一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合，注意必须是相同数据类型的，比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包
先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。他有以下几个特点：
cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
一种同步辅助，允许一个或多个线程等待，直到在其他线程中执行的一组操作完成。 CountDownLatch 是用给定的 count 初始化的。由于调用了countDown()方法，await 方法阻塞，直到当前计数为零，之后释放所有等待线程，并立即返回任何后续的 await 调用。这是一种一次性现象——计数无法重置。如果需要重置计数的版本，可以考虑使用CyclicBarrier。
信号量的计数值都有限制：限定了最大值。如果最大值被限定为1，那么它就是二进制信号量；如果最大值不是1，它就是计数型信号量。
弱引用键的映射类。当不再有对键的强引用时，字典中的条目将被丢弃。这可用于将附加数据与应用程序其他部分所拥有的对象相关联，而无需向这些对象添加属性。这对于覆盖属性访问的对象特别有用。
CountDownLatch 是用给定的 count 初始化的。由于调用了countDown()方法，await 方法阻塞，直到当前计数为零，之后释放所有等待线程，并立即返回任何后续的 await 调用。这是一种一次性现象——计数无法重置。如果需要重置计数的版本，可以考虑使用CyclicBarrier。
Statement 接口提供了三种执行 SQL 语句的方法：executeQuery、executeUpdate 和 execute。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
那么我们知道，进程间通信的本质就是先让不同的进程看到同一份资源。我们以前学的管道都是基于文件的，那么我们还有其它方案进行进程间通信吗？有的，那么我们下面学习的共享内存就是由操作系统帮我们在地址空间中进行通信。
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。
要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数:
本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
HANDLE WINAPI CreateThread( In_opt LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes, {安全设置} In SIZE_T dwStackSize, {堆栈大小} In LPTHREAD_START_ROUTINE lpStartAddress, {入口函数} In_opt __drv_aliasesMem LPVOID lpParameter, {函数参数} In DWORD dwCreationFlags, {启动选项} Out_opt LPDWORD lpThreadId {输出线程id} );
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
Linux：进程间通信（二.共享内存详细讲解以及小项目使用和相关指令、消息队列、信号量）
前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？ Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
可以分几部分回答这个问题,首先JVM内存划分 | JVM垃圾回收的含义 | 有哪些GC算法 以及年轻代和老年代各自特点等等。
在 C++ 语言的 STL 标准模板库 , std::set 集合容器 是一个存储唯一元素的容器 , 该容器的底层使用 红黑树 数据结构 实现 ; std::set 容器是有序的 , 存储元素时 会自动按指定规则进行排序 ;
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
java.sql.SQLException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLException: Can not issue executeUpdate() for SELECTs at com.infuze.service.subscription.workflow.SyncSubscriptionTrackerWorkflow.executeProcess(SyncSubscriptionTrackerWorkflow.java:130) at com.infuze.service.workflow.WorkflowExecutor.execute(WorkflowExecutor.java:24) at com.infuze.service.subscription.xml.SubscriptionXmlService.syncTracker(SubscriptionXmlService.java:140) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at Caused by: java.sql.SQLException: Can not issue executeUpdate() for SELECTs at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1073) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:987) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:982) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:927) at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeUpdate(PreparedStatement.java:2373)
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
为了执行网络I/O，一个进程必须做的第一件事就是调用socket函数，指定期望的通信协议类型
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。
（pid_t 是一个宏定义，其实质是int 被定义在#include<sys/types.h>中）
当构建 NumPy 时，将记录有关系统配置的信息，并且通过使用 NumPy 的 C API 的扩展模块提供。这些信息主要在 numpyconfig.h 中定义（包含在 ndarrayobject.h 中）。公共符号以 NPY_* 为前缀。NumPy 还提供了一些用于查询正在使用的平台信息的功能。
计算 element 在 test_elements 中的存在，仅广播 element。返回一个与 element 相同形状的布尔数组，其中 element 的元素在 test_elements 中为 True，否则为 False。
OpenCV中有很方便的加载保存图片的函数，这里总结一下，通过本小节你可以学到下面三个函数：
TensofFlow文档已经被翻译为中文，欢迎大家学习参考使用，下面节选基本使用方法一节，完整内容可以下载或访问官方网站。 基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数
在今天的互联网时代，数据如潮水般汹涌而来。从用户行为数据、系统日志到实时交互数据，如何高效、准确地统计这海量数据中的唯一元素数量，成为了一个不小的挑战。
函数本身其实就相当于一个集装箱，她负责把我们之前写的那些代码装进去，她在打包的时候会在箱子的上下各开两个透气的口子，上面的口子叫参数，下面的口子叫返回值~~~~~（当然你也可以选择性的关闭这两个口子哦）
NumPy（Numerical Python）是一个开源的 Python 库，几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准，在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 Python 软件包中得到广泛应用。
本文主要介绍Numpy模块中的Meshgrid函数。meshgrid函数就是用两个坐标轴上的点在平面上画网格(当然这里传入的参数是两个的时候)。当我们指定多个参数，比如三个参数，那么我们就可以用三个一维的坐标轴上的点在三维平面上绘制网格。
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢
The preprocessing module implements common data preprocessing routines.
HyperLogLog，下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点：
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