，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及 Numpy 操作。...，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...Numba 可以通过 pip 安装： $ pip install numba Numba 对于有许多数值运算的，Numpy 操作或者大量循环操作的情况，都可以大大提升运行速度。...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。...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
python中使用了numpy的一些操作，特此记录下来： 生成矩阵，替换值 import numpy as np # 生成一行10列的矩阵 dataset = np.zeros((1, 10)) # 将位置为...2的值替换为1 dataset.itemset(2, 1) 得到结果为： [[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]] where查找 import numpy as np dataset...= np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6]) # 找到值等于2的值的下标 dataset = np.where(dataset == 2) print(dataset...np.argwhere(dataset == 2) print(index) 得到结果为： (array([1, 3], dtype=int64),) [[1] [3]] 增加一行或一列 import numpy...2 3 4] [ 4 5 6] [ 8 9 10]] [[ 1 2 3 8] [ 2 3 4 9] [ 4 5 6 10]] 按行合并，按列合并 import numpy
routines numpy数组基本操作，包括copy, shape, 转换（类型转换）, type, 重塑等等。...这些操作应该都可以使用numpy.fun(array)或者array.fun()来调用。 ...Array的形态操作-numpy更改数组的形状与数组堆叠 修改ndarray.shape属性 .shape · reshape() ： 改变array的形态 可以通过修改shape属性，在保持数组元素个数不变的情况下...[x] a = [[1, 2], 5, [6], (7, 8), (9)] print(flatten(a)) [1, 2, 5, 6, 7, 8, 9] [Python模块 - itertools循环器模块...最小的维度在内部被自动延伸，从而匹配其他维度，但此操作并不涉及任何内存复制。 下面的例子说明了两个向量之间进行矢量积的两个方法：第一个方法涉及到数组的变形操作，第二个方法涉及到广播规则。
一些常用的操作可以封装成脚本，将excel文件转json文件，策划更新配置文件后，需要给客户端导表，hhh感觉我又在干运维的活。 ? 全渠道更新同理 ?...xls-parser-0.0.1-SNAPSHOT.jar %EXCEL_PATH% %EXCEL_PATH% ::更新publish目录 svn update %PUBLISH_PATH% ::拷贝上一次的msg_game.../e/s/y xcopy %SOURCE_PATH%* %TARGET_PATH%update\ /e/s/y rd /s /q %TARGET_PATH%update\common ::拷贝需要更新的dataconfig...至update\config目录(先拷贝到上一次msg_game\config\dataconfig目录,然后拷贝更改的配置,最后还原上一次目录) md %TARGET_PATH%update\dataconfig...do ( del %%i ) svn revert -R %PUBLISH_PATH%%var_min%\msg_game\config\dataconfig ::拷贝需要更新的lib和config
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在使用序列化容器或关联容器时候，采用传统的插入赋值的方法会略显繁琐，本篇文章将介绍怎么简化其用法，提供开发效率。使用{}符可以达到简化操作的效果。 1....strList.append("1"); strList.append("2"); strList.append("3"); (2) 又或者这样: strList<<"1"<<"2"<<"3"; (3) 简化做法...(1) QMap容器一般做法: QMap map; map["1"] = "1"; map["2"] = "2"; map["3"] = "3"; (2) 简化做法...总结了一下用法 (1) QList是单对"{}"组成，QMap是双对"{}"组成，按照这一个规则就可以初始化或赋值的简化了; (2) 除了QList序列化容器外，它还支持QLinkedList...需要注意事项 (1) 该用法需要支持C++11语法; (2) 在使用方便的同时，但是在多数据赋值时容易出错。
以下是关于numpy数组生成、计算、索引、统计、保存的常用api备忘。...数组生成： np.arange(0,10) 生成[0,10)的顺序矩阵 np.zeros((3,2)) 生成尺寸为(3,2)的全0矩阵 np.random.rand(4,3) # 0~1...(a,b) data.T 数组转置 data.I 矩阵求逆 矩阵插入一行或一列 np.tile(data, repeat) 矩阵复制, data为要实施复制的矩阵，repeat为各个维度分别重复的次数，...array([ 1.5, 3.5]) 数组保存： numpy.save("filename.npy",a) 利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy，这种格式最好只用 numpy.load...numpy.savetxt("filename.txt",a) b = numpy.loadtxt("filename.txt") 用于处理一维和二维数组 保存目录不存在的话创建目录： import
Pottery 是基于 Redis 的高级键值存储解决方案，提供了一系列简单易用的 API 来操作 Redis 数据库。这个库特别适合需要快速开发分布式应用或需要利用 Redis 强大功能的开发者。...它简化了许多复杂的操作，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 特点 易用性： 提供了高级的抽象，让操作 Redis 变得更加直观和简单。...然后通过 pip 安装 Pottery： pip install pottery 功能一：简化的 Redis 访问 Pottery 让访问 Redis 变得异常简单。...例如，使用 RedisDict 可以让 Redis 的键值对操作就像操作 Python 字典一样。...time.sleep(0.1) >>> tests.append(100 <= timer.elapsed() < 200) >>> tests [True, True] >>> 总结 Pottery 通过提供一系列简化的接口和强大的功能
本文来讲述一下科学计算库Numpy中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Numpy Python中常用的基本数据结构有很多，通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行...Numpy的主要特点 具有运算快，节约空间的ndarray，提供数组化的算数运算和高级的广播功能； 使用标准数学函数对整个数组的数据进行快速运算，不需传统的循环编写； 读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器映像文件的工具...0.61346602 0.38558164] # [0.77844911 0.22011088 0.54350789] # [0.34898106 0.12912724 0.65936827]] 通过循环的方式创建数组...numpy中提供了arange函数使得我们可以通过循环的方式设置起始位置以及步长来生成数组。...lstsq()：Ax=b的最小二乘法求解 05 数据的合并与展开 在实际应用中我们经常会遇到需要把数据进行合并和展开的情况，接下来让我们看一下如何进行操作。
创建数组: import numpy as np a=np.array([1,23,34]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=np.array(((1,2,3),(4,5,6...A[:,0]#获取所有行的索引为0的值， A[:2,:2]#获取行索引为0，1，以及列索引为0，1组成一新的二维数组 A[[0,3],[0,2]]#抽取的行列索引不连续 数组的迭代： a=np.arange...[A1,A2,A3]=np.split(A,[1,3],axis=0)#按行切分 数组的对象和视图：在numpy中，所有的赋值不会为数组或数组中的元素创建副本。...a=np.array([1,2,3]) b=a b不过是调用a的另一种方式，a[0]=5,b[0]元素的值也会改变； save()以.npy扩展名保存为二进制数据，load()方法读取保存的数据。...np.save('xiaomomo',a) load('xiaomomo.npy') numpy的genfromtext()方法从文本文件中读取数据并将其插入到数组中，接收三个参数：文件名，文件中分割的字符
1 numpy.arange 在给定的区间[start, stop) 内返回均匀间隔的值 语法：numpy.arange([start, ] stop, [step, ]dtype=None) 参数.... , 4.5]) >>> np.arange(0.1,5.0) array([0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1]) 2 numpy.linspace 指定时间间隔，返回均匀间隔的数...另外，还有numpy.ones产生全1数组，用法类似 5 numpy.reshape 语法：numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数 ： a：需要修改的数组 ，...数组 7.1 python列表和numpy数组是可以进行运算的 先介绍矩阵的两种运算： （1）对应元素相乘 两种方式： 一个是np.multiply() 另外一个是 * （2）内积或者点乘 np.dot...的数组: np.array(list) 将numpy数组转化为python的列表 a.tolist()
广播 for循环计算 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b 输出[ 10 40 90 160] 切片 取值[0,0...]，[1,1]，[2,0] import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0...]] print (y) start: end:step 切片范围，end默认-1 [1,2] 切片索引 … 取所有 向量计算 dot对应的索引相乘 vdot 向量点积 matmul矩阵相乘
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...三、数组的运算 （一）数组和标量间的运算 数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...，对数组实施向量化操作（逐元素进行相同的操作）。...对一个数组进行重复运算时，使用 ufunc 函数比使用 math 库中的函数效率要高很多，方便程序书写（替代了循环）。...(-r)，没有这种操作！
在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵，且每一元素均是来自从0到1的随机数。...同样的，我们可以对所有元素进行仿照列表一样的排序操作，但这里的排序函数仍然仅针对每一行进行从小到大排序操作： import numpy as np A = np.arange(14,2, -1).reshape...实际上每一个Numpy中大多数函数均具有很多变量可以操作，你可以指定行、列甚至某一范围中的元素。更多具体的使用细节请记得查阅Numpy官方英文教材。 ...同样的还有其他的表示方法： print(A[1, 1]) # 8 在Python的 list 中，我们可以利用:对一定范围内的元素进行切片操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的方法： ...np.newaxis() 说完了array的合并，我们稍稍提及一下前一节中转置操作，如果面对如同前文所述的A序列， 转置操作便很有可能无法对其进行转置（因为A并不是矩阵的属性），此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置
http://www.cnblogs.com/lichenwei/p/3902294.html 接触过JAVA WEB开发的朋友肯定都知道Hibernate框架，虽然不否定它的强大之处，但个人对它一直无感...今天来说下Spring中关于JDBC的一个辅助类(JDBC Template)，它封装了JDBC的操作，使用起来非常方便。...很简单吧，再来看下使用结合配置文件，完整的实现对一个类的增删改查 首先DEMO目录结构： ? appliactionContext.xml 1 操作对象了。...67 System.out.println(users.size()); 68 } 69 70 71 72 } 怎么样，很简单吧，在不缺JDBC里SQL的灵活操作又去除了繁杂操作
基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品，其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算。...，那么就是x[0]，如果想取第一行的第一列的元素，那么就是x[0][0]，而在numpy中为了简化，可以讲x[0][0]写成x[0,0]的形式： In [4]: id = 0 In [5]: x[id...还有一种非常常见的操作是取[::-1]这样的下标，所表示的含义就是对当前轴进行倒序。...:,1]] Out[59]: array([ 1, 27]) 总结概要 这篇文章的主要内容是梳理在Numpy中经常用到的各种取下标的操作，包括但不限于取指定轴的所有元素、取指定位置的单个元素、取指定位置的多个元素...比较重要的是在Numpy中tuple的取法和list的取法是代表不一样的含义，并且由于历史原因，Numpy中存在一些list取法和numpy.array的取法表示不一致的地方，在本文中进行了总结。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 ...的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。...NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 注：以上是题外话，方便进入主题，本文重在基础的操作。 一、总述： NumPy的基础，方便查阅。 ...九、NumPy的where函数使用: # -*- coding:utf-8 -*- # author: import numpy '''where函数的使用''' cond = numpy.array...十六、数组的元素重复操作: # -*- coding:utf-8 -*- # author: import numpy '''数组的元素重复操作''' x = numpy.array
a=[1,2,3,4] a1=np.array([1,2,3,4]) print(a) print(a1) [1, 2, 3, 4] [1 2 3 4] 可以看到numpy的数据更加紧凑 python...定义的列表没有reshape 所以只能对numpy数组执行该操作 a1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) a1=a1.reshape(3,3) print(a1) [[1 2...array([[2, 1, 3], [3, 2, 4], [4, 3, 5]]) 矩阵转置 .T 迹 np.trace(a1) 15 特征值与特征向量 Import numpy.linalg...，x称为A的对应于特征值λ的特征向量。...式Ax=λx也可写成( A-λE)x=0，并且|λE-A|叫做A 的特征多项式。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。...以下将开启我们的 NumPy 之旅： import numpy as np 如上在 Python 内导入 NumPy 库，「np」简写即我们调用 NumPy 时约定俗成的命名。...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密，在使用同样单精度变量下，NumPy 数组所需要的内存较小。此外，NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...，即 A 中包含 2 索引的元素而不包含 5 索引的元素： A[lowerbound(inclusive): upperbound(exclusive)] 广播操作 广播操作是 NumPy 非常重要的一个特点...矩阵的运算 以下执行了矩阵的转置操作： a = np.array([[1,0],[2,3]]) >>> print a [[1 0] [2 3]] >>> print a.transpose() [[
一、卷积神经网络 卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，通常用作图像处理方面的任务，如人脸识别、目标识别等。 本文整理了卷积操作、特征图、卷积核的可训练参数等。 二、动画演示 ?...卷积动画 三、卷积操作 输入：7*7*3代表一张3通道的图。 卷积核心：3*3*3*2。 输出：3*3*2，步长是2,2,1,1 解释：其中前三个维度(3*3*3)代表一个卷积核参数，2代表2个核心。...3.1.3 平移不变性 3.1.4 感受野 3.2 numpy实现动画中的卷积 本文用了动画实现卷积的方式，用了矩阵哈达玛积，结果求和，再遍历通道。...Sum{(3,3,3)*(3,3,3)}->(1,27)*(27,1) 3.4 卷积理解 通过实际编写代码，卷积操作也是矩阵乘法，相比较全连接网络，仅仅是减少了可训练参数。...四、总结 本文用最简单的方法实现了卷积操作，并有做优化，写死padding、stride等参数，但是通过编写代码，充分理解了卷积操作。
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