ADB配置环境变量

最新推荐文章于 2024-08-23 15:39:49 发布
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添加环境变量，配置ADB--Android Debug Bridge

1.首先，在添加一个系统变量ANDROID,而后将安装sdk的目录“D:\Program Files\Android\sdk\android-sdk\platform-tools;D:\Program Files\Android\sdk\android-sdk\tools；”包含进来，主要是为了包含这两个文件中的tools。

2.在PATH的环境变量之后，添加“%ANDROID%；”

numpy ndarray构建符合条件的索引数组——使用np.stack和np.where
zeeq的博客
03-03 1578
  首先介绍一下np.stack和np.where两个方法：    1 np.stack()   np.stack()函数定义为numpy.stack(arrays, axis=0)，用于将多个具有相同形状的array按某个维度进行堆叠，默认是在0维度上（可以理解为在哪个维度上就是增加哪个维度）。更为详细的介绍可参考这里，如下一个简单例子： >>> import numpy as np >>> x = np.arange(9).reshape([3,3]) >&gt
numpy的函数np.where详细讲解。
Kinght_123的博客
02-26 6514
numpy高级编程的函数，np.where（）函数的讲解。
np.where()函数
u011699626的博客
01-01 1万+
numpy.where()调用方法 numpy.where(condition[, x, y]) 各个参数意义： condition：类似数组的对象，布尔值 x, y：类似数组的对象，给出值的地方，如果condition为True，从x中选取值，condition为False，从y中选取值。 有返回值，返回一个满足条件时取x中对应的值，不满足条件时取y中对应值的数组。 注意：这里的condition，x，y只是表示以及说明时的必要，并不是真正意义上的关键字。 代码如下： # -*- coding:utf-
np.where()
Dane_liya的博客
06-12 1785
np.where(条件)，若条件满足，返回索引值 np.where(条件，x，y)，若条件满足，返回x，否则返回y
[Numpy] np.where
Hudas的博客
07-28 724
本文主要讲解Numpy中的np.where用法
np.where详解.ipynb
03-29
关于np.where的一些思考和实验，主要是解答自己的一些困惑。因为我在网上看到的关于这个的解释讲解的太粗糙了。所以拿出来和大家共享一下。
NumPy库学习之np.where函数
qq_46396470的博客
07-30 1006
np.where是 NumPy 库中的一个函数，它与 Python 内置的where关键字不同。np.where函数用于找出满足条件的元素的位置，并且可以执行条件选择，类似于或者。
np.where 结合pandas使用
最新发布
weixin_44976611的博客
08-23 501
需求：test数据框中的广告来源和媒介两列的值来生成新的列来源媒介。如果广告来源为NaN，则新列也为NaN；如果媒介为NaN，新列的值为广告来源加上/；如果两列都有值，新列的值为广告来源加上/再加上媒介。结合pandas使用：np.where可以方便地在pandas数据框中进行条件判断和值的赋值操作，根据不同的条件生成新的列值或修改现有列的值。np.where函数在数据分析和处理中非常有用，可以快速地根据条件进行数据的筛选和转换。
torch.where 与 np.where
蓝羽飞鸟的博客
03-24 738
numpy.where如果不指定条件，返回的是>0元素的位置（下标），见链接 但是如果torch.where不指定条件，返回的是非0元素的位置（下标），包括了负数。 看个例子 >>> c tensor([[[ 0., 0.], [-1., -1.], [-1., -2.]], [[ 1., 1.], [ 0., 0.], [ 0., -1.]], [[ 1., 2.],
np.where
mjiansun的专栏
03-01 1430
numpy.where(condition[,x, y]) Return elements, either from x or y, depending on condition. If only condition is given, return condition.nonzero(). Parameters: condition : array_like, bool ...
numpy-np.where
orangefly0214的博客
12-21 428
np.where()用于三目运算： 如果A%2==0成立，则执行A+1，否则执行A-1 a=array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.where(a < 5, a, 10*a) array([ 0,1,2,3,4, 50, 60, 70, 80, 90]) 小于5的，保持不变，不满足小于5这个...
【知识点】np.where()用法
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mzy20010420的博客
09-22 4万+
传递给np.where 的参数既可以是同等大小的数组，也可以是标量。当不传递参数，只传递条件时，输出的是满足条件的坐标。
np.where函数
YJYS_ZHX的博客
02-01 3268
<1> np.where( condition ) 输入只有条件数组condition的话，返回的是满足条件的元素索引。 1）condition为一维数组，返回值out为一个一维数组索引组成的元组； 2）condition为二维数组，返回值out为两个一维数组组成的元组，第一个数组为dim=0（行）的索引，第二个数组为dim=1（列）的索引。 condition数组： condition二维数组可以来自于数据数组的比较得到。 if __name__=="__main__": x = np
numpy的where
Andy_shenzl的博客
06-14 3411
目录 1、三个参数 2、一个参数np.where(arry) numpy.where()分两种调用方式： 1、三个参数 np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y 实例： 1、np.where(cond,x,y)： 对于上面where中 有四个判断条件， 第一个判断条件为True，那么需要在对应的X第一个值和Y的第一个值中选取X的值...
numpy中的np.where
yuzhihuan1224的博客
09-19 777
numpy中的np.where 先来看下相关的说明 : np.where(condition, [x, y]),这里三个参数,其中必写参数是condition(判断条件),后边的x和y是可选参数.那么这三个参数都有怎样的要求呢? condition：array_like，bool ,当为True时，产生x，否则产生y 简单说,对第一个参数的要求是这样的,首先是数据类型的要求,类似于数组或者布尔值,...
numpy numpy的np.where()函数
guoqingru0311的博客
04-08 1414
@[TOC](numpy numpy.concatenate()函数)
np.where()使用详解
羊羊羊
07-23 3591
np.where使用详解
numpy.ndarray和np.array
08-27
numpy.ndarray和np.array都是用于表示多维数组的数据结构，但它们在使用方式和功能上有些许不同。 numpy.ndarray是NumPy库提供的一个多维数组对象。它是一个灵活的容器，可以存储具有相同数据类型的元素，并提供了对这些元素进行高效操作的方法。numpy.ndarray可以通过不同的函数进行创建，如numpy.array()、numpy.zeros()、numpy.ones()等。它具有很多强大的功能，例如索引和切片操作、数学运算、线性代数操作、统计计算等。numpy.ndarray在计算机视觉库OpenCV和机器学习库scikit-learn中被广泛使用。 而np.array是NumPy库中一个常用的函数，用于创建numpy.ndarray数组。np.array函数接受一个列表、元组或其他可迭代对象作为输入，然后返回一个新的numpy.ndarray数组。np.array函数的灵活性使得创建数组变得简单和方便。它是numpy.ndarray的一个创建方式之一，可以用于创建各种形状和维度的数组。除了np.array之外，还可以使用其他NumPy库中提供的函数来创建numpy.ndarray数组。 总结来说，numpy.ndarray是NumPy库提供的多维数组对象，而np.array是用于创建numpy.ndarray数组的一个函数。numpy.ndarray提供了丰富的功能，可以进行各种数组操作和计算，而np.array则是创建numpy.ndarray数组的常用方式之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [48_Python列表和数组与numpy.ndarray的区别和使用方法](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/121414780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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