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Linux 基础命令 (持续更新

Linux介绍 在介绍Linux命令之前,先简单了解下操作系统的作用,操作系统是应用程序与硬件之间插入的一层软件,所有应用对硬件的操作都必须经过操作系统。...管道文件 管道文件是Linux中特殊文件,基本上用于进程间通信。 链接文件 链接文件在Linux中用”l“表示,类似于Windows下的快捷方式,分为软链接与硬链接。...命令总结分类 对于软件开发人员来说,只需要掌握基础的Linux的命令即可应付绝大部分的Linux环境下开发工作了。 文件管理 运行程序 关机与重启 用户管理 安装软件 1..../usr/include/linux/limits.h 有定义。...创建文件 touch 使用touch命令可以创建一个空文件,如果文件不存在,则touch的时候就是文件创建的时间,如果文件已经存在,touch一个文件则更新文件的创建时间。

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如何更新 Linux 的符号链接 | Linux 中国

UNIX 和 Linux 用户发现链接有很多用途,特别是符号链接。我喜欢使用符号链接的一种方式是管理各种 IT 设备的配置备份。...我有一个目录结构,用来存放我的文档、更新及网络上其他和计算机和设备有关的文件。设备可以包括路由器、接入点、NAS 服务器和笔记本电脑,通常有不同的品牌和版本。...这样,当物理设备随时间变化时,你不必持续更新任何可能管理它们的进程,因为它们是在处理链接而不是实际的设备目录。 更新一个链接 由于我的主路由器已经改变,我想让路由器的符号链接指向它的目录。...因为已经存在一个链接) -n、--no-dereference:如果链接名是一个目录的符号链接,就把它当作一个正常的文件 -s、--symbolic:制作符号链接而不是硬链接 总结 链接是 UNIX 和 Linux

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NumPy之:NumPy简介教程

简介 NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray(一个n维数组对象)提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy: pip install numpy 如果你使用的是conda,那么可以: conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题,但是如果是在科学计算中,我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的,所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array,并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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NumPy之:NumPy简介教程

简介 NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray(一个n维数组对象)提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy: pip install numpy 如果你使用的是conda,那么可以: conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题,但是如果是在科学计算中,我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的,所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array,并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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NumPy之:NumPy简介教程

简介 NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray(一个n维数组对象)提供了对其进行有效操作的方法。NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy: pip install numpy 如果你使用的是conda,那么可以: conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题,但是如果是在科学计算中,我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的,所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array,并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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numpy笔记_python numpy array

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...0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]]) ndarray的数据类型 numpy...complex64 由两个32位浮点(实部和虚部)组成的复数 complex128 由两个64位浮点(实部和虚部)组成的复数 string_ 固定长度的字符创类型(每个字符一个字节) 很难记住这些numpy...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。

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NumPy教程(Numpy基本操作、Numpy数据处理)

参考链接: Python中的numpy.iscomplex Numpy 属性  介绍几种 numpy 的属性: • ndim:维度 • shape:行数和列数 • size:元素个数 使用numpy首先要导入模块...  import numpy as np  #为了方便使用numpy 采用np简写 列表转化为矩阵:   python array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])   #列表转化为矩阵...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。 ...Numpy 索引  一维索引 我们都知道,在元素列表或者数组中,我们可以用如同a[2]一样的表示方法,同样的,在Numpy中也有相对应的表示方法:  import numpy as np A = np.arange...Numpy array 分割  创建数据 首先 import 模块  import numpy as np 建立3行4列的Array  A = np.arange(12).reshape((3, 4))

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