前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image，大小为10G分成两个5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下，这个地方拿到偏移量后，直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取
从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。
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
numpy中数组的索引非常灵活且强大，基本的操作技巧有以下几种 1....5]) # 一维数组用法和python的列表对象一致 # 支持从0开始的正整数下标 # 也支持从-1开始的负整数下标 >>> a[2] 2 >>> a[-2] 4 # 二维数组，提供两个下标 >>>...2 两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。...切片索引 切片索引通过切片的方式来提取子集，适用于数组内连续元素的提取，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组用法和...# 第一个数组中的元素为列对应的下标 >>> a[numpy.ix_([0,1], [0,1])] array([[0, 1], [3, 4]]) 需要注意，利用花式索引从二维数组中提取当行或者单列的数据
NumPy 数组切片NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。一维数组切片要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。...示例：import numpy as np# 创建一维数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])# 从第二个元素到第五个元素（不包括）print(...print(arr[-3:-1]) # 输出：array([8, 9])二维数组切片要从二维数组中提取子集，可以使用逗号分隔的两个索引，每个索引表示相应维度的切片。...NumPy 中的数据类型NumPy 具有比 Python 更丰富的基本数据类型，并使用首字母大写字符来表示它们：i: 整数（int）b: 布尔值（bool）u: 无符号整数（unsigned int）f...一个包含 5 个布尔值的数组。一个包含 7 个复杂数的数组。一个包含 10 个日期时间对象的数组。在评论中分享您的代码和输出。
答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...难度：2 问题：获取数组a和b的元素匹配的索引号 输入： 输出： 答案： 14.从numpy数组中提取给定范围内的所有数字？ 难度：2 问题：从数组a提取5到10之间的所有元素。...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。 输入： 答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？ 难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...答案： 66.如何将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象？...难度：2 问题：将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象。 答案： 67.如何计算numpy数组的移动平均值？
例程之前从内部seq中提取。...更好的是，由于 NumPy 支持从任意 Python 序列构建数组，seq本身可以是几乎任意序列（只要每个元素都可以转换为double），包装器代码会在提取数据和长度之前将其内部转换为 NumPy 数组...通过在你的 Python 代码中引入 NumPy 标量数组，你可能会从 NumPy 数组中提取一个整数并尝试将其传递给一个期望 int 的SWIG 封装的 C/C++ 函数，但是SWIG 的类型检查不会将...例程之前从seq内部提取。...引入 NumPy 标量数组到你的 Python 代码中，你可能会从 NumPy 数组中提取整数，并尝试将其传递给一个期望int的 SWIG 包装的 C/C++ 函数，但是 SWIG 的类型检查不会将 NumPy
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。...object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。...复数 print(a) 输出内容： [1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] ndarray 对象由计算机内存中的一维连续区域组成，带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案。
值得注意的是，OpenCv-Python 使用 numpy 进行数值运算，所有的 OpenCv（C++）的数组结构都在内部转换成 numpy 数组。...基本操作 导入模块： import cv2 as cv 5.1 图片打开, 显示, 保存 使用 cv.imread() 打开图片，返回的是一个 numpy 数组。...numpy 数组，也可以直接得到灰度图片的 numpy 数组。...cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 如果对读取的图片数据(numpy 数组)进行了修改，想保存修改后的图片保存到磁盘...，就需要用到 cv.imwrite()，函数接收两个参数，第1个参数为保存的文件名，第2个参数为图像数据，即 numpy 数组。
图片.png NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。...ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。...从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。...object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。
从文件中读取数据(例如Python pickle格式) 2.1根据列表创建numpy.array v = array([1,2,3,4]) v ?...v和M 都是ndarray类型的对象，由numpy模块创建。 type(v), type(M) ? v数组和M数组的区别在于它们的尺寸（形式）。...数组的部分是可变的：如果给它们分配新的值，那么从它们提取的数组就会改变原来的数组。 A[1:3] = [-2,-3] A ? 我们可以省略M[lower:upper:step]中的部分参数。...5.4从数组中提取数据和创建数组的函数。 5.4.1where 索引掩码可以通过使用以下方法转换为位置索引 where indices = where(mask) indices ?...但take也可以在列表和其他对象上工作。 take([-3, -2, -1, 0, 1, 2], row_indices) ? 5.4.4choose 从多个数组中提取数值。
图片前言NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了强大的多维数组对象和灵活的数据操作功能。...Numpy简介NumPy（Numerical Python）是一个开源的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。...NumPy是科学计算和数据分析的核心库之一，它具有快速的数组操作和广泛的数学函数，是许多其他数据科学工具的基础。数组索引在NumPy中，数组索引用于访问数组中的特定元素。...数组的索引是从0开始的整数，可以使用方括号（[]）运算符来指定索引位置。...无论是提取特定元素、选择数据子集还是进行数组操作，NumPy的索引和切片功能为我们提供了强大而灵活的工具。
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。...ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray 内部由以下内容组成： 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。...数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。...这里我们提到的了跨度，跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。注意这里是字节数，不是字符数。...如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。
作为 Python 缓冲区协议的前身，它定义了一种从其他 C 扩展中访问 NumPy 数组内容的方法。 __array__() 方法，用于要求任意对象将自身转换为数组。...如果这不可能，那么对象本身负责从__array__()返回一个ndarray。 DLPack是用于以一种语言和设备不可知的方式将外部对象转换为 NumPy 数组的另一种协议。...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将执行从 NumPy 函数延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。...作为 Python 缓冲区协议的前身，它定义了从其他 C 扩展中访问 NumPy 数组内容的方法。 __array__() 方法，请求任意对象将自身转换为数组。...如果不可能，则对象本身负责从 __array__() 返回 ndarray。 DLPack 是将外部对象以一种与语言和设备无关的方式转换为 NumPy 数组的另一种协议。
import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png...rect=(30,30,400,500)#前景对象的区域 cv2.grabCut(o,mask,rect,bgdModel,fgbModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)#grabCut...如果用户干预提取过程，用户在原始图像的副本中（或者与原始图像大小相等的任意一幅图像），用白色标注将提取为前景的区域，用黑色标注将作为背景的区域。...该参数用于确定前景区域、背景区域和不确定区域 rect表示包含前景对象的区域，该区域外的部分被认为是“确定背景”。...，只需要创建大小(1, 65)的numpy.float64数组 fgdModel表示算法内部使用的数组，只需要创建大小(1, 65)的numpy.float64数组 iterCount表示迭代次数 mode
]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据 用标签切片，包含行与列结束点 提取标量值 快速访问标量：效果同上 用整数位置选择： 用整数切片： 显式提取值(好用) 总结 ---- 前言 ...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。 此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...install numpy 生成对象·一维Series 用值列表生成 Series 时，Pandas 默认自动生成整数索引： import pandas as pd import numpy as
大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过，pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。...提取 Numpy 数组，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。...::: 以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。...Series.to_numpy() 则返回 Numpy 数组，其代价是需要复制、并强制转换数据的值。...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。
Series Series 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引。...调用 pd.Series 函数即可创建 Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 上述代码中，data 支持以下数据类型： Python 字典 多维数组...Series.array 用于提取 Series 数组。...Series 只是类似于多维数组，提取真正的多维数组，要用 Series.to_numpy()。...() 返回的是 NumPy 多维数组。
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