NumPy 字节交换 在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列.字节顺序,是跨越多字节的程序对象的存储规则. 大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放:这和我们的阅读习惯一致. 小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低. 例如在…

NumPy - 字节交换 我们已经知道,存储在计算机内存中的数据取决于 CPU 使用的架构. 它可以是小端(最小有效位存储在最小地址中)或大端(最小有效字节存储在最大地址中). numpy.ndarray.byteswap() numpy.ndarray.byteswap()函数在两个表示:大端和小端之间切换. import numpy as np a = np.array([1, 256, 8755], dtype = np.int16) print '我们的数组是:' print a pri…

NumPy 字节交换 在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列.字节顺序,是跨越多字节的程序对象的存储规则. 大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放:这和我们的阅读习惯一致. 小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低. 例如在…

大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放 小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低. 例如在 C 语言中,一个类型为 int 的变量 x 地址为 0x100,那么其对应地址表达式&x的值为 0x100.且x的四个字节将被存储在存储器的 0x1…

(1)numpy的位操作 序号         操作及描述 1.      bitwise_and 对数组元素执行位与操作 2.      bitwise_or 对数组元素执行位或操作 3.      invert 计算位非 4.      left_shift 向左移动二进制表示的位 5.      right_shift 向右移动二进制表示的位 (2)NumPy - 字符串函数 以下函数用于对dtype为numpy.string_或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作. 它…

NumPy Ndarray对象 NumPy数组属性 NumPy数据类型 NumPy数组创建例程 NumPy来自现有数据的数组 NumPy来自数值范围的数组 NumPy切片和索引 NumPy - 高级索引 NumPy广播 NumPy在数组上的迭代 NumPy - 数组操作 NumPy位操作 NumPy - 字符串函数 NumPy数学算数函数 NumPy算数运算 NumPy统计函数 NumPy字节交换 NumPy排序.搜索和计数函数 NumPy副本和视图 NumPy矩阵库 NumPy线性代数 Num…

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开…

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异…

numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n') print(a*b) [[ 2 6 10] [ 6 10 14]] [[ 1 8 21] [ 8 25 48]] 若两个数组形状不同,且有一个数组维度为1,则会触发广播机…

本文由HeapDump性能社区首席讲师鸠摩(马智)授权整理发布 第17章-x86-64寄存器 不同的CPU都能够解释的机器语言的体系称为指令集架构(ISA,Instruction Set Architecture),也可以称为指令集(instruction set).Intel将x86系列CPU之中的32位CPU指令集架构称为IA-32,IA是"Intel Architecture"的简称,也可以称为i386.x86-32.AMD等于Intell提出了x86系列的64位扩展,所以由AM…