将ndarray列表单元化为indirect_contiguous_将列表乘以ndarray列表_将列表的ndarray转换为ndarray - 腾讯云开发者社区

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Excel将单元格内的url批量转化为图片格式的三种方法

i将excel另存为能启用宏的xlsm格式二、将url转化为图片的三种方法 1、同时保留图片和连接（编写vb程序并调用对应的宏）首先先把所有链接转化为超链接形式（蓝色字体带下划线） ?...ActiveSheet.Pictures.Insert(HLK.Address) '插入链接地址中的图片 If .Height / .Width > Rng.Height / Rng.Width Then '判断图片纵横比与单元格纵横比的比值以确定针对单元格缩放的比例...ActiveSheet.Pictures.Insert(HLK.Address) '插入链接地址中的图片 If .Height / .Width > Rng.Height / Rng.Width Then '判断图片纵横比与单元格纵横比的比值以确定针对单元格缩放的比例...End If End With 右键单元格就可以显示图片补充解决评论区的将非超链接的网址显示成图片的问题 Sub loadimage() Dim ranTotal As Range, rng As...ActiveSheet.Pictures.Insert(rng.Value) If .Height / .Width > imageRng.Height / imageRng.Width Then '判断图片纵横比与单元格纵横比的比值以确定针对单元格缩放的比例

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VBA技巧：将工作表中文本框里的数字转化为日期格式并输入到工作表单元格

标签：VBA，ActiveX控件如下图1所示，工作表中有一个名为“TextBox1”的文本框，要将其中输入的数字放置到工作表单元格B8中并转换成日期格式。....Cells(8, 2) = Format(.OLEObjects("TextBox1").Object.Value, "yyyy-mm-dd") End With 反之，如果要想工作表中的文本框显示单元格中的日期

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Python基础 | 为什么经常会将list()转化为numpy.array()类型

在平时用python做开发或者阅读流行的开源框架的源码的时候，经常会看到一些代码将普通的列表list()类型转化为numpy的array()，如下所示： import numpy as np a = [...1,2,3,4,5] b = np.array(a) type(b) #numpy.ndarray 变量a是一个常见的Python列表类型，通过numpy.array()方法将该列表转化为了一个ndarray...反之，假如能够将list类型转换为numpy.ndarray类型，那么该类型将提供非常丰富的方法快速的实现常见的操作。...下面代码是将列表转化为numpy.ndarray后支持的一些常用操作，根据方法名即可快速了解其含义。...从上面的案例分析讲解，大家可以看到为什么会将普通的列表类型转换为numpy.ndarray类型了，很重要的原因在于这种转化后，numpy.ndarray提供了很多常见的方法，使得我们不必自己编写代码就可以实现常见操作

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numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

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，但asarray不会。...从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。...从上述结果我们可以看出np.array与np.asarray的区别，其在于输入为数组时，np.array是将输入copy过去而np.asarray是将输入cut过去，所以随着输入的改变np.array的输出不变...从上述我们可以看到.tolist是将数组转为list的格式，等同于np.array的反向，那什么情况下需要将np.ndarray转为list的格式呢？...当需要序列化的时候(serialization)，由于np.ndarray是不可序列化的。

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浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

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，但asarray不会。...1.输入为列表时 a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c)...从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。...从上述我们可以看到.tolist是将数组转为list的格式，等同于np.array的反向，那什么情况下需要将np.ndarray转为list的格式呢？...当需要序列化的时候(serialization)，由于np.ndarray是不可序列化的。

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Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

矩阵尺寸由模型分解出的单元数量决定。 Rust开了优化。Python使用scipy库。...不同方法的计算耗时 (单位：秒) 方法/单元数量 499 999 1499 1999 2499 2999 3499 3999 4499 Rust(sparse21 + sprs) 2 7 16 28 44...34 44 56 Python(scipy.linalg.spsolve) 3 3 3 4 5 6 6 7 7 分析第一个方法由sprs接管所有的矩阵计算，在计算[K']{u} = {F'}时将所有矩阵转化为...方法2的Rust(ndarray + nalgebra)意思为，所有计算由ndarray实现，除了在计算逆矩阵时。...计算逆矩阵时先转化为nalgebra的DMatrix并求逆，结果再转化回ndarray的矩阵格式。逆矩阵在整个过程中只计算一次。所以只需要来回转化一轮，来回各一次。

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软件测试|Python科学计算神器numpy教程（二）

asarray() 能够将一个 Python 序列转化为 ndarray 对象，语法格式如下：numpy.asarray（sequence，dtype = None ，order = None ）参数说明...：sequence：接受一个 Python 序列，可以是列表或者元组dtype：可选参数，数组的数据类型order：数组内存布局样式，可以设置为 C 或者 F，默认是 C示例如下：# 列表转化为 numpy...'>[1 2 3 4 5 6 7]# 使用嵌套列表创建多维数组import numpy as npl=[[1,2,3,4,5,6,7],[8,9]]a = np.asarray(l, dtype=object...numpy.frombuffer()使用指定的缓冲区创建数组，语法如下：numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)参数说明：buffer：将任意对象转换为流的形式读入缓冲区...：iterable：可迭代对象dtype：返回数组的数据类型count：读取的数据数量，默认为 -1，读取所有数据示例：import numpy as np# 使用 range 函数创建列表对象list

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关于json.dumps的使用和解决Object of type XXX is not JSON serializable错误

MyEncoder来自网上，将numpy的数据类型进行转换。...# list()将外层转化为list类型，内层数据类型还是原始类型。 # tolist()方法将外层内层全转化为list类型。...---------------------------list()和tolist()差异化--------------------------------------------- # list()将外层转化为...# tolist()方法将外层内层全转化为list类型。...json.dumps使用方式 # 正常列表使用方法 high=[29, 33, 31, 20, 32, 32, 20, 25, 33, 20, 21, 27] low=[8, 12, 17, 8, 6,

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初探numpy——数组的创建

使用numpy.asarray方法创建数组 numpy.asarray方法可以将输入转换为ndarray，如果输入本身就是ndarray则不进行复制 numpy.asarray(a , dtype =...None , order = None) 参数描述 a 任意输入，可以是列表、列表的元组、元组、元组的元组、多维数组 dtype 数据类型 # 将列表转换为ndarray a=[1,2,3] array...=np.asarray(a) print(array) [1 2 3] #将元组转化为ndarray a=(1,2,3) array=np.asarray(a) print(a) (1, 2, 3)...# 将元组列表转换为ndarray a=[(1,2,3),(4,5)] array=np.asarray(a) print(a) [(1, 2, 3), (4, 5)] 使用numpy.arange方法创建数组...(1,10,num=10) print(array) [1.e+01 1.e+02 1.e+03 1.e+04 1.e+05 1.e+06 1.e+07 1.e+08 1.e+09 1.e+10] #将底数设置为

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NumPy(1)-常用的初始化方法

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。...三、Ndarray和python中的list列表的区别 C数组：学过C语言的都知道，在C语言中数组是一个连续的内存空间，并且数组中的数据的类型也是一致的。...python列表：python中的列表里面存放的对象，可以是不同的数据类型。...其底层实现是通过类似C语言中的指针数组来实现，即python的列表中存放的数据的指针即他们的地址，然后再根据这个指针找到具体的数据。...* 如果传进来的列表包含不同的类型，则统一转化为同一类型，转化的优先级:str>float>int，即有str则都转化为str,这样才能保证NumPy数组中数组的一致性。

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mxnet 数据操作

1.6.2创建各元素为1的张量 nd.ones() ● 示例： 1.7 通过Python的列表(list)指定需要创建的NDArray中每个元素的值 Y = nd.array() ● 示例：...2.5 做矩阵乘法 nd.dot() ● 示例：下⾯将X与Y的转置做矩阵乘法。...2.6 将多个NDArray连结（concatenate） nd.concat() ● 示例：下⾯分别在⾏上（维度0，即形状中的最左边元32 2....X.sum() ● 示例： 2.9 将结果（NDArray）转化成标量 X.asscalar() ● 示例：例⼦中X的L2范数结果同上例⼀样是单元素NDArray，但最后结果变换成了Python...6.2 实例：将NumPy实例变换成NDArray。

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python读取Excel文件并展示成json

start_cell (str): 起始单元格的位置，例如 'A1'。 end_cell (str): 结束单元格的位置，例如 'C3'。...Returns: numpy.ndarray: 包含指定区域数据的二维数组矩阵。...ValueError: 如果起始单元格或结束单元格的位置格式不正确。...values = sheet.range(start_cell, end_cell).value # 将二维列表转换为 NumPy 矩阵 matrix = np.array(values...: """ 将矩阵数据转换为 JSON 格式。

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Transformers 4.37 中文文档（九十四）

FlaxSpeechEncoderDecoderModel 是一个通用的模型类，当使用:meth*transformers.FlaxAutoModel.from_pretrained*类方法为编码器创建时，将实例化为一个变压器架构...init_cell_selection_weights_to_zero (bool, optional, defaults to False) — 是否将单元格选择权重初始化为 0，以便初始概率为 50%...return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。...列表中的每个元素包含批次中单个示例的预测答案坐标，作为元组列表。每个元组是一个单元格，即 (行索引，列索引)。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入：将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中

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numpy 数组操作

返回： arange : ndarray 示例： >>> np.arange(5) array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> np.arange(1,5) array([1, 2, 3, 4...([1., 2., 3., 4., 5.]), 1.0) 3 numpy.random 产生随机数 3.1 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 返回一个给定形状的ndarray...0.27509408, 0.80982919, 0.32038785]]) 3.2 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个给定形状的服从标准正态分布(均值为0，方差为1)的ndarray...array([[ 2, 2], [12, 20]]) >>> np.dot(list4,a1) array([[10, 11], [22, 23]]) 7.2 相互转换将列表转化为...numpy的数组: np.array(list) 将numpy数组转化为python的列表 a.tolist()

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Python中的numpy模块

必须输入一个列表，如果列表中的每个元素都是一个数，那么返回的是一个ndarray类型的向量；如果列表中的每个元素都是同维度的列表（也可以是元组），那么返回的是一个矩阵；如果输入的列表中的列表的每个元素都是同维度的列表...累加函数，可以用于单元刚度矩阵组装总刚度矩阵。输入的第一个参数是被加的’ndarray’类型的被加矩阵，在组装过程中，这里放的就是我们的总刚度矩阵。...第二个参数要求是一个’ndarray’类型的矩阵或者是列表类，里面存放的是增值索引，显然索引值应该全为整数。...为了表述方便，在不引起歧义时，我们下面将ndarray对象称为矩阵对象或是矩阵（也包含张量，向量或者是单个的数）。...以向量为例，i = 0时将返回向量的第一个数，i = 2时将返回向量的第三个数，如果索引值大于等于向量长度，则会报错。i = -1时将返回向量的倒数第一个数，i = -4将返回向量的倒数第四个数。

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【Kaggle竞赛】数据准备

[:,1]) # list,获取打乱后的标签序列 label_list = [int(i) for i in label_list] # 把字符标签转化为整数型标签...[:,1]) # list,获取打乱后的标签序列 labels = [int(i) for i in labels] # 把字符标签转化为整数型标签...[:,1]) # list,获取打乱后的标签序列 label_list = [int(i) for i in label_list] # 把字符标签转化为整数型标签...temp[:,1]) # list,获取打乱后的标签序列 labels = [int(i) for i in labels] # 把字符标签转化为整数型标签...temp[:,1]) # list,获取打乱后的标签序列 label_list = [int(i) for i in label_list] # 把字符标签转化为整数型标签

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JavaScript 技术篇 - js读取Excel文档里的内容实例演示，js如何读取excel指定单元格的内容，js将excel的内容转化为json字符串方法

JavaScript 读取 Excel 文档里的内容实例演示第一章：准备 ① 下载 xlsx.full.min.js 支持包第二章：功能实现与使用演示 ① 实现代码 ② 使用效果演示 ③ 获取指定单元格的内容...④ 将读取的 Excel 内容转化为 json 字符串第一章：准备 ① 下载 xlsx.full.min.js 支持包获取地址：官方 Github 小蓝枣的 csdn 资源仓库在点进 Raw...③ 获取指定单元格的内容通过 sheets['单元格'].v; 或 sheets.单元格.v; 可以获取指定单元格里的内容。...④ 将读取的 Excel 内容转化为 json 字符串通过 JSON.stringify(XLSX.utils.sheet_to_json(sheets)); 可以将 sheet 页签的内容转化为 json

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

在很大程度上改善了Python内置array模块的不足，将重点介绍ndarray的创建与索引。...这里笔者再补充四种方法并整理出来：从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等从字节流（raw...#利用np.ix函数将两个一维的整数ndarray转化为方形区域的索引器 print('使用ix成片索引arr结果为：\n', arr[np.ix_([5, 1, 4, 2], [3, 0, 1, 2]...），即使两个类型一致 .tolist( )：将数组或者矩阵转换成列表但请注意深度分割函数dsplit的使用条件： import numpy as np arr=np.arange(12) arr.shape...字符串操作 Numpy的char模块提供的字符串操作函数可以运用向量化运算来处理整个ndarray，而完成同样的任务，Python的列表则通常借助循环语句遍历列表，并对逐个元素进行相应的处理。

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打开我的收藏夹 -- Python数据分析杂谈

---- Python中的Json模块 Python有自带的json模块，用的比较多的函数有如下： json.dumps() 是将 python 对象转化为 json。...json.loads() 是将 json 转化为 python 对象。...json.loads(test) for msg in dog_msg["animals"]["dog"] print(msg["name"]) 注意，在json数据里面，{} 是字典，[] 是列表...考虑到不是所有小伙伴都学过C/C++，我还是简单介绍一下ndarray。 list列表中可以存储不同的数据类型。ndarray数组中存储的所有的元素的类型，都必须一致。...使用ndarray创建数组的好处 ndarray好处在于：1、由于元数据（数据类型）只需要存储一份，所以可以更节省空间。

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python split()函数使用拆分字符串将字符串转化为列表

Excel将单元格内的url批量转化为图片格式的三种方法

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

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