在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，此处的百分位是从小到大排列，只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile...详看官方文档 numpy.percentile Parameters ---------- a : np数组 q : float in range of [0,100] (or sequence...，但是自己在运行的时候一直不明白下面的结果为什么是5.8. ? 后来自己琢磨了一下，函数得到的结果是得到一个数，列表中百分之60的数小于该数字。 图中的列表长度为9,。...和函数输出的结果一样。...以上这篇python numpy库np.percentile用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
初接触python觉得及其友好（类似matlab），尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算，但是真正接触一下就发现，python比matlab有很多不一样的特性。...在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...但是numpy还有一个数据结构是mat。 个人觉得是为了便于使用以上语言的人们使用的。...pd.Series(data)，data可以是numpy的array或者python的列表都可以. obj=pd.Series([4,7,-5,3]) obj.index 返回obj的索引 obj.values...容易混淆/出错的地方 生成0-N数列的函数：在python中是range(N+1)，但是在numpy中是arange(N+1)。
前言 最近一直在看Python，也很喜欢Python的灵活性；今天主要想说的是iOS的代码混淆，为什么想做代码混淆？...我这里主要是通过Python写的混淆工具，具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃圾代码、自动创建垃圾类、删除注释、修改资源文件Hash值、加密字符串、翻新资源名、模拟人工混淆、混淆文件名、混淆文件目录...tmp_path: # return True for item in ignore_Files: if item in tmp_path: return True return False 混淆结果...《Python-ZFJObsLib完美生成iOS垃圾代码》https://zfj1128.blog.csdn.net/article/details/99086206?...这里我通过Python脚本来查找项目中未被使用的图片、音频、视频资源，然后删除掉；以达到减小APP包大小的目的！ 详细请看：?
为了实现这一目标，我们可以采取代码混淆的技术手段。本文将介绍Python代码混淆的现状、优化方法和常用工具。正文1....这些工具可以重命名和混淆关键代码，降低代码的可读性，增加破解者破解和反编译的难度。然而，目前可用的工具大多只能混淆单个Python文件，无法处理整个项目。5....编译成C模块为了实现更强的保密性，可以将Python代码编译成C模块，从而实现不可逆的混淆效果。编译后的C模块可以直接发布，但需要编写额外的代码来生成C模块，并且生成后的模块不一定可以直接运行。...总结目前可行的Python代码混淆方案存在一定的局限性，无法完全解决源代码泄露和安全问题。...参考资料Python代码混淆工具，Python源代码保密、加密、混淆Python代码混淆、加密工具Python代码混淆技术总结IPA包提交工具
公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~mlxtend(machine learning extensions，机器学习扩展)是一个用于日常数据分析、机器学习建模的有用Python...今天给大家介绍一个强大的机器学习建模扩展包：mlxtend的多种绘图，主要内容见思维导图：1 MLxtend特点mlxtend是一个Python第三方库，用于支持机器学习和数据分析任务。...数据可视化绘图：提供了丰富的绘图功能，帮助用户在数据探索和分析过程中可视化数据分布和模型结果。图像：支持图像数据的处理和分析，扩展了机器学习在视觉领域的应用。...这个函数接收多个参数，具体含义如下：X：一个一维的numpy数组，表示样本的特征数据。y：一个一维的numpy数组，表示样本的目标值。...以下是各个参数的解释：df：输入的数据框，包含富集分析的结果。colors：颜色列表，用于指定每个富集项的颜色，默认为'bgrkcy'。
Numpy ndarray numpy的最重要特点就是其N维数组对象（ndarray）。 ndarray的可以对整块数据执行数学运算，语法与标量元素的元素的运算一致。...如： import numpy as np x = array([[-0.50043612, -1.99790499, 0.66098891, 0.26490388], [-1.02531769...3. arange函数 arange()是python内置函数range()的数组版。 arange()生成一个一维数组，range生成列表。...]) n_strings Out[35]: array([b'1.256565653', b'-9.6', b'23'], dtype='|S11') 可以看到这两种结果一致...numpy会将其数据类型映射到等价的dtype上。 可以发现，使用.astype()新创建了一个数组（原数组的一种拷贝），即使，与原来数据类型一致也会如此。
1、从命令行运行 我们可以在命令行使用Python debugger运行一个脚本， 举个例子： python -m pdb my_script.py 这会触发debugger在脚本第一行指令处停止执行。...生成器最佳应用场景是：==你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。...== 这里需要注意的是：许多Python 2里的标准库函数都会返回列表，而Python 3都修改成了返回生成器，因为生成器占用更少的资源。...六、三元运算符 三元运算符通常在Python里被称为条件表达式，这些表达式基于真(true)/假(not)的条件判断，在Python 2.4以上才有了三元操作。...上面的例子没有被广泛使用，而且Python玩家一般不喜欢那样，因为没有Python味儿(Pythonic)。这样的用法很容易把真正的数据与true/false弄混。
median和percentile分别是求中位数与百分位数，它们不是Numpy当中array的函数，而是numpy的库函数。所以我们需要把array当做参数传入。...percentile这个函数还需要额外传入一个int，表示我们想要得到的百分位数，比如我们想要知道50%位置上的数，则输入50。 ?...我们死记的话总是会搞混淆，实际上axis传入的也是一个索引，表示第几个索引的索引。我们的二维数组的shape是[行， 列]，其中的第0位是行，第1位是列，可以认为axis是这个索引向量的一个索引。...bool数组的方法 我们之前在Python的入门文章当中曾经提到过，在Python中True和False完全等价于1和0。...排序 Python原生的数组可以排序，numpy当中的数组自然也不例外。我们只需要调用sort方法就可以排序了，不过有一点需要注意，numpy中的sort默认是一个inplace的方法。
在保护Python代码安全方面，有多种混淆工具可供选择，包括 Cython, Nuitka, Pyminifier 和 IPA guard。...这些工具能够将 Python 代码转换为二进制文件或混淆代码，提高代码的安全性。然而，需要注意的是，混淆并不能完全阻止专业攻击者对代码的分析，因此在选择工具时需综合考虑实际安全需求。...引言 随着Python在各行业的广泛应用，保护Python代码安全变得尤为重要。而代码混淆是一种常见的保护手段之一，它可以使代码难以理解和分析，增加攻击者的攻击成本。...本文将介绍几种常用的 Python 代码混淆工具，帮助开发者选择合适的工具来保护其代码。...同时，定期更新和维护混淆策略也是保持代码安全的重要措施。 通过本文对Python代码混淆工具的介绍，相信读者对如何选择合适的保护方案有了更清晰的认识。
目前保护 Python 代码主要有以下几种方式： 对代码进行混淆以降低源码可读性 将 py 文件编译为二进制 pyc 文件 使用 Pyinstaller 打包源码为二进制可执行文件...这里提供两种代码混淆的方式： 代码混淆库 pyobfuscate pyobfuscate 会对代码中用户定义的类、函数、变量等进行重命名、更改代码缩进(默认1)、移除注释、添加不影响逻辑的代码语句，最终起到混淆的作用...shellcode 加载进内存执行的代码，右图为其混淆后的结果。...，混淆处理后使用 codegen 库将 AST 重新生成为 Python 源码。...样例： python2 astobf.py malicious.py > malicious_astobfed.py 效果如下图所示，AST 混淆后的代码略有修改，以保证 Python3 下脚本可正常执行
Numpy简介 python标准库中的列表(list)可以当数组用，支持动态内存分配和垃圾收集，列表元素可以是任何对象，功能强大！...官方提供丰富的中文资源 如何使用Numpy等python第三方软件包？...# 导入名为numpy的包，命名为np import numpy as np 多维数组ndarray对象 多维数组ndarray（n-dimensional array object）是NumPy的核心对象...np数组如c语言一样有类型，通过dtype属性查看 创建数组时可以指定数据类型 numpy支持的数据类型比python标准库支持的更加广泛 # 看看ndarray c的类型 print(c.dtype)...的数据类型；float和complex是python内置的型，会自动转换为numpy的数据类型 print(ai32.dtype) print(af.dtype) print(ac.dtype) #
前言 这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。...在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。...如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy...题外话：python的数据格式让我这种熟练了matlab的用户感觉好不习惯。...线性代数 矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。
# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array
文章目录 一、Proguard 默认混淆结果 二、Proguard 保留类及成员混淆结果 三、Proguard 保留注解以及被注解修饰的类/成员/方法 更多 ProGuard 混淆配置参考 : https...://www.guardsquare.com/en/products/proguard/manual/usage 一、Proguard 默认混淆结果 ---- ProGuard 的默认混淆结果 , 就是没有..., 其余 Java 文件都被混淆 ; 二、Proguard 保留类及成员混淆结果 ---- 在 应用 Module 下的 proguard-rules.pro 中进行如下配置 : # 保留 MainActivity...类名 -keep public class kim.hsl.handler.MainActivity 混淆结果如下 : 可以看到 MainActivity 类名被保留下来 , 成员由于没有配置 , 因此被混淆了...* 执行消息对应的任务 * @param next */ public void handleMessage(Message next) { } } 编译混淆结果
= False, ndmin = 0) NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python...NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。 这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。 ...numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。 ...numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明： a: 输入数组q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间axis: 沿着它计算百分位数的轴 首先明确百分位数： 第 p 个百分位数是这样一个值
NumPy的主要对象是同质的多维数组。它是一个有明确索引的相同类型的元素组成的表。在NumPy中维度称之为轴，轴数称之为列。...NumPy中的array类被称之为ndarray，但是他的别名array更有名。特别需要注意的是NumPy.array和Python 标准库里的arry.array不一样。...你可以使用python的types来创建和指定dtype’s，除此之外，numpy有自己的types，如：float64 返回类型：dtype对象 ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节数...例如：float64类型的数组元素的itemize是8（64/8） ndarray.data 不常用，访问数组元素使用索引更便利 创建数组 #使用array方法创建数组,array的参数可以是python...所以numpy提供了几种方式类初始化数组内容。
Python本身没有处理矩阵的数据类型，因此需要使用附件的函数库。...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。...这种扩展库可以用来存储和处理大型多维矩阵，比Python自身的列表结构要高效很多。...其他创建数组的方式 前面的例子都是先创建一个Python序列，然后通过array函数将其转换为数组，这样做效率较低，NumPy提供 了很多专门创建数组的函数。...数组元素的存取 数组元组的存取方法与Python的标准方法相同。 ?
Python代码： import numpy as np arr=np.zeros((8,8)) arr[0:3,5]=1 arr[3,4]=1 arr[
functools import reduce lambda1 = lambda x: x**2 lambda2 = lambda x,y:x+y lambda3 = lambda x:x%2==0 #python...sql语句与crud cursor.execute('show tables') sql = 'select * from jobdata limit 5' print(sql) # 5.执行sql获取结果...huangshu= cursor.execute(sql) print(huangshu) # 得到结果集的3种方式 fetchone fetchall fetchmany result = cursor.fetchall...(image-637407-1537096026060)] python 中的多线程 # 线程 import time import threading def music(name,loop):...time.sleep(1) print('work_2 end') work_1('zhang.txt',3) work_2('xiao.txt',4) `` ```python
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