多维数据存取

最新推荐文章于 2025-12-22 13:59:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-22 13:59:14 发布 · 110 阅读

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博客介绍了使用Python进行便捷存取的方法，即存成.npy文件，这是信息技术领域中数据存储的一种方式，能有效提高数据存取效率。

便捷存取：存成.npy文件

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numpy多维数据存取

MachineLearner的博客

02-19

1728

本文的主要内容是基于中国大学mooc（慕课）中的“Python数据分析与可视化”课程进行整理和总结。 a.tofile()和np.fromfile() a.tofile(frame,sep=’’,format=’%s’) frame:文件或者字符串； sep:数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制； format：写入文件的格式； a = np.arange(100).reshape(5,1...

运用数组和矩阵对数据进行存取和运算——NumPy模块之三

韩鹏飞的博客

05-02

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NumPy 是 Python 科学计算领域的重要基石，与当前 “躺吃旅行” 话题看似不相关，但在数据处理分析上意义重大。我将从它的核心功能、应用场景和优势等方面展开介绍。NumPy（Numerical Python）是 Python 语言中用于科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象以及大量用于对数组进行操作的函数，是数据科学、机器学习、人工智能等领域不可或缺的工具。

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多维数据库的数据存储

xia542046446的专栏

08-27

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在多维数据库中二维数据很容易理解，维数扩展到三维或更高的维度时，多维数据库MDDB就成了一种“超立方”体的结构。在MDDB中，其数据的存储是由许多类似于数组的对象来完成。对象中包含了经过高度压缩的索引和指针。每个对象由聚集成组的单元块组成，每个单元块都按类似于多维数组的结构

Python入门 (3) 多维数据的存取

不停

02-09

1117

a.tofile(frame,seq=’’,format=’%s’) frame:文件，字符串 sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制文件。 format：写入数据的格式 np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=") frame:文件，字符串。 dtype：读取的数据类型，默认为float。 count：读入元素个数，-1表示读入整...

数据分析 numpy 多维数据的存取

weixin_45063957的博客

07-28

1277

CSV文件用逗号分隔，是一种常见的文件格式，用来存储批量数据；csv是excel的文件格式写入文件的函数 np.savetxt(fram,array,fmt='%.18e',delimiter=None) frame: 文件、字符串或产生器，可以是.gz或者.bz2压缩文件（要写入的文件名） array：存入文件的数组 fmt： format的缩写，指的是写入的数据的格式，例如 ...

python多维数据分析_数据分析 numpy 多维数据的存取

weixin_39727706的博客

12-17

395

CSV文件用逗号分隔，是一种常见的文件格式，用来存储批量数据；csv是excel的文件格式写入文件的函数np.savetxt(fram,array,fmt='%.18e',delimiter=None)frame: 文件、字符串或产生器，可以是.gz或者.bz2压缩文件(要写入的文件名)array：存入文件的数组fmt： format的缩写，指的是写入的数据的格式，例如 %d整型 %.2f...

OLAP和多维数据模型

最新发布

sunshineine的博客

12-22

722

本文介绍了SAM（Segment Anything Model）模型的训练流程。主要内容包括：1）数据集预处理，涵盖自定义数据集标注（使用labelme工具）、公开数据集准备以及数据格式转换；2）创建SAM项目，包含代码上传、服务器环境配置（Python 3.8、CUDA 11.8等）和依赖项安装；3）模型训练过程，详细说明了参数配置、损失函数选择（DiceCELoss）、训练循环实现以及结果可视化方法。文章提供了完整的技术实现路径，包括数据预处理、模型训练和结果评估等关键环节，并附有相关参考文章的详细链接

python __init__.py的意义与使用

CoolGirl

12-19

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本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。

MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法

hy行者勇哥的博客

12-18

887

MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。

ColoredElevationMap 根据标量进行颜色映射

BoBoZz19的博客

12-22

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本文只是教程内容的一小段，因博客字数限制，故进行拆分。本段代码主要涉及的有①标量的颜色映射。

C++23中的模块应用说明之一基础分析

fpcc的专栏

12-20

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C++20模块机制解析：摆脱头文件困境的新范式本文分析了C++20引入的模块机制，旨在解决传统头文件带来的编译污染、命名冲突等问题。模块通过export显式控制接口导出，提供更安全的代码组织方式。文章详细介绍了模块应用的五个方面：接口与实现分离、export规则限制、文件命名规范、全局模块片段（兼容传统头文件）和私有模块片段的使用方法，并提供了具体示例代码。与Go、Java等语言的包管理机制类似，C++模块通过显式接口导出和严格作用域控制，实现了更高效的编译管理和更清晰的代码组织。作者建议开发者参考其他语

Python数据可视化速成指南

weixin_45292939的博客

12-22

249

极坐标：使用(角度, 半径)表示点plt.show()

【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南

weixin_63434398的博客

12-18

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本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。

《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》

windowshht的博客

12-17

1065

本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。

【VSCode | python | anaconda | cmd | PowerShell】在没有进入conda环境时使用conda命令默认安装位置

十二_的博客

12-19

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Conda和pip的默认安装位置取决于环境状态：未激活conda环境时，conda安装到base环境（Anaconda目录下的site-packages），而pip会使用系统默认Python或PATH中的第一个Python；激活conda环境后，两者都会安装到当前环境的site-packages目录下。环境路径示例显示base环境与自定义环境（如myenv）的安装位置差异。

py csv存取数据

03-08

### 使用Python处理CSV文件的读写操作 #### 一、简介 CSV（Comma Separated Values，逗号分隔值）是一种常见的文件格式，在数据分析领域应用广泛。Python 提供了一个名为 `csv` 的模块来帮助开发者轻松实现 CSV 文件的读取和写入功能[^1]。 #### 二、读取CSV文件为了从CSV文件中提取数据，可以利用 `csv.reader()` 函数创建一个迭代器对象用于遍历每一行记录： ```python import csv with open("example.csv", "r") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) # 输出每行的数据作为列表形式 ``` 这段代码展示了如何打开并逐行打印CSV文件的内容。需要注意的是，如果遇到 `_csv.Error: iterator should return strings, not bytes` 错误提示，则可能是由于未以文本模式(`'r'`)而非二进制模式(`'rb'`)打开文件所引起的[^4]。对于更复杂的需求，比如自定义列名的情况，可以通过Pandas库中的 `read_csv()` 方法完成，并指定参数 `header=None` 和 `names=[]` 来设置新的头部信息: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['姓名', '年龄', '工资']) print(df.head()) ``` 此部分说明了当原始CSV文件缺少表头时怎样赋予其特定名称以便于后续分析工作[^5]。 #### 三、向CSV文件写入数据除了能够方便地获取现有CSV文档里的资料外，还可以借助 `csv.writer()` 或者 Pandas 库将新生成的信息保存到目标位置上：通过标准库的方式写出简单的二维表格结构如下所示： ```python import csv output_file_path = 'new_data.csv' rows_to_write = [ ['First Name', 'Last Name'], ['John', 'Doe'], ['Jane', 'Smith'] ] with open(output_file_path, 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(rows_to_write) ``` 上述实例演示了构建一个新的CSV文件的过程，其中包含了两列——分别是姓氏和个人名字；而实际项目里可能涉及更多维度的数据集[^2]。另外一种高效的方法就是运用Pandas框架下的 `DataFrame.to_csv()` 接口快速导出整个数据框至磁盘存储介质之中： ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame 对象 data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 将 DataFrame 转换成 CSV 文件 df.to_csv('pandas_output.csv', index=False) ``` 这种方法特别适合那些已经存在于内存中的大规模多维数组转换成持久化文件的情形下使用[^3]。