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RSS订阅原创 数据分析--numpy
广播的工作方式可以概括为：当两个或多个数组在进行算术运算时，如果它们的形状（shape）不同，NumPy会尝试对它们进行扩展（或称为“拉伸”），以使它们的形状兼容，从而可以进行逐元素的运算。如果我们尝试将这两个数组相加，NumPy会首先对数组b进行广播，使其形状变为(3,4,1)，然后对数组a进行广播，使其形状变为(3,4,3)。这样，两个数组就可以进行逐元素的相加了。在任何一个维度上，如果一个数组的大小为1，而另一个数组的大小大于1，那么第一个数组就好像在这个维度上进行了复制，以匹配第二个数组的大小。
2024-10-28 12:23:22
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原创 Python68个内置函数
bool : 布尔型(True,False)int : 整型(整数)float : 浮点型(小数)complex : 复数。
2024-10-21 13:33:36
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原创 Numpy实践一
这里itemsize为12，但需要注意的是，Unicode字符串的实际内存占用可能会因字符编码和内部表示的不同而有所变化。在NumPy中，Unicode字符串通常使用UTF-32或类似编码，这意味着每个字符可能占用4个字节（尽管这取决于NumPy和底层系统的实现）。因此，长度为3的Unicode字符串可能会占用更多的内存空间，这里显示的12个字节可能是基于每个字符4个字节的假设（3个字符 * 4字节/字符 = 12字节）。同样，每种类型都打印出了其对应的NumPy类型和每个元素所占用的字节数。
2024-10-21 11:17:53
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空空如也
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