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shell 自动导出数据库，将导出的格式为 ： 数据库名+时间.sql

/bin/bash # databases out save # developer : eisc.cn # 开发： 小绿叶技术博客； 功能：shell 自动导出数据库，将导出的格式为 ： 数据库名+时间...1 才进行导出数据，由于受到 NoOutDatabases 不导出影响，会被定义为 0....最后再次将状态更新为正常 1 # 注意： shell if 判断的时候需要在变量和值加双引号，否则异常 done echo "数据库导出保存目录： $dir 将目录...列出该目录的文件，如下：" ; ls $DestDir read -p "是否将文件放置在该目录？y/n:" fzfile if [ "$fzfile" !...将文件复制到该目录后，重新执行函数" exit fi echo "如果遇到问题，你可以使用 mysql管理工具来创建数据库和用户, 不使用该工具，会自动创建数据库。"

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使用 Marp 将 Markdown 导出为 PPT 后不可编辑的原因说明及解决方案

Marp 是一个流行的 Markdown 演示文稿工具，能够将 Markdown 文件转换为 PPTX 格式。...然而，用户在使用 Marp 导出 PPT 时，可能会遇到以下问题： 导出 PPT 不可直接编辑的原因 根据 Marp GitHub 讨论，Marp 导出的 PPTX 文件实际上是将每一张幻灯片作为背景图像处理...解决方案 如果您需要可编辑的 PPT 文件，建议采用以下方法： 导出为 PDF：首先，使用 Marp 将您的演示文稿导出为 PDF 格式。...PDF 转 PPT：接下来，您可以使用 Lizhuo 博客中的方法 将 PDF 转换为 PPT。...总结 尽管 Marp 提供了高质量的幻灯片输出，但由于技术限制，导出的 PPTX 文件不可直接编辑。如果您需要编辑功能，建议先导出为 PDF，然后再进行转换。

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    NumPy学习笔记（一）

    # NumPy ### 安装 - 通过安装Anaconda安装NumPy，一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，包含了大量的科学计算相关的包，其中就包括...，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） #### ndarray...，以字节为单位 ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 ndarray.real | ndarray元素的实部 ndarray.imag | ndarray 元素的虚部...ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。...对象进行操作，但是如果没有赋值，不会改变原来的ndarray对象** ##### 当对两个ndarray对象数据类型精度不一样进行操作时，结果的精度为更精确的那个数据类型 ```python >

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    【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南（一），从设计架构说起

    数据存储、数据读取、数据导出等 结构化数组 Structured Arrays 创建和操作具有复合数据类型（结构体）的数组，可以指定字段名称和数据类型。...缺失数据处理、数据过滤等 Ndarray 数组属性 当谈论NumPy数组的属性时，我们通常指的是数组对象本身的一些特征和元数据。...nbytes 数组中所有元素的总字节数，等于itemsize * size。 real 复数数组的实部。对于实数数组，返回数组本身。 imag 复数数组的虚部。对于实数数组，返回全零数组。...flat 返回一个迭代器，用于以扁平化方式迭代数组中的元素。 strides 表示在每个维度上需要移动多少字节来获取下一个元素。 data 数组的缓冲区，包含数组的实际元素。...numpy.logspace() 在指定的开始值和结束值之间以对数刻度创建一个一维数组。 numpy.eye() 创建一个具有对角线为1的二维数组，其他位置为0。

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    【4】NumPy 数据类型

    ，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） numpy 的数值类型实际上是 dtype...dtype 对象是使用以下语法构造的：  numpy.dtype(object, align, copy)  object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true，填充字段使其类似...)  输出结果为：  int32  实例 3  import numpy as np # 字节顺序标注 dt = np.dtype('<i4') print(dt)  输出结果为：  int32  下面实例展示结构化数据类型的使用...i1')]  实例 5  # 将数据类型应用于 ndarray 对象 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([...  [10 20 30]  下面的示例定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

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    NumPy 数据类型

    ，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）numpy 的数值类型实际上是 dtype...dtype 对象是使用以下语法构造的：numpy.dtype(object, align, copy)object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体...3import numpy as np # 字节顺序标注dt = np.dtype('为：int32下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建...# 将数据类型应用于 ndarray 对象import numpy as npdt = np.dtype([('age',np.int8)])a = np.array([(10,),(20,),(30,...student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

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    NumPy 笔记（超级全！收藏√）

    ，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） numpy 的数值类型实际上是 dtype...对象的内存信息ndarray.realndarray元素的实部ndarray.imagndarray 元素的虚部ndarray.data包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性...参数说明：  参数描述start起始值，默认为0stop终止值（不包含）step步长，默认为1dtype返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。...如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。  NumPy 高级索引  NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。...NumPy 数学函数  NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。

    4.7K30

    学习Numpy，看这篇文章就够啦

    创建ndarray对象 1）ndarray数据类型 在《Python 3智能数据分析快速入门》该节内容中，作者罗列了15种数据类型，其中实数数据类型13种。这些实数数据类型之间可以互相转换。...，每个元素值都是val np.concatenate()：将两个或多个数组合并成一个新的数组 3）随机数 Numpy提供了强大的生成随机数的功能，使用随机数也能创建ndarray。...#利用np.ix函数将两个一维的整数ndarray转化为方形区域的索引器 print('使用ix成片索引arr结果为：\n', arr[np.ix_([5, 1, 4, 2], [3, 0, 1, 2]...但是在实际的数据分析任务中，更多使用文本格式的数据，如txt或csv，因此经常使用loadtxt函数执行对文本格式的数据的读取任务和savetxt函数执行对文本格式的数据的存储任务。...06 小结 本章重点介绍了Numpy数值计算重要的基础内容，主要包含如下6部分内容。 ndarray基础知识，包括ndarray的属性与创建方法。

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    灰太狼的数据世界（一）

    python基础，知道如何使用python，如果你对python还不是很熟悉，那么你也不用担心，小编在公众号里面已经为你准备好了所有python基础的课程，公众号最左边的菜单栏里面，会有小编总结的比较全面的...（python里面的简单的list对我们来说就是1*n阶矩阵啦） ? 如上图，这样一个东西就是一个2*2的矩阵（横着两个，竖着两个），那这样的一个东西我们使用ndarray如何表示呢？...ndarray作为一个存放数据的仓库，那么存放的数据也有很多种类型的，我们通常使用到的类型如下： 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于...，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） 我们通常使用dtype去构建数据类型对象...比较运算返回的结果是一个布尔数组，每个元素为每个数组对应元素的比较结果。

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    Python：Numpy详解

    ，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）  numpy 的数值类型实际上是 dtype...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：   ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：   NumPy 创建数组  ndarray 数组除了可以使用底层...如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 ...分割数组  numpy.split numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：  numpy.split(ary, indices_or_sections, axis) 参数说明...NumPy IO  Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。  NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

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    Python 之 Numpy 框架入门

    ，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） 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码...，相当于 .shape 中 n*m 的值 ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型 ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位 ndarray.flags...ndarray 对象的内存信息 ndarray.real ndarray元素的实部 ndarray.imag ndarray 元素的虚部 ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素...对换数组的两个轴 transpose 、ndarray.T 都可以将数组翻转，例如将 2x5 的数组翻转为 5x2。...hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组（按列） vsplit 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） 其使用方法比较简单，这里不再赘述。

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    Python 数据分析（一）：NumPy 基础知识

    使用 2.1 ndarray ndarray 即 n 维数数组类型，它是一个相同数据类型的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...创建数组可以使用 NumPy 的 array 方法，具体格式如下： array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin...=0) p_object：数组或嵌套的数列 dtype：数组元素的数据类型 copy：是否需要复制 order：创建数组的样式，C 为行方向，F 为列方向，A 为任意方向（默认） subok：默认返回一个与基类类型一致的数组...，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） 通过示例来看一下如何修改数据类型...调用 ndarray 的 copy() 方法会产生一个副本，下面通过示例来看一下。

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    解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

    然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。...问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的，通常为数值型。...解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致的无法运算问题，我们可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...通过将DataFrame的某一列转换为ndarray，并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式，可以避免格式不一致的错误。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。

    55120

    Python3快速入门（十二）——Num

    ，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） 每个内建类型都有一个唯一字符代码...ndarray.real：ndarray元素的实部 ndarray.imag：ndarray 元素的虚部 ndarray.data：缓冲区包含数组的实际元素。...(O)：数组拥有自己所使用的内存或从另一个对象中借用 WRITEABLE (W：)数据区域可以被写入，将值设置为 False，则数据为只读。...numpy.char.decode() 对编码的元素进行 str.decode() 解码。 8、数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。...七、NumPy IO操作 Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

    4.7K20

    NumPy 1.26 中文文档（四十六）

    为了私有使用，NumPy 还在 NumPy 包含目录中构建了一个 config.h，该文件不被 NumPy 导出（使用 NumPy C API 的 Python 扩展将看不到这些符号），以避免命名空间污染...可用的位宽取决于平台。粗体位宽通常在所有平台上都可用。 Printf 格式化 为了打印，以下字符串被定义为 printf 和相关命令中的正确格式说明符。...参数op必须是（ndarray 的子类的）ndarray，并且不做检查。 *PyArray_FROM_O( *obj) 将obj转换为 ndarray。该参数可以是任何嵌套序列或导出数组接口的对象。...参数 op 必须是 ndarray 的（子类的）并且不对其进行检查。 *PyArray_FROM_O( *obj) 将obj转换为 ndarray。 该参数可以是任何嵌套序列或导出数组接口的对象。...所有这些函数都可以在 PyArg_ParseTuple (…) 中与“O&”格式说明符一起使用，以自动将任何 Python 对象转换为所需的 C 对象。

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    NumPy 1.26 中文文档（五十三）

    我们当前的规则： 我们将 index 词汇复数形式使用 indices，而不是 indexes，这遵循了 numpy.indices 的先例。...为保持一致性，我们也将 matrix 复数形式使用 matrices。 未能被 NumPy 或 Google 规则充分解决的语法问题，由最新版 芝加哥手册中"语法和用法"一节决定。...### NumPy 教程 除了包含在 NumPy 源代码树中的文档之外，您还可以将内容以 Jupyter Notebook 格式提交到NumPy Tutorials 页面。...NumPy 样式适用于以下情况： Google 没有指导，或 我们更喜欢不使用 Google 样式 我们当前的规则： 我们将 index 复数形式为 indices 而不是 indexes...numpy.lib numpy.ma numpy.distutils 1.5.0 亮点 Python 3 兼容性 PEP 3118 兼容性 新功能 将复数转换为实数的警告

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