接下来，本文将介绍在 TypeScript 项目开发过程中，如何参考 DRY 原则尽量减少重复代码。...这里我们可以使用 Pick： type TopNavState = Pick< State, 'userId' | 'pageTitle' | 'recentFiles' >; 其实除了 Pick 之外，在实际开发过程我们还可以利用其他内置的工具类型来减少重复代码...constructor(init: Options) { /* ... */ } update(options: OptionsUpdate) { /* ... */ } } 在以上示例中...: T[P]; }; 在以上代码中，首先通过 keyof T 拿到 T 的所有属性名，然后使用 in 进行遍历，将值赋给 P，最后通过 T[P] 取得相应的属性类型。中间的 ?...TypeScript 开发过程中如何减少重复代码，其实除了文中介绍了 Pick 和 Partial 之外，TypeScript 团队还为我们开发者提供了很多工具类型，可用于减少重复代码和提高开发效率，感兴趣的读者可以阅读本人之前写的
机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] 在Python机器学习中如何索引、切片和重塑...对于输入要素，在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列，并且在列索引中指定-1。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
例如，有一项研究测量水的温度，另一项研究测量水的盐度和温度，第一个研究有一个维度;温度，而盐度和温度的研究是二维的。维度只是每个观测的不同属性，或者一些数据中的行。...在正常情况下，NumPy不能很好地处理不同大小的数组。...在二维数组中，广播规则同样适用，请参见如下代码。...但是我们肯定不希望这样，所以需要构造lambda表达式来只在单元格中的值是一个映射键时替换这些值，在本例中是字符串' male '和' female ' df.applymap(lambda x: mapping...总结 在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。
在numpy和pandas中经常出现axis轴这个概念，下面就详细的看看这个轴到底是什么意思 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...一般来说axis=0代表列，axis=1代表行 import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X,
数值型描述统计 算数平均值 样本中的每个值都是真值与误差的和。 算数平均值表示对真值的无偏估计。...np.random.randint(10, 100, 9) print(a) print(np.max(a), np.min(a), np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和...pd.idxmax() pd.idxmin()： 返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a))...# 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax(), series.idxmin()) print(dataframe.idxmax(), dataframe.idxmin...import numpy as np closing_prices = np.loadtxt('../..
对比np.meshgrid，在处理大数据时速度更快，且能处理多维（np.meshgrid只能处理2维） ret = np.mgrid[ 第1维，第2维 ，第3维 ， …] 返回多值，以多个矩阵的形式返回...，第1返回值为第1维数据在最终结构中的分布，第2返回值为第2维数据在最终结构中的分布，以此类推。...例如1D结构（array），如下：In [2]: import numpy as np In [3]: pp=np.mgrid[-5:5:5j] In [4]: pp Out[4]: array([-5...-3. -1.5 0. 1.5 3. ]][[-3. -1.5 0. 1.5 3. ][-3. -1.5 0. 1.5 3. ][-3. -1.5 0. 1.5 3. ]]]] 三、meshgrid 和
numpy和pandas是python中用于处理数据的两个库。 numpy介绍： numpy用于处理array，且array中数据类型必须一致。下面以代码备注的方式介绍。...#START import numpy as np v=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) //array中以list的方式展现 m=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8...4行按照k中的数值提取列中元素 j[np.arange(4),k] += 100 //j中前4行按照k中的数值提取列中元素后再加100，返回j print(j) #END #START m=np.array...array([[1,2,3],[3,4,6],[5,6,7],[7,8,9]]) print(x[1,0:2]) y=np.array([1,0,1]) z=np.empty_like(x) //生成一个和x...#END pandas介绍： 用于处理.csv文件 import pandas as pd pd.set_option('display.max_rows',1000) //用于设置展示的行数和列数
参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...(condition[, x, y]) 功能： 参数： condition： 判定条件，如果True，选择 x；False，选择y（数据类型为数组，bool 值）x,y（可选）： x 和 y 的 shape...必须和 condition 相同（可以采用 broadcast，广播机制） ①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。...那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。
在PHP的一些应用中需要写日志或者记录一些信息，这样的话。 可以使用fopen(),fwrite()以及 fclose()这些进行操作。...也可以简单的使用file_get_contents()和file_put_contents(). file_put_contents()写文件。默认的是重新写文件，也就是会 替换原先的内容。...追加的话使用参数FILE_APPEND 以追加形式写入内容 当设置 flags 参数值为 FILE_APPEND 时， 表示在已有文件内容后面追加内容的方式写入新数据 //log $tmpArr =...不建议使用\r\n，因为： 在windows中\r\n是换行 在Mac中\r是换行 在Liunx中\n是换行 但是PHP提供了一个常量来匹配不同的操作系统，即： PHP_EOL file_put_contents
总结一下最近学习中容易出现问题的地方️ # 代码 from numpy import * randMat = random.randint(0, 10, (4, 3)) print("原矩阵:\n",...# 索引从0开始计数 print("输出第一行的所有数据:\n", randMat[0, :]) print("输出第二列的所有数据:\n", randMat[:, 1]) print("输出矩阵第1和第...# 运行结果 原矩阵: [[3 5 1] [1 3 0] [0 2 1] [0 2 9]] 输出第一行的所有数据: [3 5 1] 输出第二列的所有数据: [5 3 2 2] 输出矩阵第1和第...3行的所有数据: [[3 5 1] [0 2 1]] 行数: 4 列数: 3 维数: (4, 3) 提示 2018年8月22日 21:40:54更新，新增：使用shape和reshape调整数组大小...# 代码 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape = (3,2) b = a.reshape(2,3) print(a)
使用一组数学函数对Numpy数组进行操作有两种计算方式： 对整个数组进行计算； 对源数组的某个轴的数据进行计算； 基本数组统计方法 ? ?...▲数组统计方法 统计函数的分类 下面的所有统计方法，即可以当做数组的实例方法调用，也可以当做Numpy函数来调用。 ?...：",arr.mean()) print("标准差和方差：",arr.std(),arr.var()) print("最大值和最小值：",arr.max(),arr.min()) 数组中元素求和： -...2.84952437344 算术平均数： -0.142476218672 标准差和方差： 0.896244709803 0.803254579849 最大值和最小值： 1.95081773969 -1.87576739314...中二维数组的axis的值与行和列之间的关系如下图所示。
在编程的过程中很可能会使用到原数组，这就涉及到视图和副本的概念，简单来说视图与副本是使用原数组的两种不同的方式。...简单来说，数组数据结构信息区中有 Numpy 数组的形状（shape）以及数据类型（data-type）等信息，而数据存储区则是用于存储数组的数据，「Numpy 数组中的数据可以指向其它数组中的数据，这样多个数组可以共用同一个数据...None，说明a和a[1, 2]两个数组中的数据都来自于自己，不是来自别的数组。...Numpy 数组所占的内存空间包含两个部分，数据结构信息区以及数据存储区，使用nbytes属性可以查看数组中的数据所占的字节数。...既然副本和原数组是相互独立的，改变副本或者原数组中的元素值，相对应的原数组和副本中的元素值并不会发生改变。
参考链接： Python中的numpy.asarray array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray，但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存..., 2, 1], [1, 1, 1]] arr2: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]] arr3: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]] 可见array和asarray...import numpy as np #example 2: arr1=np.ones((3,3)) arr2=np.array(arr1) arr3=np.asarray(arr1) arr1...此时两者才表现出区别 以上这篇对numpy中array和asarray的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。 ...本文标题: 对numpy中array和asarray的区别详解 本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/225289.html
numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的...numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...除此之外，整型数组访问可以用来选择或者更改矩阵中每行中的一个元素！...先对x与w抽取出来： x ---> [1, 2, 3, 3, 0, 1, 4] w ---> [0.3,0.5,0.7,0.6,0.1,-0.9,1] 索引 0 出现在x中index=4位置，那么在...w中访问index=4的位置即可，w[4]=0.1 索引 1 出现在x中index=0与index=5位置，那么在w中访问index=0与index=5的位置即可，然后将两这个加和，计算得：w[0]+w
从numpy中导入tensor torch.from_numpy(data) 或 torch.from_numpy(data).to(a.device) 也可以用torch.tensor(data...), 但torch.from_numpy更加安全，使用tensor.Tensor在非float类型下会与预期不符 以前是整型，导入就是整型。...以前是浮点型，导入就是浮点型 注意，torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存，所以它们之间的转换很快，而且几乎不会消耗资源。...图片的numpy转tensor 注意，读取图片成numpy array的范围是[0,255]是uint8 而转成tensor的范围就是[0,1.0], 是float 所以图片的numpy转tensor...b = a.numpy() b = a.clone().detach().cpu().numpy() 注意，torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存
添加和删除元素的方法主要是 append：只能追加在末尾 insert：可以在指定位置插入 delete：删除元素 unique：数组中元素去重 append numpy.append(arr,values...,axis=None) arr：输入向量 values：将values值插到arr后面；values和arr应该维度相同 axis：在哪个维度上进行增加元素；默认是返回的的是一个被拉平的向量 import...方法不同；变成一维数组 array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.append(a, [[17,18,19]], axis=0) # axis=0表示按行插入；2层中括号...[]：numpy的括号好严格 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [17, 18, 19]]) insert **numpy.insert(...([[ 1, 2], [ 3, 4], [11, 12], [ 5, 6]]) np.insert(a, 1, [9], axis=1) # 操作是在原来的数组
numpy数组中":"和"-"的意义 在实际使用numpy时，我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素。也经常因为数组的维度而感到困惑。...总体来说，":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个，"负号用以表示从后往前数的元素,-n即是表示从后往前数的第n个元素"#分片功能 a[1: ] 表示该列表中的第1...个元素到最后一个元素，而，a[ : n]表示从第0个元素到第n个元素(不包括n) import numpy as np POP_SIZE = 3 total_size = 10 idx = np.arange...[7 8 9] # good_idx_2 [0 1 2 3 4 5 6] # good_idx_3 [3 4 5 6 7 8 9] # good_idx_4 [0 1 2] 测试代码 import numpy...'s') # 在这个模块中有三个小的模块，所以程序运行两次 # s # s # s print('b1[-1:]\n', b1[-1:]) # 写在最后一个维度的":"没有实质性作用，此处表示的意思和b1
代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 1000) y=0 for k in range
参考链接： Python中的numpy.bmat python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤，但是这里和matlab中又有一点点不一样，matrix和array之间的关系和区别是什么呢...Numpy 中不仅提供了 array 这个基本类型，还提供了支持矩阵操作的类 matrix，但是一般推荐使用 array： 很多 numpy 函数返回的是 array，不是 matrix 在 array...中，逐元素操作和矩阵操作有着明显的不同 向量可以不被视为矩阵 具体说来： dot(), multiply()，* array：* -逐元素乘法，dot() -矩阵乘法 matrix：* -矩阵乘法，...v 在 dot(A,v) 被看成列向量，在 dot(v,A) 中被看成行向量，这样省去了转置的麻烦 [BAD!].../ 是逐元素操作 当然在实际使用中，二者的使用取决于具体情况。
变量名在表1中列出以供参考。 0x4....位置和词嵌入在反向传播中不需要存储任何大量的激活内存。但Dropout操作需要激活内存。嵌入层中的Dropout也沿序列维度并行化。因此，它将需要 sbhp/t 的存储空间。...我们注意到，如果我们只在每个张量并行等级中存储部分激活，则这个所需内存可以进一步减少到2sbhL/t。然而，这种方法需要每层额外进行一次全收集操作，并将增加通信开销，因此，我们不考虑这种方法。...实践中我们发现，应用序列并行和选择性激活重计算后，重计算开销足够小，以至于这种额外技术提供的改进非常有限。这种技术在附录C中有更详细的描述和分析。...尤其在使用管道并行性时，采用额外技术进一步降低重计算成本是可能的，但在实际应用中，序列并行性和选择性激活重计算已经能够显著降低重计算开销，使得额外技术的效果较为有限。
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