numpy的常用函数 不断更新

numpy最基本的就是数组和矩阵,先简单介绍一下数组的基本操作

1.数组

    1.1创建 

>>>from numpy import array
>>>a1 = array([2,3,4])
>>>print(a1)
[2 3 4]
>>>a2 = array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>>print(a2)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
>>>import numpy as np
>>>np.zeros((3,4))
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])
>>>np.ones((3,4))
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])
>>>np.empty((3,4)) #生成随机数 
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])
>>>np.empty((3,4),dtype = np.string_)
array([[b'\x01', b'\x01', b'\x01', b'\x01'],
       [b'\x01', b'\x01', b'\x01', b'\x01'],
       [b'\x01', b'\x01', b'\x01', b'\x01']], dtype='|S1')

    1.2 数组的一些基本操作

>>>from numpy import shape #获取数组的行列信息
>>>shape(a1)
(3,)
>>>shape(a2)
(2, 3)
>>>a2.shape[0] #shape[0] 数组的行信息
2
>>>a2.shape[1] #shape[1] 数组的列信息
3
>>>from numpy import tile #用来创建数组 ,以第一个参数作为最小单元 ,创建第二个参行列信息的数组
>>>aa =tile([0,1],[2,2])
>>>print(aa)
[[0 1 0 1]
 [0 1 0 1]]
>>>from numpy import argsort #这是一个基本的排序
>>>tt = array([1,2,0])
>>>dst = tt.argsort() #理解一下 将tt里面的元素进行排序 ,对应的index放到dst数组里面 所以最小的值就是tt[dst[0]]
>>>print(dst)
[2 0 1]
>>>print(tt)
[1 2 0]
>>>dst[0]
2
>>>tt[2]
0
>>>tt[dst[0]]
0
>>>tt[dst[1]]
1
>>>tt[dst[2]]
2








内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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