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TS 如何减少重复代码

接下来,本文将介绍 TypeScript 项目开发过程,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,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) { /* ... */ } } 以上示例...: T[P]; }; 以上代码,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 开发过程如何减少重复代码,其实除了文中介绍了 Pick 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提高开发效率,感兴趣的读者可以阅读本人之前写的

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Python机器学习如何索引、切片重塑NumPy数组

机器学习的数据被表示为数组。 Python,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手,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。...本教程,你将了解NumPy数组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索引切片访问数据。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] Python机器学习如何索引、切片重塑...对于输入要素,在行索引我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行列,并且列索引中指定-1。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 本教程,你了解了如何使用Python访问重塑NumPy数组的数据。 具体来说,你了解到: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。

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NumPyPandas的广播

例如,有一项研究测量水的温度,另一项研究测量水的盐度温度,第一个研究有一个维度;温度,而盐度温度的研究是二维的。维度只是每个观测的不同属性,或者一些数据的行。...正常情况下,NumPy不能很好地处理不同大小的数组。...二维数组,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表达式来只单元格的值是一个映射键时替换这些值,本例是字符串' male '' female ' df.applymap(lambda x: mapping...总结 本文中,我们介绍了Numpy的广播机制Pandas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。

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详解 Numpy 的视图副本

在编程的过程很可能会使用到原数组,这就涉及到视图副本的概念,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 数组的数据可以指向其它数组的数据,这样多个数组可以共用同一个数据...None,说明aa[1, 2]两个数组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属性可以查看数组的数据所占的字节数。...既然副本原数组是相互独立的,改变副本或者原数组的元素值,相对应的原数组副本的元素值并不会发生改变。

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pythonnumpy.array_对numpyarrayasarray的区别详解

参考链接: Pythonnumpy.asarray arrayasarray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arrayasarray...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numpyarrayasarray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numpyarrayasarray的区别详解  本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/225289.html

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numpy数组冒号负号的含义

numpy数组":""-"的意义 实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度":"用以调用numpy数组的元素。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b1

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Python-Numpyarraymatrix的用法

参考链接: Pythonnumpy.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matlab又有一点点不一样,matrixarray之间的关系区别是什么呢...Numpy 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 array...,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 dot(A,v) 被看成列向量, 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 当然实际使用,二者的使用取决于具体情况。

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