广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...维度:索引的数量 形状:数组在每个维度上的大小 大小:数组中元素的总数。 尺寸的计算方法是将每个维度的尺寸相乘。我们来做一个简单的例子。...因此，第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。在这种情况下，将广播尺寸为1的尺寸以匹配该尺寸中的最大尺寸。 下图说明了这种情况的示例。...第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。...广播还可以通过防止NumPy不必要地复制值来使某些操作在存储和计算方面更加高效。 感谢您的阅读。如果您有任何反馈意见，请告诉我。
通过canvas可以协助我们做很多颜色计算的辅助，比如颜色转换，渐变颜色计算。本文着重讲解渐变计算颜色的插值计算。...计算任意两个颜色的插值 实际应用中通常要计算两个颜色的之间插值结果，比如计算“red”和“green” 之间的插值。...比较通用的方法就是首先通过《通过canvas转换颜色为RGBA格式及性能问题》中提到的方法把颜色转换成RGBA格式，由于RGBA格式是都是数字的形式，可以直接进行插值运算。...); 除此之外，还可以通过canvas的线性渐变来计算两个颜色之间的插值。...插值计算出插值颜色所在的位置，通过canvas的getImageData方法获取。
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码 《Python数据科学手册》读书笔记 数组的计算：广播 另外一种向量化操作的方法是利用 NumPy...NumPy 广播功能的好处是， 这种对值的重复实际上并没有发生， 但是这是一种很好用的理解广播的模型。...如果两个数组的维度数不同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1 如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配，那么数组的形状将会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状 如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配并且没有任何一个维度等于...NumPy 提供了一些简明的模式来操作这些布尔结果。 操作布尔数组 给定一个布尔数组， 你可以实现很多有用的操作。...：逻辑取反 运算符 对应通用函数 & np.bitwise_and np.bitwise_or ~ np.bitwise_not 将布尔数组作为掩码 一种更强大的模式是使用布尔数组作为掩码， 通过该掩码选择数据的子数据集
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...// Array ( [a] = red [b] = green [c] = blue ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...// Array ( [d] = yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] = yellow ) 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
数值计算、数学运算、逻辑运算等 索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...数据访问、数据修改、数据筛选等 广播 Broadcasting 对不同形状的数组进行自动的元素级运算，使得不同尺寸的数组可以进行计算。...处理形状不同的数组、矩阵运算等 线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...处理结构化数据、数据库操作等 掩码数组 Masked Arrays 在数组中使用掩码标记无效或缺失的数据，进行计算时可以自动忽略掩码元素。...numpy.zeros() 创建一个指定形状的全零数组。 numpy.ones() 创建一个指定形状的全1数组。 numpy.empty() 创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是未初始化的。
数值计算、数学运算、逻辑运算等索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...数据访问、数据修改、数据筛选等广播 Broadcasting 对不同形状的数组进行自动的元素级运算，使得不同尺寸的数组可以进行计算。...处理形状不同的数组、矩阵运算等线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...处理结构化数据、数据库操作等 掩码数组 Masked Arrays 在数组中使用掩码标记无效或缺失的数据，进行计算时可以自动忽略掩码元素。...numpy.empty() 创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是未初始化的。
数组拼接和分裂 三、数组计算：通用函数四、聚合五、数组计算：广播六、比较、掩码和布尔逻辑1. 比较2. 操作布尔数组3....（NumPy1.8版本后可用） 五、数组计算：广播 广播(broadcast)：可将二元运算符用于不同大小的数组。...如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。 ...比较 比较运算通用函数适用任意形状、大小的数组。结果输出为布尔数组。 ...将布尔数组作为掩码 # 利用比较运算符得到布尔数组，通过索引将特定值选出，即掩码操作 x < 5 #输出布尔数组 x[x < 5] #输出满足条件的值 # 构建掩码 rainy
依题可得的解法 function intersection(arr1,arr2){ var arr=[] arr2.forEach(arr2Item=>{...arr.push(key); } } }) return arr; } 1.token加密主要是用来做客户端和服务端的用户信息校验...2.服务端生成随机数，用户登录会将随机数告知客户端，并自己在缓存空间保留一份，每次客户端发送token， 服务端会对比缓存空间是否有此token，来判断用户是否存在 3.当确定token存在，进行下一步校验...…，最后通过token拿取客户端需要的信息 4.加密方法：JWT，AES，DES…或者直接随机字符串
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....中已经有ndarray，再用matrix比较容易弄混； 矩阵乘积运算： 对于ndarray对象，numpy提供多种矩阵乘积运算：dot()、inner()、outer() dot()：对于两个一维数组...，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和，即：内积；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，结>果数组中的每个元素都是：数组a最后一维上的所有元素与数组b倒数第二维>上的所有元素的乘积和...>元素表示正常数组中对应下标的值无效，False表示有效； 创建掩码数组： 创建掩码数组： import numpy.ma as ma x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0...：data、mask、fill_value；data表示原始数值数组>，mask表示获得掩码用的布尔数组，fill_value表示的填充值替代无效值之>后的数组，该数组通过filled()方法查看；
译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。...当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。...我们在“NumPy 上的数组计算：通用函数”中看到，NumPy 的ufuncs可用于代替循环，对数组进行快速的逐元素算术运算；以同样的方式，我们可以使用其他ufunc对数组进行逐元素比较，然后我们可以操纵结果来回答我们的问题...这是通过 Python 的按位逻辑运算符，&，|，^和~来实现的。与标准算术运算符一样，NumPy 将这些重载为ufunc，这些ufunc在（通常是布尔）数组上逐元素工作。...更强大的模式是将布尔数组用作掩码，来选择数据本身的特定子集。
什么是布尔掩码？ 布尔掩码是基于规则来抽取，修改，计数或者对一个数组中的值进行其他操作，例如，统计数组中有多少大值于某一个值给定的值，或者删除某些超出门限的异常值。...如果我们使用Numpy的通用函数可以用来替代循环，以实现快速的数组的逐元素比较，同样地，我们也可以用掩码来解决这些问题。...同样的，和算术通用函数一样，这些比较运算函数也可以用于任意形状大小的数组。来看个二维数组的示例。...布尔数组可以作为掩码，可以通过该掩码选择数据的子数组。...1, 0, 1, 1], dtype=bool) A | B # array([ True, True, True, False, True, True], dtype=bool) 而用or来计算两个数组时
在前面的示例中，两个数组的形状相同，因此此处不应用广播（我们将在后面的部分中解释不同的形状，NumPy 数组操作和广播规则。）数组x中的第一个元素乘以数组y中的第一个元素，依此类推。...如果比较两个不同形状的数组，结果将仅返回一个False，这表明两个数组不同，并且实际上将比较每个元素： In [7]: x == y Out[7]: array([False, True, True...]: np.min(x) Out[26]: 5 如您所见，numpy.minimum()比较两个数组并返回两个数组的最小值。...()通过垂直堆叠两个输入数组来构造新数组。...它们具有相同的形状，所有元素都是一个，但是实际上这两个数组在内存布局方面是不同的。
例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...计算机科学：在计算机图形学中，张量用于表示变换矩阵和其他与几何相关的概念。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。...numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两个数组的对应元素进行除法运算。 numpy.sin: 计算数组中每个元素的正弦值。...:计算两个数组之间的相关系数。...:计算两个数组的点积。...numpy.ma.mask:表示掩码数组中的掩码值。 numpy.ma.masked_invalid:屏蔽数组中无效的(NaN, Inf)元素。
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...论文摘要如下： 语言模型预训练已经带来了显著的性能提升，但是仔细比较不同方法之间的差异是具有挑战性的。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选）— 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。
通过调用v.to(*args, **kwargs)将所有值发送到设备（仅适用于 PyTorch）。这应该支持在不同的dtypes中进行转换，并将BatchFeature发送到不同的device。...通过调用v.to(*args, **kwargs)将所有值发送到设备（仅适用于 PyTorch）。这应该支持在不同的dtypes中进行转换，并将BatchFeature发送到不同的device。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr...([71, 86, 60]) 使用花式索引时，结果的形状反映索引数组的形状，而不是被索引的数组的形状： ind = np.array([[3, 7], [4, 5]])...花式索引中的索引对遵循“数组计算：广播”中提到的所有广播规则。...通过花式索引，返回值反映了索引的广播形状，而不是被索引的数组的形状。...对大型数据集有效的算法，并不总是小数据集的最佳选择，反之亦然（参见“大 O 记号”）。但是自己编码这个算法的好处是，通过理解这些基本方法，你可以使用这些积木来扩展它，来做一些非常有趣的自定义行为。
还有一种对 NumPy 数组进行向量化操作的方式我们称为广播。广播简单来说就是一整套用于在不同尺寸或形状的数组之间进行二元 ufuncs 运算（如加法、减法、乘法等）的规则。...规则 2：如果两个数组形状在任何某个维度上存在不相同，那么两个数组中形状为 1 的维度都会广播到另一个数组对应唯独的尺寸，最终双方都具有相同的形状。...上面的图形以一种极其吸引人的方式为我们展现了二维函数的分布情况。 3.比较，遮盖和布尔逻辑 本小节将介绍使用布尔遮盖（掩码）来测试和操作 NumPy 数组的知识。...在使用 Numpy 计算：通用函数小节中，我们学习了 NumPy 的 ufuncs 可以用来替代循环进行逐个元素的算术计算；同样的，我们也可以使用其他的 ufuncs 来对每个元素进行比较运算，通过这种方法我们就可以很简单的回答上面问题...这可以通过 Python 的位运算符来实现，包括&、|、^和~。就像普通的算术运算符一样，NumPy 重载了这些符号作为 ufuncs，可以在数组（通常是布尔数组）每个元素值上进行位操作。
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...比如07-01从零点开始计算，减3个月是04-01的零点，还剩下3-31、3-30 两天到3-30号零点，3月份有31天，所以是2/31=0.0645， 加在一起就是 3.064516129032258...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
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