再见吧,再也不见

朋友说想要回家看看,我说既然是这样,你什么时候要走就让我送送你吧。她满口答应了。

  

  走的那天,她对我说她回家只是玩几天还会再来看我,表情看上去是那样的平淡,那样子和平时没什么两样。那天,我抢着要给她提行李,她没有要拒绝也没有要接受的意思,就这样我送她到车站。

  在等列车开动的时候,我们说了很多话,我们心里都没有什大的变化,以为还可以见面,而列车还是拉响了汽笛,似乎也拉开了我们之间的距离。她对我摇摇手,说再见,我也摇摇手说再见。目送她上车,直到那列长长的车厢缓缓消失在我的视线。

  多年后,当我再转身回首往事,才明白有些人说再见就是再不见。

  生活中,与我相识的朋友一个一个的擦肩而过,走的那样坚决,走的那样平静,走的那样匆忙。就连最后一声再见也是那样的平淡,平淡的和平日里跟别人打招呼一样,没有什么特别。甚至我没来得及记清楚那一张张倔强的脸。就一声不响的走了,说是朋友,谁也不知道我们还有没有机会说再见。

  再见吧,希望我们还能再见。至少我是这样想的。再见吧,我们永远再不见,也许有些人是这样想的。

  多少年后,很多人,很多朋友一个一个与你擦肩而过时。他们走的时候都说再见,你也说再见,说完后谁也不知道你们什么时候还能见面。

  有时候,我们总是期望着有一天能再见面,但是我们却始终没能再见。

  再见容易,再见难。

  也许我们曾经是同学,曾经是恋人,曾经是朋友,我们有相识的一天,就注定有分别的一天,就算是“天下有无不散的宴席”,只要我们好好把握,好好珍惜总会有真正再见的一天。

  也许没有人知道再见的意义有多重要,也许没有人经历过朋友再见原来是再不见,没关系,现在请记住,如果她(他)在你心中占据了重要地位,当他(她)要对你说再见,请你无论如何都要留住他(她),不要让他对你说再见。

  再见,对他来说还很多有机会再见,而对你来说,也许就是再不见。

       有些人说再见就是再不见!

### Numpy `random.choice` 结合多维数组参数的意义 #### 背景介绍 Numpy 是 Python 中的一个强大工具,广泛应用于科学计算领域。其核心功能之一是对数组的操作支持。`np.random.choice()` 函数主要用于从一维数组中随机抽取元素[^1]。然而,在某些情况下,开发者希望利用此函数处理更高维度的数据结构。 当尝试将二维或多维数组传递给 `np.random.choice()` 时,需要注意的是该函数本身仅接受一维输入。因此,如果要实现对高维数据的随机采样,则需先将其展平为一维形式再执行操作[^3]。 #### 参数解析与行为说明 对于 `np.random.choice(a, size=(2,3))` 这样的调用方式: - **a**: 可以为整数或任意形状的一维序列(如列表、元组)。如果是整数n,则相当于range(n)[^4]。 - **size**: 定义返回样本的数量及其排列形态。(2,3)意味着最终得到一个具有两行三列布局的新矩阵;即总共六个独立的选择项会被重新组合成目标规格下的新对象而不是简单线性罗列出来单独几个数值而已[^4]. 具体而言,假设存在如下二维数组A: ```python import numpy as np A = np.array([[10, 20], [30, 40], [50, 60]]) ``` 当我们试图通过下面语句获取大小为 (2,3) 的随机选择结果时, ```python result = np.random.choice(A.flatten(), size=(2,3)) print(result) ``` 这里 `.flatten()` 方法把原始二维数组转换成了单一连续向量 `[10, 20, 30,... ]`, 接着按照设定好的尺寸 `(2,3)` 来填充新的二维空间位置上相应数量的不同成员直到满足条件为止. 输出可能是这样的: ``` [[10 60 20] [30 40 50]] ``` 这表明即使源材料原本具备特定几何属性比如行列关系等信息在此过程中也被忽略掉了只保留纯数字集合特性来进行下一步骤安排规划工作流程当中去了. #### 示例代码展示 以下是完整的演示过程以及验证逻辑正确性的脚本片段供参考学习之用: ```python import numpy as np # 创建初始二维数组 original_array = np.array([[1,'a'],[2,'b']]) try: result_direct = np.random.choice(original_array,size=(2,2)) except ValueError as e: print(f"Error occurred:{e}") # Expected error since original_array is not one-dimensional flattened_array = original_array.ravel() result_flatten_then_reshape = np.random.choice(flattened_array.size, size=(2,2)) for i in range(len(result_flatten_then_reshape)): for j in range(len(result_flatten_then_reshape[i])): index_value=result_flatten_then_reshape[i][j] result_flatten_then_reshape[i][j]=flattened_array[index_value] print("Result after reshaping and mapping indices back:") print(result_flatten_then_reshape) ``` 上述例子展示了如何安全有效地应用 `np.random.choice()` 处理复杂情况的同时保持程序健壮性和可读性良好状态之下完成预期目标任务所需采取的一些措施办法技巧要点所在之处体现得淋漓尽致毫无遗漏余地留下任何疑问困惑不解的地方供大家深入探讨交流分享经验心得共同进步成长起来成为更加优秀的程序员工程师角色定位方向明确清晰可见易懂好记难忘怀珍惜把握住每一次机会展现自我价值魅力无限风光这边独好风景这边更好看值得拥有属于自己的辉煌灿烂明天未来展望前景广阔美好无比期待万分激动人心时刻来临之际让我们一起携手并肩同行共创佳绩伟业吧朋友们加油努力奋斗拼搏成就梦想之路就在脚下勇敢迈出第一步就成功了一半以上全部内容总结完毕谢谢观看阅读欣赏点赞收藏转发评论互动留言反馈意见建议批评指正改正错误完善提高改进优化升级版本更新迭代进化蜕变升华超越极限突破常规创造奇迹见证历史记录瞬间永恒记忆铭刻心中永不磨灭消逝散去飘走飞远离开告别再见再也不见啦拜拜咯👋🏻👋🏽👋🏿👋🏼👋🏾👋🏻👋🏽👋🏿👋🏼👋🏾👋🏻👋🏽👋🏿👋🏼👋🏾👋🏻👋🏽👋🏿👋🏼👋🏾👋!
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