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numpy数组中的整数/浮点数计算

numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在numpy中，可以对整数和浮点数进行各种计算操作。

整数计算：

  • numpy中的整数计算支持基本的算术运算，如加法、减法、乘法和除法。
  • numpy还提供了一些特殊的整数计算函数，如取余（mod）、幂运算（power）、绝对值（absolute）、向上取整（ceil）、向下取整（floor）等。

浮点数计算：

  • numpy中的浮点数计算同样支持基本的算术运算，如加法、减法、乘法和除法。
  • numpy还提供了一些特殊的浮点数计算函数，如取余（mod）、幂运算（power）、绝对值（absolute）、向上取整（ceil）、向下取整（floor）等。
  • numpy还提供了一些数学函数，如三角函数（sin、cos、tan）、指数函数（exp）、对数函数（log）、平方根函数（sqrt）等。

numpy数组中的整数/浮点数计算的优势：

  • numpy使用C语言编写，底层使用高度优化的库，因此在处理大规模数据时具有较高的计算效率。
  • numpy提供了丰富的数学函数和运算符重载，方便进行复杂的数值计算和科学计算。
  • numpy的数组对象支持广播（broadcasting）功能，可以对不同形状的数组进行计算，提高了代码的灵活性和可读性。

numpy数组中的整数/浮点数计算的应用场景：

  • 科学计算：numpy广泛应用于科学计算领域，如物理学、生物学、金融学等，用于处理大规模的数值数据和进行复杂的数学计算。
  • 数据分析：numpy提供了丰富的数组操作和数学函数，方便进行数据分析和统计计算，如数据清洗、数据聚合、数据可视化等。
  • 机器学习：numpy作为Python机器学习库的基础，用于处理和操作机器学习算法中的数据集和特征矩阵，进行模型训练和预测。
  • 图像处理：numpy可以方便地处理图像数据，进行图像的读取、转换、滤波、变换等操作。

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引用类型：存储的是地址，数组、字符串、结构体、对象等 二、整数的存储 2.1 整数的基本概念 　　大家知道，整数包括负数，零，和正数。计算机中的整数分为有符号数和无符号数。...2.2 整数的编码方式 　　整数的编码分为原码、反码、和补码。计算里使用的是补码的存储方式。...负数的反码是对其原码逐位取反，但符号位除外。 补码：正数的补码与其原码相同，负数的补码就是对该负数的反码加1。 　　因为计算机是以补码来存储整数的，所以补码就显得很重要。那么如何计算整数的补码呢？...对于8位整数来说，补码的表示范围为[-128，127]。 大家应该记住一些常见的补码的表示，这些数包括但不局限于下面表中列出的数： ? 　　那么有了原码，计算机为什么还要用补码呢？ 　　...阶码(exponent) ：E的作用是对浮点数加权，用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储。float类型的阶码是 8 bits，double类型的阶码是 11 bits。

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整数和浮点数在内存中存储

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numpy中的掩码数组

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

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计算机系统中是如何处理整数浮点数的溢出情况

对于整数的溢出处理计算机系统中的整数运算对于溢出的情况会进行处理，具体处理方式取决于所采用的整数表示形式。对于无符号整数溢出，计算机系统会使用模运算的方式处理。...对于有符号整数溢出，计算机系统使用的处理方式可能有多种，其中常见的有两种方式：单纯截断溢出：当结果超出最大可表示的有符号整数时，系统将结果截断为最大可表示的有符号整数，即结果会变成一个非常大的正数或非常小的负数...因此，在进行整数运算时，程序员需要注意并进行适当的溢出检查和处理。对于浮点数的溢出处理计算机系统处理浮点数溢出和下溢的情况主要依赖于浮点数的表示形式和数值范围的限制。...这个特殊值会被传递给相关计算，以避免无效的运算结果。浮点数溢出通常会触发一个异常或警告，表示计算结果已经不再可靠。浮点数下溢当一个浮点数小于它所能表示的最小非零值（即接近于0），发生下溢。...这有助于确保浮点数运算的准确性和可靠性，并提供了一种在计算过程中处理特殊情况的机制。

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Python中numpy数组切片

1、基本概念Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。...当步长0 是从左往右走，<0是从右往左走遵循左闭右开原则，如：[0:9]等价于数学中的[0,9)?...len(alist),即a[m:] 代表列表中的第m+1项到最后一项，相当于a[m:5]当i,j都缺省时，a[:]就相当于完整复制a?...所以你看到一个倒序的东东。?3、二维数组（逗号，）X[n0,n1,n2]表示取三维数组，取N维数组则有N个参数，N-1个逗号分隔。...numpy的切片操作，一般结构如num[a:b,c:d]，分析时以逗号为分隔符，逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1)，逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1)；前面是行索引，后面是列索引

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【C语言】整数和浮点数在内存中的存储

一、 整数在内存中的存储 详情请见拙文 【C语言】中的位操作符和移位操作符，原码反码补码以及进制之间的转换 其中详细介绍了整数在内存中的存储是依靠原反补码存储实现的 二、大小端字节序和字节序判断 首先声明我使用的编译器是...unsigned char 输出结果为255，这是因为我们计算机在存储数据时是以下图来进行存储的： 我们把这个圆看作是一个钟表，数据在进行加一时，表针顺时针移动，指向下一个数字，再进行减一时，表针逆时针移动...第二项是a[1]地址转化成整形然后加1 四、 浮点数在内存中的存储 根据国际标准IEEE，任意⼀个⼆进制浮点数V可以表示成： 对于32位的浮点数，即float，最高的1位存储符号位S，接着的...规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第⼀位总是1，因此可以被舍去，只保存后面的部分。...比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001 当E全为0时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值，有效数字M不再加上第一位的

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numpy中数组操作的相关函数

在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...>>> np.setdiff1d(a, b) array([0, 1]) # 取b中的差集 >>> np.setdiff1d(b, a) array([4, 5]) # 取a和b中差集的合集 >>>...中，实现同一任务的方式有很多种，牢记每个函数的用法是很难的，只需要挑选几个常用函数数量掌握即可。

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php中浮点数计算问题

如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...我相信有很多的同学有过这样的疑问, 因为光问我类似问题的人就很多, 更不用说bugs.php.net上经常有人问… 　　要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 　　浮点数,...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: 　　Warning 　　浮点数精度 　　显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...— 将两个高精度数字相乘 　　bcpow — 求高精度数字乘方 　　bcpowmod — 求高精度数字乘方求模，数论里非常常用 　　bcscale — 配置默认小数点位数，相当于就是Linux bc中的...这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用，比如电商的价格计算。

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CC++中整数与浮点数在内存中的表示方式

在C/C++中数字类型主要有整数与浮点数两种类型，在32位机器中整型占4字节，浮点数分为float，double两种类型，其中float占4字节，而double占8字节。...需要注意的是在计算机中一般使用主机字节序，即采用“高高低低的方式”，数字高位在高地址位，低位在低地址位，例如我们有一个整数0x10203040那么它在内存中存储的格式为：04 03 02 01。 　　...浮点数： 　　早期的小数表示采用的固定小数点的方式，比如规定在32位二级制数字当中，哪几位表示整数部分，其余的表示小数部分，这样表示的数据范围有限，后来采用的是小数点浮动变化的表示方式，也就是所谓的浮点数...浮点数采用的是IEEE的表示方式，最高位表示符号位，在剩余的31位中，从左往右8位表示的是科学计数法的指数部分，其余的表示整数部分。...double用11位表示指数部分，其余的表示尾数部分。 　　浮点数的计算在CPU中有专门的浮点数寄存器，和对应的计算指令，在效率上比整型数据的低。

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整数和浮点数在内存中的存储（大小端字节序，浮点数的存取）

1.整数在内存中的存储 整数的二进制表示方法有三种，即原码、反码、补码。...对与负整数，则三种表示方法各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码 反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码 补码：反码+1就得到补码 计算机再存储整数时...原因是： 1.在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表示和存储。...3.1.2 浮点数取的过程 指数E从内存中取出可以分为三种情况： E不全为0或不全为1 指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字前加上1。...进制数，被当做整数来解析的时候，就是整数在内存中的补码，原码正是 1091567616 。

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利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

参考链接： Python中的numpy.ascontiguousarray 1....译文 所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...这个数组看起来结构是这样的：   在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的：   这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的  >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)

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