # 二进制转十进制 e = int(b, 8) # 八进制转十进制 f = int(c, 16) # 十六进制转十进制 print(d, e,...数组的掩码 import numpy as np x = np.array([[1, 3, 2, 5, 7]]) # 定义 numpy数组 print(x > 3) x[x > 3] [[False
这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view，还影响其他构造机制，包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view，还影响其他构造机制，包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响 ndarray.view，还影响其他构造机制，包括不鼓励直接赋值给 ndarray.dtype。...鼓励用户直接从相应的numpy.finfo属性中访问感兴趣的属性。...鼓励用户直接从相应的numpy.finfo属性中访问感兴趣的属性。
NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？ Pandas 的 isin, set_index, reindex使用过吗？ EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗？...十六进制的整数前缀？ 列举几个容器对象 join 方法使用举例 正则表达式 [\da-zA-Z]表示什么含义？...NumPy 数值计算：更快，案例解读 5 种创建 NumPy 数组的常用方法 arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行...求两个特征的相关系数 如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充 Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等
@TOCShell字符串字符串是shell编程中最常用最有用的数据类型（除了数字和字符串，也没啥其它类型好用了），字符串可以用单引号，也可以用双引号，也可以不用引号。...因为它外部的一对单引号和内部的一对单引号形成了双引号，所以也可以使用变量获取字符串长度string="nefu"echo ${#string} # 输出 4变量为数组时，${#string} 等价于...="NEFU is a good university"echo ${string:0:4} # 输出 unoostring:0:4:代表从字符串的第0索引往后截取四位查找子字符串我们在NEFU is...读取数组读取数组元素值的一般格式是：${数组名[下标]}例如：valuen=${array_name[n]}使用 @ 符号可以获取数组中的所有元素，例如：echo ${array_name[@]}获取数组的长度获取数组长度的方法与获取字符串长度的方法相同...中一样这里的[]可以用(())代替，这样我们使用比较符的时候更加方便图片输出结果：图片until循环当判断式条件不成立时执行until [ 条件判断 ]do程序段落donebreak循环控制break语句用于从for
数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： In [126]: arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) In [127]: arr Out[127]:...9.2291, 0.9394, 4.948 ], [ 0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组
使用大括号和点索引可以从表中提取数据。如果使用大括号，则生成的数组是将仅包含指定行的指定表变量水平串联而成的。所有指定变量的数据类型必须满足串联条件。点索引从一个表变量中提取数据。...：确定输入是否为数值数组 isobject：确定输入是否为 MATLAB 对象 isreal：确定数组是否为实数数组 isstring：确定输入是否为字符串数组 isstruct：确定输入是否为结构体数组...hex2dec：将十六进制数字的文本表示形式转换为十进制数字 hex2num：将IEEE十六进制字符串转换为双精度数字 num2hex：将单精度和双精度值转换成 IEEE 十六进制字符串 table2array...) func2str：基于函数句柄构造字符向量。...(b) str2func：根据字符向量构造函数句柄。 fh = str2func(str)，根据函数名称或匿名函数的文本表示来构造函数句柄fh。
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