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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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如何通过聊天定位对方的位置？

方式一：模糊定位 该定位方法只能定位到对方在哪个市，再具体的位置信息需要警察才有渠道和权限对拨号主进行查询。...方式二：精确定位 该方法需要对方手机打开定位功能（因为现在大家都看地图，所以大部分人手机的GPS一直是打开状态）。...对方用手机拍摄一张照片，通过QQ或者微信发“原图”给你，你接收原图，即可定位图片拍摄的精确位置，就可以知道他大概在哪里。 1、拍摄照片的手机需要打开GPS定位。...5、如果有谷歌地图就用谷歌地图，或者北斗地图，或者其他地图，输入经纬度即可定位到他在哪里。这里提供一个地图网址： https://map.bmcx.com/ ? ?...实际上EXIF格式就是在JPEG格式头部插入了数码照片的信息，包括拍摄时的光圈、快门、白平衡、ISO、焦距、日期时间等各种和拍摄条件以及相机品牌、型号、色彩编码、拍摄时录制的声音以及GPS全球定位系统数据

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numpy中数组的遍历技巧

在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....，所以通过上述方式只能访问，不能修改原始数组中的值。...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...，而nditer可以允许我们在遍历的同时修改原始数组中的元素，只需要op_flags参数即可，用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]...for循环迭代数组即可，注意二维数组和一维数组的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。

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numpy中的掩码数组

numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖

1.8K20

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...，该数组仅返回原始数组中的偶数元素： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) # 创建一个空列表 filter_arr =...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例 生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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Java从一个数组指定位置拷贝到另外一个数组的指定位置-新法

我们先看下文档： 意思是：从源数组的指定开始角标位置，拷贝到目标数组指定位置。...src - 源数组 srcPos - 源数组的开始位置 dest - 目标数组 destPos -目标数组的开始位置 length - 数组元素拷贝的数量 看一个简单的例子： 运行结果为：...我们去看下源码，上面有详细的注释： 上面说 如果源数组和目标数组引用的是一个数组的话，就会借助临时数组进行处理。 这样我们就一目了然了。 虽然很简单。...但是一方面说明idea非常强大， 其次关于JDK的方法，如果有疑问尽量去看源码去分析。 另外一方面我们适当接触一下新的方法，不要总墨守成规，对IDE提示视而不见。...我们在写代码的时候建议多看idea给的提示，有一些不规范或者有更好的方法，Idea会给出建议。

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如何快速定位native方法在对应so中的位置前言原理

本文讲述的方法可以快速定位： native方法的实现在哪个so中 在so中的哪个位置 原理 我们知道，在使用native方法之前，需要先load对应的so。...ok，在这个函数中，我们可以将方法名和对应的底层函数地址打印出来即可： ALOGI("invoke native method %s, addr:%p", method->name, method->insns...但是还有几个地方得说一下： 这个addr是运行时候的虚拟地址，如何知道是哪个so呢？...这就需要使用ida调试一下，当断点断下来时，按G跳转到这个地址，你将会在左侧看出是加载了哪个so，将这个地址减去这个so的加载基地址，就可以获取到函数在so中的地址了。...还有另外一种获取基址且不需要调试的方法，直接查看/proc/$pid/maps映射 如何添加打印的代码？ 两种选择：编译源码和native hook。

2.2K20

numpy中数组操作的相关函数

在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...>>> np.setdiff1d(a, b) array([0, 1]) # 取b中的差集 >>> np.setdiff1d(b, a) array([4, 5]) # 取a和b中差集的合集 >>>...中，实现同一任务的方式有很多种，牢记每个函数的用法是很难的，只需要挑选几个常用函数数量掌握即可。

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numpy数组中冒号和负号的含义

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 print('b1[:-1]\n', b1[:-1]) # 从最外层的模块中分解出除最后一个子模块后其余的模块 # b1[:-1] # [[[ 0 1 2] # [ 3 4 5]

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详解Numpy中的数组拼接、合并操作

维度和轴在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前，有必要认识下维度和轴的概念：ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。...在一维空间中，用一个轴就可以表示清楚，numpy中规定为axis 0，空间内的数可以理解为直线空间上的离散点 (x iii, )。...在二维空间中，需要用两个轴表示，numpy中规定为axis 0和axis 1，空间内的数可以理解为平面空间上的离散点（x iii，y jjj）。...在三维空间中，需要用三个轴才能表示清楚，在二维空间的基础上numpy中又增加了axis 2，空间内的数可以理解为立方体空间上的离散点（x iii，y jjj，z kkk）。...Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度，以及在对应维度上的长度。

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我是如何通过手机定位妹子的位置的

晚上复习了一晚上的数据结构，还和贻炼兄弟聊了一会儿~~~ 实在没时间再去做php的项目了，反正中小型的cms都能审计出漏洞了，也就无所谓开发的东西多漂亮。不过做事情还是要有匠心，开发多和贻炼同学学习。...这是同一套系统，通杀的。想玩更多的自己google hack构造。 ? 首先我们访问下：http:xxx.xxx//ajax/UsersAjax.asmx ? 是不是看到很熟悉的东西。...其实之前看到人家说，我就在想是不是和正方的一样，接口处问题了。结果还真是。。 ? 随便找一个平台，我们通过抓取asmx的包。...经过反复测试，如果是数据就是失败，返回的请求为数字一般是成功。 然后searchID不仅仅有查询的功能，还有一个搜索型注入，抓取他的包。...接下来不玩服务器了，有需要定位妹子的可以找我哈。 ?

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JavaScript如何截取指定位置的字符串

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在日常开发中，经常需要对字符串进行删除截取增加的操作，我们这次说一下使用JavaScript截取指定位置的字符串。...** 一、使用slice()截取 ** slice()方法可以通过指定的开始和结束位置，提取字符串的某个部分，并以新的字符串返回被提取的部分。它的参数有两个，start和end。...newStr = str.substring(2,8); console.log(newStr); // 输出 llo Wo 三、使用substr()截取 substr方法用于返回一个从指定位置开始的指定长度的子字符串...start是必须填写的参数，它是指定所需的字符串的起始位置，可以是负数，负数效果同上面两个方法。 length是可选填写的参数，它是指定在返回的字符串中包括的字符个数，不可为负数。...newStr); // 输出 Script newStr = str.substr(4,3); console.log(newStr); // 输出 Scr 介绍了三种使用JavaScript截取指定位置的字符串的方法

2.7K10

python笔记之NUMPY中的掩码数组numpy.ma.mask

参考链接： Python中的numpy.asmatrix python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组   1....掩码数组   numpy.ma模块中提供掩码数组的处理，这个模块中几乎完整复制了numpy中的所有函数，并提供掩码数组的功能；   一个掩码数组由一个正常数组和一个布尔数组组成，布尔数组中值为True的... 掩码数组可以使用各种下标对象对其进行存取，在被掩码的部分值为masked>，可以设置某个位置值为ma.masked使其失效；   3....文件存取   numpy中提供多种存取数组内容的文件操作函数，保存的数组数据可以是二进制格式或者文本格式，二进制格式可以是无格式二进制和numpy专用的格式化二进制类型； tofile()方法将数组数据写到无格式二进制文件中...sep参数，则tofile()、fromfile()将以文本格式进行输入输出，sep指定文本的分隔符； load()、save()将数组数据保存为numpy专用的二进制文件中，会自动处理元素类型和形状等信息

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NumPy之:多维数组中的线性代数

简介 本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。 多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...B，G，A）的数组。...在上述的图像中，U是一个(80, 80)的矩阵，而Vt是一个(170, 170) 的矩阵。而s是一个80的数组，s包含了img中的奇异值。...="gray") 可以看到，差异并不是很大： 原始图像的压缩 上一节我们讲到了如何进行灰度图像的压缩，那么如何对原始图像进行压缩呢？...在进行转换之前，我们需要把不需要变换的轴放到最前面，也就是说将index=2，换到index=0的位置，然后进行svd操作： img_array_transposed = np.transpose(img_array

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NumPy之:多维数组中的线性代数

简介 本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。 多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...R，B，G，A）的数组。...在上述的图像中，U是一个(80, 80)的矩阵，而Vt是一个(170, 170) 的矩阵。而s是一个80的数组，s包含了img中的奇异值。...原始图像的压缩 上一节我们讲到了如何进行灰度图像的压缩，那么如何对原始图像进行压缩呢？ 同样可以使用linalg.svd对矩阵进行分解。...在进行转换之前，我们需要把不需要变换的轴放到最前面，也就是说将index=2，换到index=0的位置，然后进行svd操作： img_array_transposed = np.transpose(img_array

1.7K40

在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

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。...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...(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。

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