**目标工程 nor_zf_ram_v5 和 分散文件 .\scf\RT1021_nor_zf_ram_v.scf** 编译没有错误。 2.**目标工程 nor_zf_ram_v5 和 分散文件 ....\scf\RT1021_nor_zf_ram_v5.scf** 编译没有错误。 3.**目标工程 nor_zf_ram_v6和 分散文件 ....三、总结 一、问题描述 文末有开源库链接 昨晚，将逐飞科技RT1021开源库下载后，试着把里面的一个工程编译了一下，结果出现了一个错误：....上网百度了一下，说是没有启动文件，但是明明人家工程里面有启动文件啊。 难道人家把工程搞错了？折腾了一晚上，还是没有解决。 问题出现在哪里呢？试了网上的所有方法，都不行。...\scf\RT1021_nor_zf_ram_v5.scf 编译没有错误。 ? 3.目标工程 nor_zf_ram_v6和 分散文件 .
shuffle 函数实现什么功能？ uniform 函数实现什么功能？ 说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？...zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？ 又如何判断类上是否有某个属性？...wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。 Python 的列表与快速实现元素之坑 删除列表的元素，O(1) 空间复杂度如何做到？...NumPy 的灵魂：shape 与 reshape，提供直观的 6 幅图理解，其中一幅： 线性代数中，矩阵的乘法操作在 NumPy 中怎么实现？...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。
2的0矩阵，还可以使用ones函数创建1矩阵 from numpy import * import numpy as np m = np.mat(zeros((3,2))) print m 输出为：...[[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]] ---- image.png image.png Python代码实现 矩阵的装置 # coding=utf-8 import numpy as...0] [0 0 8]] 的逆矩阵为： [[0.5 0. 0. ] [0. 0.25 0. ] [0. 0. 0.125]] 求3×33\times33×3方阵的行列式...) print d 输出为： 64.0 求3×33\times33×3方阵的伴随矩阵 import numpy as np m = np.mat([[2, 0, 0], [0, 4, 0], [0,...image.png 参考资料 lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(中文版).赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯,译.北京:人民邮电出版社 同济大学数学系.工程数学
除此之外，Pytorch还宣布，torch.compile实现了对NumPy代码跟踪的支持，从而可以利用PyTorch的编译器生成高效的融合矢量化代码，而无需修改原始NumPy代码。...ExecuTorch的主要目标之一是实现PyTorch程序更广泛的定制和部署功能。 官方宣称这套工具使机器学习开发人员能够用更加高效的方式对各种平台上的模型进行分析和调试。...Quansight工程师在PyTorch 2.1中通过torch.compile实现了对NumPy代码跟踪的支持。...此功能利用PyTorch的编译器生成高效的融合矢量化代码，而无需修改原始NumPy代码。...在MacBook上使用PyTorch编译NumPy代码时都能获得了大约35倍的加速，更别提对scikit-learn的影响了！
IAR工程中 第3步：调用函数GUI_UC_SetEncodeUTF8()来使能UTF-8编码，这一步是必须的，切不可以忘了。...（2） 与CPU字节顺序无关, 可以在不同平台之间交流。 （3） 容错能力高, 任何一个字节损坏后, 最多只会导致一个编码码位损失, 不会连锁错误。...WINDOWS自带的记事本等软件，在保存一个以UTF-8编码的文件时，会在文件开始的地方插入三个不可见的字符（0xEF 0xBB 0xBF，即BOM）。...2、(1) 凡是用到printf函数的全部通过函数App_Printf实现。 (2) App_Printf函数做了信号量的互斥操作，解决资源共享问题。...emWin功能的实现在MainTask.c文件里面。 emWin界面显示效果： 800*480分辨率界面效果。
具体来说，当因子表现好时，组合会获得更高的超额收益，但因子表现不好时，也会出现更大幅的回撤。 举个栗子，在上篇三因子组合市净率、1个月动量、市值的基础上，加入流通市值因子进行四因子组合。...基准采用沪深300指数，显然，四因子组合由于在估摸因子上的重复暴露，导致15年股灾之后，相较于三因子组合出现了超额增长，但在17年规模因子失效后出现了更大回撤。...第二步对于正交后的向量进行归一化，最终得到的所有向量两两正交且模为1，正交后的因子暴露矩阵为正交阵，用公式表达为 ? ? 这里给出的代码里正交顺序是直接按照输入因子矩阵的顺序，从左向右依次正交。...np.linalg.qr计算，施密特正交化是QR分解的一种方法，但numpy的QR分解函数并不是用这种方法做的。...04 规范正交化 规范正交化实际上跟主成分分析思路是一样的，但主成分分析在截面上应用可以，用在时间序列上就会出现对应关系不一致的问题，这也是规范正交化的问题。 ?
为了处理来自哈勃太空望远镜的大型天文图像，研究人员重新实现了Numeric，称为Numarray，增加了对结构化数组的支持，灵活的索引，内存映射，字节顺序变量，更有效的内存使用，灵活的IEEE 754标准错误处理功能和更好的类型转换规则...NumPy可以按C或Fortran内存顺序存储数组，首先在行或列上进行迭代。这允许使用这些语言编写的外部库直接访问内存中的NumPy数组数据。...这种丰富而高效的环境使Python在科学研究中颇受欢迎。 为了完善该工具以进行探索性工作和快速制作原型，NumPy建立了一种使用经过时间考验的软件工程实践来改善协作并减少错误的文化[30]。...而且，每当用户决定尝试一种新技术时，他们都必须更改导入语句，并确保新库实现他们当前使用的NumPy API的所有部分。...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。
1的列 使用中位数填充空值，通常数据分布不对称时，中位数比平均数更能保持排序关系 最后正态标准化：rank与正态分布的百分位函数复合。...虽然LR模型对变量关系的线性限制，使得其难以达到最优，但可以在建模时通过增加L2罚函数 来减少过拟合；此外，作为基准，能够对数据清洗效果和模型表现作出快速评估。...参数优化 在特征工程和模型选择之后，有一项重要且考验耐心的工作，那就是调参。通常情况下，要做以下步骤： 1. 调参之前，理解模型和参数的含义。（否则你很可能不知道调参的粒度和调参的方向） 2...."""import pandas as pdimport numpy as np path = "D:/InAction/PPDS/data"title = "PPD" 第一部分是处理主表： 我们首先构造一个函数...Read_concat_csv,来实现几份数据的合并，通过pandas.concat 来实现。
函数清单 3....案例讲解 3.1 Numpy.linalg 3.2 Numpy.matlib 1.前言 1.1 基本介绍 NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了...如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。...NumPy 使用别名 np ，所有函数清单，方便速查。...单位阵 ? 随机数矩阵 ? 随机数符合标准正态分布的矩阵 ?
(gh-15218) 在输入为np.float64时，使用 AVX512 内在函数来实现np.exp。...(gh-14464) 当范围为2**32时，numpy.random.randint 产生了不正确的值 在 1.17.0 中引入的实现在确定是否使用 32 位路径或完整 64 位路径时存在错误检查，错误地将具有高低范围为...(gh-13794) 弃用 np.fromfile和np.fromstring在错误数据上将产生错误 在未来的 numpy 发布版本中，函数np.fromfile和np.fromstring将在解析错误数据时抛出错误...(gh-14464) 当范围为2**32时，numpy.random.randint 生成了错误的值 在确定是否使用 32 位路径还是完整 64 位路径时，引入于 1.17.0 的实现存在错误的检查，错误地将范围为...(gh-14464) 当范围为2**32时，numpy.random.randint生成的值不正确 在 1.17.0 引入的实现中，在确定是否使用 32 位路径或完整 64 位路径时存在错误检查，将具有高低范围为
对 numpy 运算进行向量化处理，这比基础 Python 运算快得多。这里特别要提到 _precompute_digit_sums () 函数，它是求和计算的向量化实现。...代码还混合了 numpy 数组 dtype，而这也会导致错误：将它们全部设置为 np.int32 可以修复它。 经过修复之后，这些代码的速度是基础实现的 5.1 倍。...一个主要问题：由于互联网文档很少，导致「在模块加载时生成哈希表」技巧实际上不起作用：numba 的经过 JIT 处理后的函数之外的对象是只读的，但 HASH_TABLE 仍在经过 JIT 处理后的函数之外实例化并在经过...JIT 处理后的函数内进行修改，因此会导致非常令人困惑的错误。...现实世界的系统显然比求职面试式的编程问题要复杂得多，但如果快速的 for 循环反复要求 Claude 实现一个功能，提供可以将代码速度提高 100 倍的能力，那么新出现的管道就物有所值。
不通用函数（数组函数）：函数能以行或者列的方式作用于整个矩阵；如果没有提供任何参数时，它们将作用于整个矩阵。...=0) print(a) #计算列上的总和，返回[6, 8, 10 ,12] 其中，axis=0表示沿着第一个轴（轴0）来计算总和 b=sum(A,axis=1) #axis=1,表示沿着轴...1（行）来计算矩阵的和.返回结果为向量[10，26] print(b) 注意：如果函数使用了不通用的函数，那么在尝试将它们应用于数组时，可能得到标量的结果，甚至发生错误。...else: return 0. print(heaviside（array([-1,2])) #返回结果错误 若改为vheaviside=vectorize(heaviside...Numpy包的函数vectorize能够解决这个问题。
回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。...python中实现OLS的模块很多，numpy、sklearn、statsmodels中都有，这里给出numpy，statsmodel中的用法。...使用这种方法的前提时，你已经对误差项的协方差阵有了较好的估计。statsmodel中实现GLS的模块如下 sm.GLS ?...rls的实现可以使用statsmodels.sandbox.rls。函数说明如下 ?...带约束的最小二乘法在量化中非常常用，比如做行业中性化时，如果所有行业虚拟变量都保留，并且添加了截距项的情况下，会出现变量多重共线性，回归结果无效，这时候一种方法是删除一个虚拟变量，还有一种方法是添加一个约束
from . import multiarrayImportError: cannot import name 'multiarray'这个错误表明在导入NumPy库时出现了问题...错误原因这个错误通常是由于NumPy的安装问题引起的。'multiarray'是NumPy的一个核心模块，它包含了NumPy数组的实现。当我们导入NumPy时，会自动导入'multiarray'模块。...multiarray'模块是NumPy库的核心模块之一，在NumPy中起着至关重要的作用。它提供了对多维数组的高效操作和计算功能，是NumPy库实现其强大的数值计算能力的基础。...multiarray'模块是NumPy库的核心组成部分之一，它实现了高效的多维数组的创建、操作和计算功能。该模块提供了对多种数据类型的支持，以及丰富的数学运算、线性代数操作和元素级别操作的函数和方法。...结论在使用NumPy库时，遇到"cannot import name 'multiarray'"错误可能是由于NumPy库的安装问题引起的。
以下是由6个数字元素组成的2行3列矩阵： 转置矩阵 在NumPy中，除了使用NumPy.transpose函数交换数组的维度外，还可以使用T属性。。...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1，则可以使用该数组进行计算，否则会发生错误。 当输入数组的维度长度为1时，该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...常见的IO功能有： load（）和save（）函数是读取和写入文件数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为的文件中。npy。...NumPy数组的维数称为rank，rank是轴的数量，即数组的维数。一维阵列的秩是1，二维阵列的秩为2，依此类推。 在NumPy中，每个线性阵列称为轴，即维度。...轴=0，表示沿第0轴操作，即在每列上操作；轴=1，这意味着沿第一轴操作，即在每条线上操作。
MUSIC算法利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的DOA。...MUSIC谱中d个最大峰值对应于入射到阵列上的d个信号波达方向。...MUSIC算法空间谱在估计信号功率时并没有考虑波达方向角。当精确知道阵列输入协方差矩阵的集平均时，在非相关的相同噪声环境下，可以确保 的峰值对应真实的信号波达方向角。...2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理 对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量 的第m个元素可以表示为 则MUSIC谱函数可以写成： 其中 是矩阵C中第L条对角线的元素之和。...2．5波束空间MUSIC算法： 2．5．1波束空间MUSIC算法原理： 假设有D个窄带信号入射到一个由N个阵元构成的天线阵列上，同时，假定入射信号之间信号互不相关。
module 'numpy'没有'int'属性在使用numpy时，你可能会遇到一个错误，提示"module 'numpy'没有'int'属性"。...结论当你尝试访问numpy模块中不存在的'int'属性时，会出现"module 'numpy'没有'int'属性"的错误。...但由于出现了"module 'numpy'没有'int'属性"的错误，我们在错误处理中捕获并打印了错误信息。...Numpy数组还具有广泛的数学和线性代数函数，可以进行向量化和元素级运算。这些特性使得Numpy在处理大规模数据集时非常高效。...广播功能：Numpy的广播功能使得在不同形状的数组之间进行数值运算成为可能，它能够自动处理形状不匹配的数组，避免了显式的循环操作。
4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名 排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...当为DataFrame时，axis可以为columns。...下面是对一个DataFrame的一个示例： import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame([[2, np.nan], [7, -...相关性和协方差分别用到了corr和cov函数。...1.0 4 1.0 1.0 0.0 5 2.0 0.0 1.0 100 1.0 1.0 0.0 101 0.0 0.0 1.0 如结果所示，行标签为所有列的不同值，数值则是不同值在每个列出现次数
初始化数组时也可以指定数据类型，比如使用np.ones()创建全是1的三维数组 ? 当然也可以使用np.full()来指定任意的数字 ?...有关生成随机数的具体参数设置可以在官方文档中轻松找到，我也在习题中有所提及，此处就不再赘述。现在我们来创建一个3*3的单位阵 ?...如上图所示，在NumPy中可以使用np.identity()或np.eye()来创建单位阵，但是两者的区别是np.identity()只能创建方阵，而np.eye()可以使用可以调节1在对角线的位置偏离度...在初始化数组中，repeat也是一个很重要的方法? ? 如上图所示，我们可以使用np.repeat()将numpy数组重复，并可以可以使用axis来指定轴。...而更多的数学计算函数与使用方法可以在官方文档中轻松找到我们就不再一一列举 https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.math.html#handling-complex-numbers
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