numpy

numpy是Python用于矩阵计算的模块,下面对numpy作详细介绍:


一、创建

import numpy as np 

# 用列表对象作参数
a = np.array([1,2,3,4,5])

# 创建多维的narray对象
a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

# arange函数
a = np.arange(10)       # 默认从0开始到10(不包括10),步长为1
print(a)                # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

a1 = np.arange(5,10)    # 从5开始到10(不包括10),步长为1
print(a1)               # 返回 [5 6 7 8 9]

a2 = np.arange(5,20,2)  # 从5开始到20(不包括20),步长为2
print(a2)               # 返回 [ 5  7  9 11 13 15 17 19]


# linspace()和matlab的linspace很类似,用于创建指定数量等间隔的序列,实际生成一个等差数列。
# 生成首位是0,末位是10,含7个数的等差数列
a = np.linspace(0,10,7) 

# linspace用于生成等差数列,而logspace用于生成等比数列。
a = np.logspace(0,4,5)
print(a)

[  1.00000000e+00   1.00000000e+01   1.00000000e+02   1.00000000e+03
   1.00000000e+04]

# 创建3*4的全1矩阵
a_ones = np.ones((3,4))         
print(a_ones)

[[ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]]

a_zeros = np.zeros((3,4))       
print(a_zeros)

[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
提供的引用内容中未提及Numpy桥的相关信息,不过可以从一般情况介绍Numpy桥。 Numpy桥通常是指在不同系统、框架或者编程语言之间建立起连接,使得它们能够与Numpy交互,实现数据的传递和操作。在Python生态系统中,Numpy一个用于高效数值计算的基础库,很多机器学习框架、数据分析工具等都依赖于Numpy数组操作。 ### 介绍 Numpy桥是一种机制或者接口,它允许其他系统或者框架利用Numpy的功能。例如,在深度学习框架中,如TensorFlow、PyTorch等,Numpy桥可以让这些框架与Numpy数组进无缝转换。这意味着可以将Numpy数组传递给深度学习模型进训练或者推理,也可以将模型的输出转换回Numpy数组进后续的分析。 ### 用途 - **数据交换**:方便不同工具之间的数据传递。比如在数据分析阶段使用Pandas处理数据,Pandas底层依赖Numpy数组,通过Numpy桥可以将处理好的数据传递给机器学习模型进训练。 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建一个Pandas DataFrame data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]} df = pd.DataFrame(data) # 通过Numpy桥将DataFrame转换为Numpy数组 X = df['x'].values.reshape(-1, 1) y = df['y'].values # 使用Numpy数组进机器学习模型训练 model = LinearRegression() model.fit(X, y) ``` - **代码复用**:可以复用基于Numpy开发的大量数值计算代码。不同的科学计算库可能有不同的数组表示方式,通过Numpy桥可以在不改变原有代码的基础上,将这些库与Numpy集成。 - **性能优化**Numpy本身经过高度优化,使用Numpy桥可以利用Numpy的高效计算能力,提高整个系统的性能。 ### 相关信息 许多开源项目都提供了与Numpy的桥接功能。例如,在Python中,像Scikit - learn、Matplotlib等库都可以直接使用Numpy数组作为输入。在其他编程语言中,也有一些工具可以实现与Numpy的交互,如R语言中的reticulate包可以在R环境中调用PythonNumpy库。
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