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...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
只能使用numpy函数和输入数组a。 输入： 输出： 答案： 11.如何获得两个python numpy数组之间的共同元素？ 难度：2 问题：获取数组a和b之间的共同元素。...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。 输入： 答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？ 难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...使用以下iris的species中样品作为输入。 输入： 输出： 答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？ 难度：2 问题：为给定的数字数组a排序。...输入： 输出： 答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？ 难度：3 问题：创建一个与给定数字数组a相同形式的排列数组。
此文将介绍一些主要的 NumPy 使用方法，以及在机器学习模型中应用数据前，NumPy 显示不同类别数据（表格、图像、文本等）的方式。 ?...创建数组 通过向NumPy 传递Python列表并使用“ np.array()”，就可以创建一个NumPy 数组（又名：强大的 ndarray）。在此案例中，Python创建的数组如下所示： ?...向维度传递-1，接着NumPy就会基于矩阵推出正确维度： ? 更多维度 NumPy可以在任意维度完成已提及的一切。其中心数据架构叫做ndarray （n维数组）。 ?...在Python中，对于这些表格最受欢迎的数据抽取方式是使用pandasdataframe，它实际上也是使用了NumPy，并在此基础上进行构建。 ?...如果想要获取图像最顶端的10x10的部分，只需用NumPy获取image[:10,:10]即可。 这里呈现的是图像文件的一部分： ?
一、学习目标 了解图片的结构属性 了解如何捕获视频 了解waitkey的使用方法 二、了解opencv的图像属性 2.1 图像的属性 在我们获取到图像后，可以获取到图像的大小、类型以及通道等信息；通道指的是...在OpenCV中获取这些信息是十分简单的。首先我们可以使用shape获取图像的长宽以及通道个数。...我们可以发现，使用size查看大小后得到了5248800，这个数值是如何计算而来呢？...我们在读取这个图片时所存储的内容就是很多个0-255的数据组成的，这就是这个图片在这里最原始的样子。...代码如下： captrue = cv2.VideoCapture(0) 在VideoCapture方法中，传入的参数为选择相机是哪一个，0代表第一个，若你有多个相机，则可以添加其他数字进行选择。
Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...其命名方式是一个类型名（float和int）后面跟一个用于表示各元素位长的数字。常用的是float64和int32. 也可以使用astype进行数组中数据类型的转化。...Numpy数组的基本运算 1、数组和标量之间的预算 2、元素级数组函数 是指对数组中每个元素执行函数运算。下面例子是对数组各元素执行平方根操作。...（3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。
图片数据的格式 在进行图像变换之前，先来简单介绍一下图片在计算机中的数据格式，图像在计算机中的数据格式有很多，详见下表： 格式 说明 1 位图，像素 1 位 L 灰度图，像素 8 位 I 像素 int32...上面说的只是一个像素点的数据格式，并不是整个 RGB 格式的图片的数据格式，考虑到一张图片有长度有宽度有很多个像素，那么直接把很多像素构成一个二维数组就完事了，又因为一个像素对应着三个元素，这三个元素也可以放在一个数组...，所以 RGB 格式的图片在计算机中的存储格式是一个三维数组，其形状为(长, 宽, 3)。...L 格式 L 格式就是灰度格式，每个像素对应一个灰度值，灰度值取值范围依旧是 0 到 255，所以灰度格式的图片在计算机中的存储格式是一个二维数组，其形状为(长, 宽)。...在讲解和实现这三个算法之前先给大家看一下我所使用的图片。 ?
NumPy构成了数据科学领域中大部分Python库的基础。 ? 关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。...无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础，比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中，我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...只有一个值的数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同值的数组。 ? 我们需要指定要填充的大小和数字。此外，可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10. 转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ?
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...在实践中，这些数值不一定是这样的，但我以这种方式呈现它是为了视觉上的一致。出于性能原因，深度学习模型倾向于保留批数据大小的第一维（因为如果并行训练多个示例，则可以更快地训练模型）。...来源商业新知网，原标题：【D】一键获取新技能，玩转NumPy数据操作
在这篇文章中，在我们应用到机器学习模型之前，我们会看到 NumPy 的主要使用方式以及它如何展示不同类型的数据（表格，图像，文本等） import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个...NumPy 的数组有一个很方便的属性 T 可以获取矩阵的转置： ? 在更高级的场合，你可能发现需要变换矩阵的维度。...实际使用 现在是获取成果的时候了，下面是一些 NumPy 将会帮助你的一些例子。...如果想提取音频的第一秒，只需将该文件加载到一个NumPy数组 audio 中，并使用 audio[:44100]即可获取到。 下面是一个音频文件的一个切片： ?...在实践中可能有另外的情况，在此我用这种方式来表示。出于性能因素的考虑，深度学习模型倾向于保存批处理数据的第一个维度（因为如果并行地训练多个实例，模型可以训练得更快）。
NumPy使用c语言写的，底部解除了GIL，其对数组的操作速度不在受python解释器限制。 # numpy中的数组 Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常类似。...Numpy的数组的元素有哪些数据类型? 看上图 使用ndarray.astype可以修改数组元素的数据类型。 # ndarray.size 获取数组中总的元素的个数。...提取条件可以有多个，那么如果有多个，可以使用&来代替且，用|来代替或，如果有多个条件，那么每个条件要使用圆括号括起来。 # 值的替换 利用索引，也可以做一些值的替换。...用于指定分割成几列，可以使用数字来代表分成几部分，也可以使用数组来代表分割的地方。...用于指定分割成几行，可以使用数字来代表分成几部分，也可以使用数组来代表分割的地方。
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...看到 NumPy 是如何理解这个运算的了吗？这个概念叫做广播机制（broadcasting），它非常有用。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...如果想要提取音频的第一秒，只需将文件加载到 audio 的 NumPy 数组中，然后获取 audio[:44100]。 以下是一段音频文件： ? 时间序列数据也是如此（如股票价格随时间变化）。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。...幸运的是， numpy 真的很擅长处理大体量数据。使用一些简单的技巧，我们可以使用 numpy 让这个分析变得可行。 在 python/numpy 中处理字符串很复杂。...使用一个简单的技巧，创建基于年份的数组，2008 个元素长度意味着每一年的索引等于年份的数字，因此，举个例子，1995 就只是获取 1995 年的元素的问题了。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ ‘Python’ 的计算总量是否包含 ‘Python_VERB’？...这意味着 pytubes 生成的 numpy 数组对所有整数都使用 i8 dtypes。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...在实践中，这些数值不一定是这样的，但我以这种方式呈现它是为了视觉上的一致。出于性能原因，深度学习模型倾向于保留批数据大小的第一维（因为如果并行训练多个示例，则可以更快地训练模型）。
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...import numpy as np 01 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...看到 NumPy 是如何理解这个运算的了吗？这个概念叫做广播机制（broadcasting），它非常有用。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...如果想要提取音频的第一秒，只需将文件加载到 audio 的 NumPy 数组中，然后获取 audio[:44100]。 以下是一段音频文件： ? 时间序列数据也是如此（如股票价格随时间变化）。
用整数作为下标可以获取数组中的某个元素 用范围作为下标获取数组的一个切片，包括a[3]不包括a[5] 省略开始下标，表示从a[0]开始 下标可以使用负数，表示从数组后往前数 下标还可以用来修改元素的值...使用整数序列当使用整数序列对数组元素进行存取时，将使用整数序列中的每个元素作为下标，整数序列可以是列表或者数组。...使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间 获取x中的下标为3, 3, 1, 8的4个元素，组成一个新的数组 下标可以是负数 由于b和x不共享数据空间，因此x中的值并没有改变 整数序列下标也可以用来修改元素的值...，因为多维数组有多个轴，因此它的下标需要用多个值来表示， NumPy采用组元(tuple)作为数组的下标。...和C语言一样，在NumPy中也很容易对这 种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取 C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...import numpy as np NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...出于性能原因，深度学习模型倾向于保留批数据大小的第一维（因为如果并行训练多个示例，则可以更快地训练模型）。很明显，这里非常适合使用reshape()。
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