numpy教程 防止输出省略号 import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) 广播机制 numpy计算函数返回默认是一维行向量: import numpy as np a = [[1,1,1], [2,2,2], [3,3,3]] b = (np.sum(a,axis=1)) c = (np.sum(a,axis=0)) print(b,'\n',c) # [3 6 9] # [6 6 6] 所以广播之实际是高维对一维行向量的广…

json模块可以把字典结构改写为string然后保存,并可以反向读取字典 pickle模块则可以持久化任意数据结构 但是即使同样是字典数据结构,两个包也是有差别的, json字典value不支持其他对象只支持python原有的结构,但是json由于是转换为string,所以保存的文件是可以使用文本查看器去读取的 pickle包则支持各种python的对象,但它写入的是二进制文件,并有自己独特的编码方式,所以是不可以查看的,只能使用python载入 方法简介, dumps是将dict转化成str格…

os.rename(name_old, name_new) 『Scrapy』爬取斗鱼主播头像 重命名函数os.rename比win下的重命名强多了,它可以对路径重命名达到修改文件位置的功效. os.path.exists(sub_dir_path) 判断是否存在文件夹 os.makedirs(sub_dir_path) 创建文件夹,可以创建多级目录 os.mkdir(sub_dir_path) 创建文件夹,只能创建单级目录 os.walk(’路径‘) [i for i in os.walk('C…

优化器使用教程 J = lambda wb: self.get_cost_grad(wb, X, Y_one_hot) theta = self.wb_init(X,Y_one_hot) result = opt.minimize(J, theta, method='L-BFGS-B', jac=True, options=options) 这个例子有意思的地方在于lambda匿名函数的表达式可以是另外一个函数,这样的方式指定了优化的参数,以后有用到的时候可以留意一下…

glob.glob(file) 返回匹配的文件 glob.glob(./flower_photos/tulips/*.jpg) Out[1]:<br># ['./flower_photos/tulips/19425920580_cdc8f49aed_n.jpg', './flower_photos/tulips /17094167287_865840060d_n.jpg', './flower_photos/tulips/8712282563_3819afb7bc.jpg', './flowe…

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…

引言 在nltk的介绍文章中,前面几篇主要介绍了nltk自带的数据(书籍和语料),感觉系统学习意义不大,用到哪里看到那里就行(笑),所以这里会从一些常用功能开始,适当略过对于数据本体的介绍. 文本处理 词频提取 把切分好的词表进行词频排序(按照出现次数排序), all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in nltk.word_tokenize("I'm foolish foolish man")) print(all_words.keys()…

numpy.dtype用于自定义数据类型,实际是指导python程序存取内存数据时的解析方式. [注意],更改格式不能使用 array.dtype=int32 这样的硬性更改,会不改变内存直接该边解析过程,导致读取出问题,所以使用 array.astype(int32) ,这样才安全. 一.基本使用示例 // 定义一个数据类型,其中name为16为字符串,grades为2个float64的子数组 >>> dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('gr…

引.内存探究常用函数 id(),查询对象标识,通常返回的是对象的地址 sys.getsizeof(),返回的是 这个对象所占用的空间大小,对于数组来说,除了数组中每个值占用空间外,数组对象还会存储数组长度.数组类型等其他信息 numpy.ndarray.ctypes.data属性,返回numpy数组的内存位置 array.array.buffer_info(),数组对象的内存信息,返回元素起始地址和元素个数 help(array.buffer_info)'''buffer_info(self,…

What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 两者的功能是一致的,将多维数组降为一维,但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图,np.flatten(0返回一份拷贝,对拷贝所做修改不会影响原始矩阵,而np.ravel()返回的是视图,修改时会影响原始矩阵 import numpy as np a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b = a.flatten() print('b:…