weixin_44340030的博客

关于 not enough values to unpack (expected 2, got 1) 这个的错误此处代码原本是array的类型故使得此处的fenzi_test带入函数为array类型故m,n这里出错通过一个例子说明,可以看出,array和matrix的shape 输除结果是不一样的m,n=np.shape(data)故,改成下式...

Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。而不用np.dot()。如：...

numpy中的ndarray才可使用shape 故此处不使用shape,使用len()   

当字符串内有字母abcdef…或者,-…之类的非数字东西时,字符串无法转为int.只有当a = ‘13131312’c = int(a)c = 13131312此时可以string转到int

在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的，最大的不同是：一个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float和str，甚至布尔型；而一个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。​ 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据...

本意是对quanshang1的名单进行一个筛选,当quanshang1 中的每一个元素在shaixuan中存在,则输出1.当不存在,则输出0,但是输出结果全是0.于是寻找原因.通过上述实验,发现shaixuan的一个元素为字符串,而quanshang1的一个元素为数组,无法进行资格审查(资格审查是检查指定字符串是否为另一个字符串的子串)之后进行如下处理,输出结果正常...

此处是shape为n,的情况,此时数组内只有一个中括号,表示该数组只有一维此处是shape为1,n的情况,此处数组内有两个中括号,表示该数组有二维