连接后 ，cd到对应目录下，对文件进行操作
要使用 fs 模块进行文件操作，一般需要按照以下步骤进行： 1：导入 fs 模块：首先，需要在你的代码中导入 fs 模块，以便可以使用其中提供的函数和方法。...可以使用以下代码将 fs 模块导入到你的脚本中： const fs = require('fs'); 2：执行文件操作：一旦导入 fs 模块，你就可以使用其中的函数和方法来执行文件操作。...以下是一些常见的文件操作示例： 读取文件内容：使用 fs.readFile 方法异步地读取文件的内容，或使用 fs.readFileSync 方法同步地读取文件的内容。...删除目录：使用 fs.rmdir 方法异步地删除目录，或使用 fs.rmdirSync 方法同步地删除目录。 以及其他文件操作，如重命名文件、复制文件等。...return; } console.log('文件内容:', data); }); 或者，可以使用 try...catch 块来捕获同步文件操作中的错误： try { const data
numpy是一款非常优秀的处理多维数组的Python基础包。在现实中，我们最经常接触的多维数组相关的场景就是图像处理。...本系列将通过若干篇对图像处理相关的探讨，来介绍numpy的使用方法，以获得直观的体验。...本系列使用的照片使用的是RGBA色彩空间模型，即一个像素点，要通过R（Red红色）、G（Green绿色）、B（Blue蓝色）和A（Alpha通道）组成。...为了能读取图片，我们需要安装另外一个python包 pip3 install pillow 图片像素大小 如果翻译成numpy相关的知识，就是获取数组的大小。这儿我们要使用shape属性。...修改透明度 如果翻译成numpy相关的知识，就是修改数组中第三个维度（RGBA）的第四个位置（A）的值。
突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...import numpy as np import fractions a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) #设置以分数形式显示 np.set_printoptions
追加模式和写入模式的区别就是，写入模式打开一个文件时，无论这个文件是否有内容，都会被清空再写入； 在使用追加模式时，打开的文件，只是在原有的内容上继续进行写入。...因此，再打开这类文件时，一般使用二进制模式进行读写 常用模式 | r | 文本模式，读取 | | rb | 二进制模式，读取 | | w | 文本模式，写入 | | wb | 二进制模式，写入 | |...当文件操作结束时，我们最好主动关闭文件。...最简单的方法就是： f = open("app.log", 'r') do_something() f.close() 但是这个办法不安全，因为在进行其他操作时，可能会出现异常，程序退出，那么关闭文件的语句就不会被执行...with语句被称为上下文管理器，我们可以暂且不管这个的原理，只需要知道使用with语句，关闭文件的操作会被自动执行，这也是官方推荐的最佳用法，比用语句写起来简单。
python中使用了numpy的一些操作，特此记录下来： 生成矩阵，替换值 import numpy as np # 生成一行10列的矩阵 dataset = np.zeros((1, 10)) # 将位置为...2的值替换为1 dataset.itemset(2, 1) 得到结果为： [[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]] where查找 import numpy as np dataset...np.argwhere(dataset == 2) print(index) 得到结果为： (array([1, 3], dtype=int64),) [[1] [3]] 增加一行或一列 import numpy...2 3 4] [ 4 5 6] [ 8 9 10]] [[ 1 2 3 8] [ 2 3 4 9] [ 4 5 6 10]] 按行合并，按列合并 import numpy...] [ 2 3 4] [ 4 5 6] [ 8 9 10]] [[ 1 2 3 8] [ 2 3 4 9] [ 4 5 6 10]] 删除行、列 import numpy
Python标准库中的shutil模块提供了一组用于对文件和目录进行操作的函数。 它可以帮助我们执行诸如复制、移动、重命名以及删除文件和目录等操作，比os.path功能更强大。...假设我们有一个文件夹source_folder，里面有一些文件和子文件夹，我们想要将其中的内容复制到另一个文件夹destination_folder中，我们可以使用shutil.copytree()函数来实现...核心应用场景 「文件备份：」在日常工作中，我们经常需要备份重要文件。使用shutil.copy()可以轻松创建文件的备份。...，可以使用shutil.make_archive()函数。...无论是在日常文件操作、项目管理还是数据清理等场景下，shutil库都能发挥重要作用。
安装NumPy 在使用NumPy之前，首先需要安装它。可以使用以下命令使用pip进行安装： bashCopy codepip install numpy 确保你的Python环境中已经安装了pip。...数组的创建与基本操作 创建数组 使用NumPy创建数组是非常简单的，可以通过将普通的Python列表或元组传递给numpy.array函数来实现。...NumPy可以方便地将数组保存到文件或从文件中加载数组。...以下是一些性能优化的技巧： 使用向量化操作： 尽量使用NumPy的向量化操作，避免使用循环，以充分利用底层优化。 避免复制大数组： 在处理大数组时，尽量避免不必要的数据复制，以节省内存和提高速度。...本文介绍了NumPy库的基本使用和高级功能，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析、绘图、多维数组操作、自定义数据类型、与Pandas的集成、并行计算和性能优化技巧等方面。
很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。 滑动窗口操作非常普遍，非常有用。它们也很容易在Python中实现。...import numpy as np 然后使用arange创建一个7×7的数组，值范围从1到48。另外，创建另一个包含无数据值的数组，该数组的形状和数据类型与初始数组相同。...特别是在使用大型NumPy数组时。这是完全正确。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。...通过对通常在循环中执行的操作进行向量化，可以提高效率。移动窗口矢量化可以通过同时抵消数组内部的所有元素来实现。 如下图所示。每个图像都有相应的索引。...然而，使用循环来实现滑动窗口操作是非常低效的。向量化的移动窗口实现不仅更高效，而且使用更少的代码行。一旦掌握了实现滑动窗口的向量化方法，就可以轻松有效地提高工作流程的速度。
本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...因此，我们使用一个表来计算临界t值： ? 在python中，我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。（我保证，这是我们唯一一次需要用它！）...6.将临界t值与计算出的t统计量进行比较 如果计算的t统计量大于临界t值，则该测试得出结论：两个群体之间存在统计上显著的差异。因此，你可以驳回虚无假设的两个人群之间没有统计学上显著差异结论。...代码如下： view source ## Import the packages import numpy as np from scipyimport stats ## Define 2 random
先看原理，再动手写程序： python进行文件读写的函数是open或file file_handler = open(filename,,mode） Table mode 模式 描述 r 以读方式打开文件...w 以写方式打开文件，可向文件写入信息。...如文件存在，则清空该文件，再写入新内容 a 以追加模式打开文件（即一打开文件，文件指针自动移到文件末尾），如果文件不存在则创建 r+ 以读写方式打开文件，可对文件进行读和写操作。...w+ 消除文件内容，然后以读写方式打开文件。 a+ 以读写方式打开文件，并把文件指针移到文件尾。 b 以二进制模式打开文件，而不是以文本模式。...该模式只对Windows或Dos有效，类Unix的文件是用二进制模式进行操作的。
以下是关于numpy数组生成、计算、索引、统计、保存的常用api备忘。...# 随机数组/矩阵（5个）：第1个起始；第2个结束（不包括）；第3个随机数个数（行，列） np.random.seed(100) # 随机数种子，种子不变，每次生成的随机数也不变 或者使用...rs = np.random.RandomState(100)设置随机数种子，然后通过rs.rand(4)等方法来使用，生成四个随机数 np.random.random(5) # 随机数(float...2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) 数组统计： a.argmax(axis=0) 求每一行或每一列的最大值的索引 np.argsort(R, axis=1) 将array数组进行排序并获取排序后的索引...("filename.npy",a) 利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy，这种格式最好只用 numpy.load("filename")来读取。
1 numpy.arange 在给定的区间[start, stop) 内返回均匀间隔的值 语法：numpy.arange([start, ] stop, [step, ]dtype=None) 参数...指定时间间隔，返回均匀间隔的数 语法： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None,...另外，还有numpy.ones产生全1数组，用法类似 5 numpy.reshape 语法：numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数 ： a：需要修改的数组 ，...数组 7.1 python列表和numpy数组是可以进行运算的 先介绍矩阵的两种运算： （1）对应元素相乘 两种方式： 一个是np.multiply() 另外一个是 * （2）内积或者点乘 np.dot...的数组: np.array(list) 将numpy数组转化为python的列表 a.tolist()
一、put文件到HDFS 在阅读这篇文章之前，你应该先阅读:对集群进行集中管理. 1.使用hdfs dfs -put file / 解释：file指的是你本地文件路径地址，/指的是hdfs的根路径....例如我现在位于/usr/local/source路径下面，我想把当前路径下的Hadoop-2.7.3.tar.gz上传到hdfs上面，hadoop-2.7.3.tar.gz这个文件大概是200M左右，那么它将会被分成.../hadoop-2.7.3.tar.gz / 二、使用web页面信息 1.访问http://npfdev1:50070 2....点击你刚才上传的文件，查看分块信息 第0块： 第1块： 三、其他命令 hdfs dfs -ls / hdfs dfs -put file / hdfs dfs -mkdir /dirname hdfs
[1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b 输出[ 10 40 90 160] 切片 取值[0,0]，[1,1]，[2,0] import numpy
参考链接： Python中的numpy.iscomplex Numpy 属性 介绍几种 numpy 的属性: • ndim：维度 • shape：行数和列数 • size：元素个数 使用numpy首先要导入模块...同样的，我们可以对所有元素进行仿照列表一样的排序操作，但这里的排序函数仍然仅针对每一行进行从小到大排序操作： import numpy as np A = np.arange(14,2, -1).reshape...实际上每一个Numpy中大多数函数均具有很多变量可以操作，你可以指定行、列甚至某一范围中的元素。更多具体的使用细节请记得查阅Numpy官方英文教材。 ..., 14] """ 此时它会逐行进行打印操作。...np.newaxis() 说完了array的合并，我们稍稍提及一下前一节中转置操作，如果面对如同前文所述的A序列， 转置操作便很有可能无法对其进行转置（因为A并不是矩阵的属性），此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置
因此，需要对阵列进行快速，鲁棒和准确的计算，以对数据执行有效的操作。 NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。...0, 2, 9], [3, 0, 8, 0]]) arr.ndim 2 arr.shape (3,4) arr.size 12 使用NumPy进行的算术运算通常按元素进行...NumPy实际上并不对标量进行复制，以匹配数组的大小。相反，在加法中使用原始标量值。因此，广播操作在内存和计算方面非常高效。 我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...print((A + B + C).shape) (2, 3, 4) 最后做一个简单总结 我们介绍了NumPy中广播的想法。使用数组执行算术计算时，它提供了灵活性。...广播还可以通过防止NumPy不必要地复制值来使某些操作在存储和计算方面更加高效。 感谢您的阅读。如果您有任何反馈意见，请告诉我。
在之前的一篇文章中:利用Docker来搭建分布式文件系统FastDfs，我们已经搭建好了FastDfs分布式文件系统，并且已经可以通过命令进行上传操作，那么如何使用python来上传文件呢？...很简单，还是利用docker的特性，我们知道docker 的 -v 参数，可以自动挂载宿主机的文件件到容器中去，这样宿主和容器就可以进行无障碍的文件共享，我们通过-v参数，把宿主机的root目录自动挂载到...root -e GROUP_NAME=group1 delron/fastdfs storage 我们又起了两个服务，一个tracker(调度)另外一个是storage(仓库),只不过都共享了宿主的文件夹...，因为文件夹已经共享，所以我们输入的文件目录虽然是容器中的/var/root目录，但是实际上该上传的文件就在宿主的/root目录中，这里，我们不上传图片，而是上传一个视频 docker exec -i...，就可以通过命令的方式上传到fastdfs中，获取返回地址后入库就可以了，本次操作将docker的特性运用到了极致，由此可见docker的泛用性之广，实实在在的提高了开发效率。
a=[1,2,3,4] a1=np.array([1,2,3,4]) print(a) print(a1) [1, 2, 3, 4] [1 2 3 4] 可以看到numpy的数据更加紧凑 python...定义的列表没有reshape 所以只能对numpy数组执行该操作 a1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) a1=a1.reshape(3,3) print(a1) [[1 2...array([[2, 1, 3], [3, 2, 4], [4, 3, 5]]) 矩阵转置 .T 迹 np.trace(a1) 15 特征值与特征向量 Import numpy.linalg
> 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。...np.dot() 矩阵乘法在机器学习中十分重要，以下展示了怎样使用 NumPy 执行矩阵乘法。我们一般使用 np.dot() 执行矩阵乘法，即点积。...广播操作是 NumPy 非常重要的一个特点，它允许 NumPy 扩展矩阵间的运算。...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。
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