一、前言 前几天在Python最强王者群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python打包的问题，一起来看看吧。 py文件转换成exe文件在windows上允运行 有没有什么好方法？...window上没有python。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路和指导，如下： 把用到的库你复制过去，开始打包。...【巭孬】说到，直接进行打包的话，文件确实很大，可以使用虚拟环境的打包。 后来还是用pyinstaller打包了，不到100M，还是有点大，但是也凑合。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python打包的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
概述 在使用Numpy的时候，有时候会遇到下面的错误： AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array 看报错的字面意思，...带着这些疑问，我搜了下资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。 ...译文 所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...这个数组看起来结构是这样的： 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： 这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 4.
9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。 NumPy 数组的计算速度非常快，也可能非常慢。使其快速的关键是使用向量化操作，通常通过 NumPy 的通用函数（ufunc）实现。...实现方式为，简单地对数组执行操作，然后将该操作应用于每个元素。这种向量化方法旨在将循环推入 NumPy 背后的编译层，从而加快执行速度。...探索 NumPy ufunc ufunc有两种形式：一元ufunc，它在单个输入上运行，二元ufunc，在两个输入上运行。我们将在这里看到这两种函数的例子。...ufunc的另一个非常有用的功能是，能够在不同大小和形状的数组之间操作，称为“广播”。这个主题非常重要，我们将为它编写一整节（参见“数组计算：广播”）。
#include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include <QPushButton> #include <QDeb...
你可以计算最小值(0)、最大值(16)或其他一些指标，而不是平均值。对数组中的每个元素都这样做。 就是这样。这就是滑动窗口的基本原理。当然，事情可能变得更加复杂。有限差分方法可以用于时间和空间数据。...尽管如此，我们将首先看一个使用循环的示例，因为这是一种简单的方法来概念化在移动窗口操作中发生的事情。在你通过循环示例掌握了概念之后，我们将继续使用更有效的向量化方法。...列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...第三，在滑动窗口内计算平均值，并将值赋给输出数组中相应的数组元素。...从左到右的偏移索引：[：-2，2：]，[：-2，：-2]，[1：-1、1：-1] Numpy数组上的向量化移动窗口的Python代码 有了上述偏移量，我们现在可以轻松地在一行代码中实现滑动窗口。
如果对 NumPy 较为熟悉，我们会在使用张量时看到语法上的相似之处： Numpy数组 PyTorch张量 描述 numpy.ones() torch.ones() 创建一个全 1 数组 numpy.zeros...x.shape x.shape 获取数组形状 在本节中，我们将学习如何定义和更改张量，将张量转换为数组，以及在计算设备之间移动张量。...CPU 上，PyTorch 张量可以在使用 GPU 来加速计算。...这是张量与 NumPy 数组相比的主要优势。为了利用这一优势，我们需要将张量移动到 CUDA 设备上，我们可以使用 to() 方法将张量移动到其它可用设备上。 1....然后，我们向学习了如何使用 to() 方法将张量在 CPU 和 CUDA 设备之间移动；如果创建张量时不指定设备，则张量将默认创建在 CPU 设备上。
可以将数组的轴移动到新的位置。...其方法如下： numpy.moveaxis(a, source, destination) 其中： a：数组。source：要移动的轴的原始位置。destination：要移动的轴的目标位置。...([1]) np.atleast_2d([1]) np.atleast_3d([1]) 2.7 类型转变 在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵...在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵、标量，ndarray 等。...2.8 其他 除了上面这些归好类别的方法，numpy 中还有一些用于数学运算的方法，归纳如下： numpy.angle(z, deg)：返回复参数的角度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python返回数组（list）长度的方法array = print len(array)… 如何查找二维数组中有多少行和列？...2、获取数组元素当给一个数组… 再比如说，如果需要频繁对序列做先出先进的操作，collection.deque(双端队列)的速度应该会更快。 1....k 个位置，超出数组长度的从头开始计算。...参考答案 首先分析题意，很容易想出移动位置公式：target_pos = … python遍历数组的两种方法 第一种，最常用的，通过for in遍历数组 view plain copy colours=...根据python社区的习惯，首先使用下面的方式来导入numpy模块… 回到顶部 数组 在python中是没有数组的，有的是列表，它是一种基本的数据结构类型。
但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。 而且使用numpy的代码往往比普通数组要快，因为数组运算一般都比纯python循环要快得多。...大量使用列表，将无可避免的使用循环。 当大家对numpy足够熟悉的时候，我建议大家这样做： 将python循环和条件逻辑转换为数组运算和布尔数组运算。 尽量使用广播。...，更准确的说它还有跨度信息，这使得数组能以各种步幅在内存中移动。...（其实移动的是指针）也因此，ndarray数组有很多我们意想不到的功能。...image.png 当然，不幸的是，这种创造ufunc的手段虽然很灵活，却非常慢。因为它们在计算的时候都要执行一次python函数调用，这自然会比numpy自带的基于C编写的ufunc慢很多。
影响事物发展的机理永远都在里面，在表层靠下一点，比别多人多想一点。有没有能完整回答上面问题，教人以渔的教材。...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...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？ DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。...Python的外部扩展成千上万，在使用中很可能会import好几个外部扩展模块，如果某个模块包含的属性和方法与另一个模块同名，就必须使用import module来避免名字的冲突。...想计算全部元素的和、按行求最大、按列求最大怎么办？for循环吗？不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 算中大量使用到矩阵运算，除了数组，NumPy同时提供了矩阵对象（matrix）。...好办，"linspace"就可以做到： 回到我们的问题，矩阵a和b做矩阵乘法： 五、数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。
上例是 NumPy 中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。...随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。 它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。
TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。...边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。...，这个网络做的事情就是输入我们的数据（图像或者语音等），然后来计算我们需要的输出（比如说识别的标签），在训练的时候，我们可以根据已有的标签来计算损失和gradient，然后用gradient来更新网络的参数...并使之成为一个使用numpy、高效本地库的高效代码，如BLAS和本地代码（C++）在CPU或GPU上尽可能快地运行。...Theano的优势： 集成NumPy-使用numpy.ndarray 使用GPU加速计算-比CPU快140倍（只针对32位float类型） 有效的符号微分-计算一元或多元函数的导数 速度和稳定性优化-比如能计算很小的
注：这里w表示为一个一维数组（或者向量、矢量（vector）） 注：一维数组：在数学上，可以理解为向量，表示多维空间上的一个点。...举例说明它们的不同之处： 的计算方法是： 的计算方法是： 计算公式 矩阵相乘是：用矩阵1的每一行和矩阵2的每一列的点积，得到一个矩阵。...[40 80]] ''' 注：有没有发现matrix outer 是vector outer的并集。...Multiplier)和KKT条件 微分（differential） 表示形式 含义 数学含义是在x点上，f(x)的变化除以x的变化。...第一位为符号位， 如果是0，则记做0; 如果为1，则记做 。 例如： 0010为2; 1010为-6。
这一点就跟 C 语言中的数组一样。 如果需要频繁对序列做先进先出的操作，deque（双端队列）的速度应该 会更快。...内存视图 memoryview 是一个内置类，它能让用户在不复制内容的情况下操作同 一个数组的不同切片。 内存视图其实是泛化和去数学化的 NumPy 数组。...在内存上的修改映射到了原始数据上 NumPy和SciPy 凭借着 NumPy 和 SciPy 提供的高阶数组和矩阵操作，Python 成为科学计 算应用的主流语言。...通过 NumPy，用户能对这些数据结构里的元素进行高效的操作。 SciPy 是基于 NumPy 的另一个库，它提供了很多跟科学计算有关的算 法，专为线性代数、数值积分和统计学而设计。...但是删除列表的第一个元素（抑或是在第一个元素之前添加一个 元素）之类的操作是很耗时的，因为这些操作会牵扯到移动列表里的所有元素。
另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如.frombytes和.tofile … 例1：将数组旋转90度?...参考地址：python官方文档英文版之array模块 python官方文档中文版之… 系统：windows 10python： 2. 7.9numpy： 1.9.1 这个系列是教材《python科学计算..._items # 在执行array = … list （列表）是 python 中最基本的数据结构。 在用法上，它有点类似数组，因为每个列表都有一个下标，下标从 0 开始。...1、python的数组分三种类型： (1) list普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x是第一个元素，x对应第n个元素，最后一个元素为x,d为该维度的大小。
本文是 Python 系列的第十篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...公式就不写了，知道它们是一种计算均值的方法就行。 窗口可以自行选择，常见的有 5日、10日、20日、30日、60日等。...在动态图中，你可以一次性画出很多窗口下的 MA 线，在点击图例看你感兴趣的做双均值策略 (上例看的是 MA30 和 MA60)。试想这如果在 Matplotlib 里实现不是要画很多图？...第 4 行计算交易额，即收盘价和交易量的乘积。 第 5 行将一维的交易额数组重塑成二维数组，每一行代表一个股票的月末交易额数据。第 6 行获取日期。...---- 到现在，常规的 Python 知识点都讲完了，你已经可以用它来做数值计算 (numpy)、数据分析 (pandas)、优化插值 (scipy)、绘制美图 (matplotlib, seaborn
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。...在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。...数组的算术运算 让我们创建两个NumPy数组，分别称作data和ones： 若要计算两个数组的加法，只需简单地敲入data + ones，就可以实现对应位置上的数据相加的操作（即每行数据进行相加）...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...例如，均方误差是监督机器学习模型处理回归问题的核心： 在NumPy中可以很容易地实现均方误差： 这样做的好处是，numpy无需考虑predictions与labels具体包含的值。
moveaxis 可以将数组的轴移动到新的位置。...其方法如下： numpy.moveaxis(a, source, destination) 其中： a：数组。source：要移动的轴的原始位置。destination：要移动的轴的目标位置。... 在 NumPy 中，以下方法可用于数组的堆叠： stack(arrays，axis)：沿着新轴连接数组的序列。...numpy.sum(a, axis, dtype, keepdims)：返回指定轴上的数组元素的总和。...2.8 其他 除了上面这些归好类别的方法，numpy 中还有一些用于数学运算的方法，归纳如下： numpy.angle(z, deg)：返回复参数的角度。
Hunter博士是一名神经生物学家，2012年不幸因癌症去世，感谢他创建了这样一个伟大的库。 numpy Numpy是Python的科学计算包。...numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。...登录 爬取目标网站的时候，看看有没有 HTML样式更友好的移动版（把自己的请求头设置成处于移动设备的状态，然后接收网站移动版。移动版是一个获取数据非常好的渠道。...当有一个网页很难爬去的时候，应该去试试它的移动版。） 微信就已经是移动设备上的了，腾讯粑粑又没有开发微信的API，所以我们只能另辟蹊径！反向思维->Web端有木有！...我大西安的乡党们在哪里!! 排名第二、三的北京和广东，就是那群在北（上？）广深那一波人吧，向他们致敬！ 从排名第四开始，某种程度上可以说是在陕西的各省学霸的分布了吧！尤其是河北、河南、山东！
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