最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
Dask.array高级功能 5.1 广播功能 在Dask.array中，我们可以使用广播功能来执行不同形状的数组之间的运算。...广播功能使得Dask.array能够处理具有不同形状的数组，而无需显式地扩展数组的维度。...arr2具有相同的形状，所以它们可以直接进行运算。...如果arr1和arr2的形状不同，广播功能会自动将它们扩展到相同的形状，然后执行运算。...布尔索引会返回一个和原数组形状相同的布尔数组，其中为True的元素表示满足条件的元素，而为False的元素表示不满足条件的元素。
处理向量（一维数组） 对于array，形状为 1xN、Nx1 和 N 的向量是完全不同的。例如A[:,1]返回形状为 N 的一维数组，而不是形状为 Nx1 的二维数组。...:) A*B是矩阵乘法，因此看起来就像您在线性代数中编写一样（对于 Python >= 3.5，普通数组使用@操作符具有相同的便利）。...向量（一维数组）的处理 对于array来说，向量形状 1xN，Nx1 和 N 是完全不同的事情。像A[:,1]这样的操作返回形状为 N 的一维数组，而不是形状为 Nx1 的二维数组。...向量（一维数组）的处理 对于 array，向量的形状 1xN、Nx1 和 N 是不同的概念。例如，A[:,1] 返回形状为 N 的一维数组，而不是形状为 Nx1 的二维数组。...基本迭代 在除了一个轴之外的所有轴上进行迭代 在多个数组上进行迭代 在多个数组上进行广播 用户定义数据类型 添加新数据类型 注册强制类型转换函数 注册强制类型转换规则
三、Ndarray和python中的list列表的区别 C数组：学过C语言的都知道，在C语言中数组是一个连续的内存空间，并且数组中的数据的类型也是一致的。...python列表：python中的列表里面存放的对象，可以是不同的数据类型。...Ndarray数组：和C语言数组实现类似，也是一段连续的内存空间，里面存放的也是相同的数据类型。...详细如下： NumPy 数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。...NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。 NumPy 数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。
它包含一个指向内存的指针和元数据，其中元数据用于解释存储在内存中的数据，例如“数据类型”，“形状”和“步幅”（图1a）。 图1 NumPy数组合并了几个基本的数组概念。...数组具有单一数据类型，并且数组的每个元素在内存中占用相同数量的字节。数据类型包括实数和复数（低精度或高精度），字符串、时间戳和指向Python对象的指针。...在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作（例如加法）时，很清楚会发生什么。通过广播，NumPy允许形状不同的数组进行运算，并产生合乎直觉的结果。一个简单的例子是将标量值添加到数组。...由于有了这些发展，用户现在可以使用Dask将计算从一台机器扩展到分布式系统。协议的组合也很好，允许用户通过嵌入在Dask数组中的CuPy数组在分布式多GPU系统上大规模重新部署NumPy代码。...在此示例中，在Dask数组上调用了NumPy的mean函数。调用通过分派到适当的库实现（在本例中为Dask），并产生一个新的Dask数组。将此代码与图1g中的示例代码进行比较。
NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...关于数组大小和速度的要点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将1维数组中的每个元素与相同长度的另一个序列中的相应元素相乘的情况。...此外，在上面的示例中，a和b可以是相同形状的多维数组，也可以是一个标量和一个数组，甚至是两个不同形状的数组，只要较小的数组“可以”扩展到较大的数组的形状，从而得到的广播是明确的。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。
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。...(arr, [2, 4]) print("分裂结果：", split_result) 广播 广播是一种NumPy中强大的功能，它允许不同形状的数组在进行数学运算时具有相同的形状，而无需复制数据。...这使得对不同形状的数组进行操作变得更加灵活。...使用视图而非副本： NumPy的数组切片返回的是视图而非副本，这可以减少不必要的内存开销。 选择合适的数据类型： 在创建数组时，选择合适的数据类型可以减小内存占用并提高计算速度。...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。
所涉及的类型具有不同的值集合，但它们的值集合具有相同的表示形式。比如一个类型和它的子类型，一个整数和一个无符号的整数。...如果是有强制的语言，那么在a或者b有一个是浮点数的情况下，编译器就必须使用浮点数的加法运算（另外一个整数强制转换为浮点数）。...笔者认为变体记录的本质和上面2.2类型等价中介绍到的非变换的类型转换是一回事：一块存储区域，数据存进去了，但是到底按照什么类型来读取完全由使用者负责，唯一的不同之处在于变体记录规定了一个有限的类型集合，...这种类型的内存布局存储各位脑补一下，就不画图了。 4. 数组 数组是最常见也是最重要的复合数据类型。记录用于组合一些不同类型的域在一起；而数组则不同，它们总是同质的。...何时确定数组的形状（维数和上下届）对管理数组的存储有着决定性的作用，比如一下的5种可能性： 全局生存期，静态形状： 如果一个数组的形状在编译时已知，而且在程序执行期间一直存在，那么编译器就可以在静态的全局存储中为这种数组分配空间
ndarray.fill(value) 使用标量值填充数组。 形状操作 对于重新n整形，调整大小和转置，单个元组参数可以用将被解释为n元组的整数替换。 ...ndarray.reshapeshape[, order]) 返回包含具有新形状的相同数据的数组。ndarray.resize(new_shape[, refcheck]) 就地更改阵列的形状和大小。...默认的reduce数据类型与self的数据类型相同。为避免溢出，使用更大的数据类型执行缩减可能很有用。 对于多种方法，还可以提供可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。...该出 参数必须是ndarray与具有相同数目的元素。它可以具有不同的数据类型，在这种情况下将执行转换。 ndarray.argmax([axis, out]) 返回给定轴的最大值索引。...# 例如，如果创建 a 和 b 2个数组，并从 a 中减去 b，将得到下面的结果 # 不能用不同大小的数组执行类似的操作，否则会出现错误 a = np.array( [20,30,40,50] ) b
数组只有一种数据类型，并且数组的每个元素在内存中占用相同数量的字节。...2.4广播 在对两个形状相同的数组执行向量化操作(如加法)时，应该发生什么是很清楚的。通过“广播”，NumPy允许维度不同，并产生很直觉的结果。...一个例子是向数组添加标量值，但是广播也可以推广到更复杂的例子，比如缩放数组的每一列或生成坐标网格。在广播中，一个或两个数组被虚拟复制(即不复制存储器中的任何数据)，使得操作数的形状匹配(d)。...这些协议也很好地组合在一起，允许用户在分布式的多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码，例如，通过嵌入到Dask数组中的CuPy数组。...我们有一种共同建设一些有意义的东西以造福于他人的感觉。在一个由志同道合的人组成的友好社区中参与这样的努力，对许多早期贡献者具有强大的吸引力。
在Java中，数组长度是否可以变化？ 数组是具有相同数据类型的元素的集合，在Java中用方括号 [] 定义，例如 int[] numbers = new int[5];。...参数声明指定了方法接受的参数类型和参数名。 在Java中，方法可以拥有相同的名称但具有不同的参数列表，这就是方法的重载（Overloading）。...方法重载允许在同一个类中定义多个具有相同名称但参数列表不同的方法。...2、重载（Overload）： 定义： 在同一个类中，可以定义多个方法，这些方法具有相同的名称但是参数列表不同（参数类型、参数个数或者参数顺序不同）。 目的： 允许使用相同的方法名来提供不同的行为。...覆盖只能通过子类覆盖父类的方法；重载可以在同一个类中定义多个具有相同名称但不同参数列表的方法。 总体来说，覆盖是方法的多态性表现，重载是方法的多样性表现。
如果不是——如果它们是相同形状和大小的相同类型的内存——是什么不同导致我们减速 100 倍？ 结果证明...我承认我是偶然发现的，在放弃这个并转向其他事情之后。...换句话说，步幅定义了数组在内存中的布局。无论好坏，numpy 在数组形状和数据类型方面非常灵活，因为它支持许多不同的步幅值。...这些 numpy 数组具有正确的形状，并让我们访问正确的数据，但它们的布局与其形状的普通数组非常不同。 不同的内存布局肯定可以解释性能上的主要差异。我们可以试图弄清楚为什么性能差异几乎是 100 倍。...我们可以对一个我们自己创建的具有与 pixels3d 相同布局的 numpy 数组进行 cv2.resize 的基准测试。...在 Python 中调用这些高性能库（例如在科学计算和深度学习中）的代码比在 C/C++ 中更多。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。...这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...它的功能源自并行性，但是要付出一定的代价： Dask API不如Pandas的API丰富 结果必须物化 Dask的语法与Pandas非常相似。 ? 如您所见，两个库中的许多方法完全相同。...尽管Julia是一种不同的语言，但它以python的方式做很多事情，它还会在合适的时候使用自己的技巧。 另一方面，在python中，有许多种类库完成相同的功能，这对初学者非常不友好。...我还尝试过在单个内核（julia）和4个处理器内核（julia-4）上运行Julia。 ? 通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。
这就是x和y最终具有两个不同数组的原因。 请注意，从 1.10 版本开始，NumPy 不允许将浮点结果强制转换为整数。 因此，必须提高TypeError。...广播和形状操作 NumPy 操作大部分是按元素进行的，这需要一个操作中的两个数组具有相同的形状。...它们具有相同的形状，所有元素都是一个，但是实际上这两个数组在内存布局方面是不同的。...尽管x和y具有相同的形状，但y中的每个元素彼此相距 800 个字节。 使用 NumPy 数组x和y时，您可能不会注意到索引的差异，但是内存布局确实会影响性能。...您可以在乘法之后看到，我们在y上添加了0.5，但是由于字段f0的数据类型是 32 位整数，结果仍然是[10, 100]。 另外，y是x中f0的视图，因此它们共享相同的内存块。
h5py能够读写HDF5文件，并具有简单、自然和Pythonic的API。它支持Numpy数组、Python字符串等，并且能够保存Python对象的一些特定信息（如用户定义的元数据）。...在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。...以上代码读取了名为“data.h5”的HDF5文件，并读取了其中名为“mydataset”的dataset，然后打印了dataset的属性、形状、数据类型和所有值。...dataset >>> arr = np.arange(100) >>> dset = f.create_dataset("init", data=arr) 在缺省设置下，HDF5数据集在内存中是连续布局的...Dataset也可以在HDF5的分块存储布局下创建。也就是dataset被分为大小相同的若干块随意地分布在磁盘上，并使用B树建立索引。 为了进行分块存储，将关键字设为一个元组来指示块的形状。
由于Verilog语言没有两态数据类型，因此许多仿真器都通过将这种功能作为仿真器的一个选项提供。这些选项不能够在所有的仿真器之间移植，而且在需要时用三态或四态逻辑的设计中强制使用两态逻辑还具有副作用。...数组 在Verilog中可以声明一个数组类型，reg和线网类型还可以具有一个向量宽度。在一个对象名前面声明的尺寸表示向量的宽度，在一个对象名后面声明的尺寸表示数组的深度。...在SystemVerilog中，既可以在命名的块中也可以在未命名的块中声明。在未命名的块中，不能够使用层次名来访问变量。...强制类型转换 Verilog不能将一个值强制转换成不同的数据类型。SystemVerilog通过使用’操作符提供了数据类型的强制转换功能。...与线网不同，所有其它数据类型被限制为只能有一个连续赋值语句驱动。为相同的变量混合使用连续赋值语句和过程赋值语句是不被允许的。 26.
在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。...HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。2....其中create_dataset用于创建给定形状和数据类型的空dataset>>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')我们也可以用现有的...，HDF5数据集在内存中是连续布局的，也就是按照传统的C序。...Dataset也可以在HDF5的分块存储布局下创建。也就是dataset被分为大小相同的若干块随意地分布在磁盘上，并使用B树建立索引。 为了进行分块存储，将关键字设为一个元组来指示块的形状。
C语言只规定了每种基本数据类型的最小取值范围，因此在不同芯片平台上相同类型可能占用不同长度的存储空间，这就需要在代码实现时考虑后续移植的兼容性，而C语言提供的typedef就是用于处理这种情况的关键字，...由malloc分配空间，因此定义在堆中，而local_st_val则被关键字限定，表示分配到静态存储区，这里就涉及到重要知识点，static在文件作用域和代码块作用域的意义是不同的：在文件作用域用于限定函数和变量的外部链接性...，都会构建基于静态存储区和内存块分割的一套内存管理机制，一方面效率会更高(用固定大小的块提前分割，在使用时直接查找编号处理)，另一方面对于内存块的使用可控，可以有效避免内存碎片的问题，常见的如RTOS和网络...数组是由相同类型元素构成，当它被声明时，编译器就根据内部元素的特性在内存中分配一段空间，另外C语言也提供多维数组，以应对特殊场景的需求，而指针则是提供使用地址的符号方法，只有指向具体的地址才有意义，C语言的指针具有最大的灵活性...结构类型和对齐 C语言提供自定义数据类型来描述一类具有相同特征点的事务，主要支持的有结构体，枚举和联合体。
在我处理大部分表征年、月或日的整型数据的时候，我最近通常会使用这种方法进行分析： 使用Pandas加载文件并明确数据类型（图片来自作者） 对于特定的案例，明确数据类型会让使用内存大大减少。...使用该选项创造迭代器对象用于浏览不同块，并像加载整个数据集时进行过滤或分析。...惰性计算是一个重要的概念（尤其在功能编程当中使用），如果你想阅读更多关于它在python中的不同用法，你可以从这里开始 （https://towardsdatascience.com/what-is-...Dask语法仿照Pandas的语法，所以看起来很相似，然而Dask仅限于Python使用，但Spark可以在Java或Scala中使用。...本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。越来越发现数据分析和编程已然成为了两门必修的生存技能，因此在日常生活中尽一切努力更好地去接触和了解相关知识，但前路漫漫，我仍在路上。
它包括一个指针以及用于解释存储在其中的数据的元数据metadata，特别是「数据类型」、「形状」和「步长」。 ? 数据类型data type用来描述存储在数组中的元素的性质。...数组元素具有相同的数据类型，数组中的每个元素在内存中占用相同的字节数。数据类型包括实数、复数、字符串、时间戳和指向 Python 对象的指针等。...这将产生简洁的代码，使得用户专注于他们分析的细节，同时NumPy还以近乎最优的方式处理数组元素循环。 在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作时，应该发生什么是显而易见的。...在 eht-imaging 中，NumPy 数组用于存储和处理处理链中的每个步骤中的数字数据: 从原始数据到校准和图像重建。...例如，每个深度学习框架都创建了自己的数组; PyTorch、 Tensorflow、 Apache MXNet和 JAX 数组都具有以分布式方式在 cpu 和 gpu 上运行的能力，它们使用延迟计算来支持额外的性能优化
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