1. numpy 数据类型

避开PSRR仿真三大坑:用Cadence psspxf分析分频器时,这些设置错了白忙活 本文深入探讨了使用Cadence psspxf工具进行分频器PSRR仿真时常见的三大技术陷阱,包括扰动信号参数设置、收敛性优化和后处理信号提取。通过详细的参数推荐和实战技巧,帮助工程师避免仿真误差,提升PSRR分析效率与准确性,特别适用于16分频器等数字-模拟混合电路设计。 阅读详情

numpy 数据类型

参考链接:https://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html

  • 整型
bool_ :布尔型数据类型(True 或者 False)
int_ : 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
intc : 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
intp : 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
int8 : 字节(-128 to 127)
int16 : 16位整数
int32:32位整数
int64:64位整型
uint8 : 8位无符号整型
uint16 : 16位无符号整型
uint32:32位无符号整型
uint64:64位无符号整型

  • 浮点型
float_:半精度浮点型
float16:单精度浮点型
float64:双精度浮点型
  • 复数类型
complex_:complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64:复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128:复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)
  • 字符串类型
str_:字符串类型,python 3中使用
string_:字符串类型,python 2中使用,以0结尾

官方文档中还有很多数据类型,后面再慢慢补充吧

若依框架集成saToken 若依版本3.8.8,鉴权采用security框架,这种框架太重,项目中想实现对外提供接口功能。尽快减少修改原框架的逻辑基础上,采用satoken实现。 阅读详情

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