问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...当然，在某些情况下numpy没有您想要的功能。 在我们的第一个例子中，我们将用Python为插入排序算法编写一个函数。该函数将接受一个未排序的列表作为输入，并返回排序后的列表作为输出。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...但是即使是Numpy代码也没有Numba优化后的机器代码快。下面的代码将执行与前面相同的数组操作。...上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.001196秒——大约是2倍的加速。添加一行代码也不错! 它总是这么快吗？
NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算将有助于你更加高效地使用诸如pandas之类的工具。...对于大部分数据分析应用而言，我最关注的功能主要集中在： 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。 常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。...pandas还提供了一些NumPy所没有的领域特定的功能，如时间序列处理等。 笔记：Python的面向数组计算可以追溯到1995年，Jim Hugunin创建了Numeric库。...NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。...NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。
这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了 实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！
加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...当我们对 Numpy 数组进行基本的数组计算，比如加法、乘法和平方，Numpy 都会自动在内部向量化，这也是它可以比原生 Python 代码有更好性能的原因。...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy...数组的操作 而在其他情况下，Numba 并不会带来如此明显的速度提升，当然，一般情况下尝试采用 numba 提升速度也是一个不错的尝试。...，你还知道其他的技巧或者方法吗，可以留言分享一下！
这个错误通常是因为NumPy库的二进制文件与当前安装的Python环境不兼容所导致的。在这篇文章中，我将向大家介绍一种解决这个问题的方法。...这种变化可能是由于以下情况之一引起的：Python环境更新：你可能在不知情的情况下更新了Python环境，但是没有更新NumPy库，导致二者不兼容。...未正确安装NumPy库：你可能在安装NumPy库时遇到了问题，导致没有正确安装。解决方案方法一：更新NumPy库首先，我们可以尝试更新NumPy库，确保它与当前的Python环境兼容。...首先，我们需要卸载当前的NumPy库：bashCopy codepip uninstall numpy接下来，重新安装NumPy库：bashCopy codepip install numpy方法三：清理缓存如果上述两种方法都没有解决问题...，我们可以尝试清理pip的缓存，并重新安装NumPy库。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ? 实际用法 以下是 NumPy 可实现的有用功能的实例演示。...在 NumPy 写入 即可。 下图是一个图像文件的片段： ? 如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示——红色、绿色和蓝色。在这种情况下，我们需要一个三维数组（因为每个单元格只能包含一个数字）。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。
如果出现了无法导入'multiarray'的错误，说明NumPy没有正确安装或者安装版本有问题。解决方法以下是一些可能帮助解决这个问题的方法：1....如果没有安装NumPy，可以通过以下命令安装最新版本：plaintextCopy codepip install numpy2. 更新NumPy库尝试更新NumPy库，以确保使用的是最新版本。...在这种情况下，可以尝试降级到较旧的Python版本或者升级到支持的NumPy版本。4. 清理和重新安装NumPy库如果上述方法都无效，可以尝试清理并重新安装NumPy库。...，我们可以考虑通过升级NumPy或者清理并重新安装NumPy来解决。...通过确认NumPy是否正确安装、更新NumPy库、检查Python版本兼容性、清理和重新安装NumPy库，以及使用Anaconda进行更新，通常可以解决这个问题。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。 ? 在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ?...然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。
大家好，我是辰哥~ Python 本身是一门运行较慢的语言，因此对于计算场景，最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库：比如 Numpy 和 Scipy。...对一个含有一千万个元素的 Numpy 数组使用上面的函数进行转换，在我的电脑上需要运行 2.5 秒。那么，还可以优化得更快吗？...使用 Numba 提速 Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。显然，这正是我们所需要的。...（比如刚刚的 numpy.maximum.accumulate）。这种情况下如果想加速代码运行。...例如，当输入是 u64 数组和浮点型数组时，分别得到的编译结果是不一样的。 Numba 还可以对非 CPU 的计算场景生效：比如你可以 在 GPU 上运行代码[3]。
np.logspace 我相信你经常使用linspace。它可以在一个区间内创建自定义的线性间隔数据点数量。它的同类logspace在这方面做得更深入一些。它可以在对数尺度上生成均匀间隔的自定义点数。...其实它们的功能并不局限于简单的水平和垂直堆栈。要了解更多的功能，我建议你阅读文档。 np.info NumPy的函数非常的多。你可能没有时间和耐心学习每个函数和类。如果你面对一个未知的函数呢?...还记得我们在vscode的文章中说过lint要求强制编写docstring吗，这就是原因了。...但是你可能想要比较浮点数数组，但是它们的小数点长度使得比较困难。在这种情况下可以使用allclose，如果一个数组的所有元素彼此之间距离很近，给定一定的容忍度，它将返回True。...但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念（好吧，我也不知道是为什么）。它们只能将无穷大表示为一个非常大或非常小的数字，这样才可以放入一个变量中（我希望我说得对）。
搞安全的朋友这款工具可能用的比较多，毕竟信息收集阶段还是很必须的，这篇文章主要讲一下离线你的博客园案例 官网：http://www.httrack.com/ 里面有windows，linux，Android...等等几个版本 先简单介绍一下，具体的你可以自己摸索一下 一、windows下 安装很简单就不说了，讲下简单使用（里面有简体中文） ?...新建一个工程名，最好是英文的，选择一下存放路径（分类可以不选） ? 设置要离线的网站地址（可以设置一些参数）随意演示一下，你们保持默认即可 ? 准备阶段结束 ? 开始离线了~等就ok了 ?...其实可以看出博客园的一些结构 ? 效果： ? ? ? 补充：发现自己深度没调节好，可以继续更新镜像 ?...二、linux下（只介绍下简单使用，结合使用后面会讲解） 如果没有装的可以去官网下载，下面以kali linux演示（内置） 如果你的kali里面没有的话：apt-get install webhttrack
np.logspace 我相信你经常使用linspace。它可以在一个区间内创建自定义的线性间隔数据点数量。它的同类logspace在这方面做得更深入一些。它可以在对数尺度上生成均匀间隔的自定义点数。...其实它们的功能并不局限于简单的水平和垂直堆栈。要了解更多的功能，我建议你阅读文档。http://np.info NumPy的函数非常的多。你可能没有时间和耐心学习每个函数和类。...还记得我们在vscode的文章中说过lint要求强制编写docstring吗，这就是原因了。...但是你可能想要比较浮点数数组，但是它们的小数点长度使得比较困难。在这种情况下可以使用allclose，如果一个数组的所有元素彼此之间距离很近，给定一定的容忍度，它将返回True。...但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念（好吧，我也不知道是为什么）。它们只能将无穷大表示为一个非常大或非常小的数字，这样才可以放入一个变量中（我希望我说得对）。
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...看到一句话，很多人就躺平了，觉得这玩意不会有性能上的提升，但 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，实际上经过我的实验发现，使用vectorize向量化以后，相比于原生for循环在性能上是有非常显著提升的。...还记得上面我们用原生for循环的成绩是1.25s吗？记住这个数字，下面看看vectorize能达到多少秒。...在不借助外力的情况下，召唤numpy性能天花板的方法应该是结合 花式索引 的各种骚操作。
NumPy 中，数据存储在一个均匀连续的内存块中，可以这么理解，NumPy 将多维数组在内部以一维数组的方式存储，我们只要知道了每个元素所占的字节数（dtype）以及每个维度中元素的个数（shape），...nditer 多维迭代器 NumPy 提供了一个高效的多维迭代器对象：nditer 用于迭代数组。在普通方式的迭代中，N 维数组，就要用 N 层的 for 循环。...但是使用 nditer 迭代器，一个 for 循环就能遍历整个数组。（因为 ndarray 在内存中是连续的，连续内存不就相当于是一维数组吗？遍历一维数组当然只需要一个 for 循环就行了。）...（矩阵运算将会在后面的章节中讲到） 3、op_flags 参数：迭代时修改元素的值 默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（readonly），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改...（1）使用外部循环：external_loop 将一维的最内层的循环转移到外部循环迭代器，使得 NumPy 的矢量化操作在处理更大规模数据时变得更有效率。
Numpy这一块知识点技术公式比较多，死记硬背肯定是非常枯燥的，我不建议大家去死记硬背，我更建议大家去做一个自己的知识网络图. 不清楚的时候就去查资料....大家可以阅读原文使用我的链接来体验这个思维导图 发招了 Numpy 是高性能科学计算和数据分析的基础包,它有的部分功能如下 ndarray,一个具有失量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组...提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传输给由低级语言编写的外部库,外部库也能以Numpy数组的形式将数据返回给Python 对于大部分数据分析应而言，关注的功能主要集中于 用于数据整理和清理...(不是if else等分支的循环) 数据的分组运算(聚合，转换，函数应用等) 按照标准Numpy约定，我们使用numpy库 都有是这样的调用的import numpy as np Numpy的ndarray...我在上一篇文章有介绍这个工具的基本使用了，详细了解可以移步：Python数据分析之旅: 前戏 ndarray的创建，以及元组的数据类型 ?
在今天这篇文章中，我将分享13关于Python开发的实用技巧，这些技巧将帮助你进行日常开发，可以提升你的工作效率，节省你的开发时间，我个人觉得很用，希望它也能帮助到你。 我们现在开始吧。 1....迭代列表 您可能使用循环来迭代列表，但您知道 python 有什么惊人的迭代列表并在其上执行函数吗？看下面示例代码。...# pip install pyforest import pyforest a = np.array([[1, 2], [3, 5]]) 如果您看过上面的示例代码，您就会知道我没有导入 NumPy 模块并直接使用它们的功能...Web 数据，有时我们会遇到一些粗大的原始数据，其中包括一些额外的空格、特殊字符等，要清理它，您可以查看以下示例代码。...智能数据交换 这个简单的技巧将向您展示，在不使用临时变量的情况下交换两个值的友好方法。
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