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Numpy Ndarray

numpy概述 Numerical Python,数值Python,补充了Python语言所欠缺数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库底层库。...2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 2006年,Numpy脱离Scipy成为独立项目。 numpy核心:多维数组 代码简洁:减少Python代码循环。...)) # 内存ndarray对象 元数据(metadata) 存储对目标数组描述信息,如:ndim、shape、dtype、data等。...数组对象特点 Numpy数组是同质数组,即所有元素数据类型必须相同 Numpy数组下标从0开始,最后一个元素下标为数组长度减1,同python列表。...数组对象创建 np.array(任何可被解释为Numpy数组逻辑结构) import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(a) #

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熊猫烧香()病毒释放机理

熊猫烧香()病毒释放机理 1、sub_40277C子函数 2、sub_405684子函数 3、sub_403ED4子函数 4、sub_4057A4子函数 5.分析sub_4057A4后续删除功能 6....位置 这里我们看到了3个函数,这3个call是熊猫烧香病毒最重要功能 第三步,查看cub_408024neirong 在这个函数最开始位置我没看到了,将84h值赋值给ecx,84h表示循环次数...第7步,在ODF8调试 ,注意观察数据窗口变化 接着发现程序在调用完call函数之后,会出现一个新字符串。事实上很明显,它是想获取去除病毒文件名后路径。...总结,重命名及对应功能如下: sub_4078E0 -> WriteVirusInfoToMem 功能:写入病毒信息到内存,病毒作者企图利用暴力P解方式,来攻破计算机某些验证机制 7.sub_403C44...0x00408126 call sub_4078E0 – WriteVirusInfoToMem – 功能:写入病毒信息到内存,病毒作者企图利用暴力P解方式,来攻破计算机某些验证机制 0x0040812E

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NumPy 数组过滤、NumPy 随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组取出一些元素并从中创建新数组称为过滤(filtering)。 在 NumPy ,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索引相对应布尔值列表。 如果索引处值为 True,则该元素包含在过滤后数组;如果索引处值为 False,则该元素将从过滤后数组中排除。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 随机数 什么是随机数?...实例 生成一个 0 到 100 之间随机浮点数: from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy ,我们可以使用上例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)值组成二维数组: from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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numpy文件读写

在实际开发,我们需要从文件读取数据,并进行处理。...在numpy,提供了一系列函数从文件读取内容并生成矩阵,常用函数有以下两个 1. loadtxt loadtxt适合处理数据量较小文件,基本用法如下 >>> import numpy as np...默认采用空白作为分隔符,将文件内容读取进来,并生成矩阵,要求每行内容数目必须一致,也就是说不能有缺失值。由于numpy矩阵中都是同一类型元素,所以函数会自动将文件内容转换为同一类型。...除了经典文件读取外,numpy还支持将矩阵用二进制文件进行存储,支持npy和npz两种格式,用法如下 # save函数将单个矩阵存储到后缀为npy二进制文件 >>> np.save('out.npy...以上就是numpy文件读写基本用法,numpy作为科学计算底层核心包,有很多包对其进行了封装,提供了更易于使用借口,最出名比如pandas,通过pandas来进行文件读写,会更加简便,在后续文章再进行详细介绍

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pycharm如何使用pyinstaller_pythonpyinstaller用法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 在pycharm里面安装pyinstaller 直入正题之前,我们得先在pycharm上安装好这个插件。...python3版本可以试着吧指令换为: pip3 install pyinstaller 问题引出 之前我在电脑上用python搞了一个小程序(很简单,就不细讲),但是等到我想把这个py文件生成exe...发给别人看一看时候,我却发现我电脑上用cmd安装老是出现一些问题,真的就是试了一个晚上方法,pip也更新了、各种插件也下载了、后面pyinstaller文件也下载了(可惜没找到位置去安装,装不好...project interpreter这里选择相应文件,然后点击右侧那个加号去添加我们需要插件:pyinstaller; 打开后界面如下,我们搜索一下我们要添加插件:pyinstaller...在pycharm里面生成exe 照样打开之前那个terminal,然后转到你要打包py文件地址下:cd_你文件地址,然后输入指令pyinstaller -F 文件名.py 如果要省去控制台界面

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Pythonnumpy模块

目录 前言 为什么引入numpy模块 第一章 numpy模块介绍 第二章 ndarray类 附录 ---- 前言 为什么引入numpy模块 列表类占用内存数倍于数据本身占用内存...numpy模块创建列表(实际上是一个ndarray对象)所有元素将会是同一种变量类型元素,所以即使创建了一个规模非常大矩阵,也只会对变量类型声明一次,大大节约内存空间。 2. 内置函数。...numpy也提供了许多科学计算函数和常数供用户使用。...在Matlab也有与之相对应索引方式,最明显差异有三个:一是numpy矩阵对象索引使用是[],而Matlab使用是();二是在逐个索引方面,numpy矩阵对象索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...---- 附录 Part1:视图 视图是Python语法一个基础规则,它不仅仅适用于numpy模块,还适用于数值对象,列表对象,字典对象。

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Numpy矩阵运算

安装与使用 大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业数学工具,但我这里要讲讲pythonnumpy,用来做一些日常简单矩阵运算!...这是 numpy官方文档,英文不太熟悉,还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2,在 python3 下直接pip install安装即可,python2 的话建议用...如果你使用 python2.7,我这里有打包好 安装文件 常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵,.I逆矩阵 举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为12列表,,再重塑为4行3列矩阵 list1...然后 numpy 数组和矩阵也有区别!比如:矩阵有逆矩阵,数组是没有逆!! END

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Numpy数组维度

., 23) 进行重新排列时,在多维数组多个轴方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行方向,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每一个平面的构成: [[ 0 4 8] [

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NumPy维度Axis

写作时间:2019-04-16 14:56:53 ---- 浅谈NumPy维度Axis NumPy维度是一个很重要概念,很多函数参数都需要给定维度Axis,如何直观理解维度呢?...(有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组列子 下面是一个二维数组列子: In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和,不是将第一维度(行)所有元素相加,而是沿着第一个维度,将对应其他维度(列)数据相加,分解开来就是第10个输入输出。...同理,对于axis=1,是沿着列,将行元素相加。 NumPy对于维度操作都是以类似这样逻辑操作。 多维数组 对于多维数组我们如何准确区分维度呢?下面以图示进行说明: ?...所以,我结论就是:在概念上维度是从整体到局部看,最外围是第一个维度,然后依次往里,最内部就是最后一维。

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NumPy维度Axis

写作时间:2019-04-16 14:56:53 ------ 浅谈NumPy维度Axis NumPy维度是一个很重要概念,很多函数参数都需要给定维度Axis,如何直观理解维度呢?...(有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组列子 下面是一个二维数组列子: In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和,不是将第一维度(行)所有元素相加,而是沿着第一个维度,将对应其他维度(列)数据相加,分解开来就是第10个输入输出。...同理,对于axis=1,是沿着列,将行元素相加。 NumPy对于维度操作都是以类似这样逻辑操作。 多维数组 对于多维数组我们如何准确区分维度呢?...下面以图示进行说明: [NumPy维度] 所以,我结论就是:在概念上维度是从整体到局部看,最外围是第一个维度,然后依次往里,最内部就是最后一维。

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