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Swift Codable 将任意类型解析为想要的类型

默认情况下，使用 Swift 内置的 Codable API 解析 JSON 时，我们的属性类型需要和Json 中的类型保持一致，否则就会解析失败。...在使用 OC 的时候，我们常用的方法将其解析为 NSString 类型，使用的时候再进行转换，可是当使用 Swift 的 Codabel 时我们不能直接做到这样。...第二种方法同时也不会采用重写模型自身的解析过程来实现，那样子不具备通用性，太麻烦，每次遇到都需要来一遍。 参照第一种方法，我们先写一个将任意类型转换成 String?...都转换为 String 然后保证正常解析 // 当前支持 Double Int String // 其他类型会解析成 nil // /// 将 String Int Double 解析为 String...} 同理我们可以写一个 ZYInt, 来将任意类型转换为 Int 如果确实无法转换，我们可以控制其为nil 或者直接等于 0，这样我们就可以保证不管怎么样，我们的解析不会失败。

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python中dtype什么意思_NumPy Python中的数据类型对象(dtype)

因此，如何解释这些字节由dtype对象给出。 1, 构造数据类型(dtype)对象：数据类型对象是numpy.dtype类的实例，可以使用numpy.dtype创建它。...程序创建包含32位大端整数的数据类型对象 import numpy as np # i4代表大小为4字节的整数 # >表示大端字节顺序，而<表示小端字节编码. # dt是dtype对象 dt = np.dtype...: 4 数据类型为: int32 类型说明符(以上情况为i4)可以采用不同的形式： b1，i1，i2，i4，i8，u1，u2，u4，u8，f2，f4，f8，c8，c16，a (表示字节，整数，无符号整数...import numpy as np a = np.array([1]) print(“类型是: “,type(a)) print(“dtype是: “,a.dtype) 输出： 类型是: dtype...双端队列优于列表中的情 […]… Numpy 数据类型对象 每个ndarray都有一个关联的数据类型(dtype)对象。

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    将任意随机变点位置及其后的数都赋值为NA

    来源：R语言交流群-花儿少年 问题：在矩阵中，随机找到每一行的任意位置作为变点位置，然后把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 思路：在矩阵中选择一个数据，可以通过值，也可以通过位置（索引）。...处理：在矩阵中取位置（行和列），根据位置取数，然后根据位置将目标数据替换为NA # 生产一个100*5的矩阵 mx <-matrix(1:600,nrow = 100, ncol= 6) set.seed...for (i in 1:nrow(mx)) { mx2[i,randx[i]:ncol(mx)] <- NA } head(mx) #原始矩阵 head(randx) #找到每一行的任意位置作为变点位置...head(mx1) #存储从mx找到的每一行的任意位置作为变点值 head(mx2) #把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 效果如下： > head(mx) #原始矩阵 [,1] [,...[1] 1 4 4 4 6 4 > head(mx1) #存储从mx找到的每一行的任意位置作为变点值 [,1] [1,] 1 [2,] 302 [3,] 303 [4,] 304

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    选择合适大小的整数类型：以效率和准确性为目的

    一、问题背景 在编程中，整数的选择可能看似微不足道，但实际上，它涉及内存使用、性能和准确性的关键问题。选择过大的类型可能会浪费内存和处理能力，而选择过小的类型可能导致数据溢出。...了解您的数据 分析您的数据和应用场景是选择合适整数类型的第一步。了解可能的最大和最小值有助于确定合适的类型。 2. 选择合适的类型 如果您的值在0到255之间，可以选择uint8。...考虑未来扩展 在选择整数类型时，留出一些余地以容纳未来数据范围的可能扩展也是明智的。...uint32 = 123456 四、总结 选择合适大小的整数类型不仅可以提高效率，还可以确保数据的准确性。...通过了解数据的特性和需求，我们可以作出明智的决策，确保我们的代码既高效又可靠。 通过合理选择整数类型，您将在节省资源和保持代码可靠性之间找到平衡点。希望这篇文章能为您的编程实践提供有用的指导。

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    NumPy 1.26 中文文档（四十三）

    版本 1.6.0 中的新内容。 返回结果： out一维整数数组 将输入数组进行分箱的结果。out的长度等于np.amax(x)+1。...err_msg字符串，可选 失败时打印的错误消息。 verbose布尔值，可选 如果为 True，冲突的值将附加到错误消息中。 引发： 断言错误 如果实际值和期望值在指定精度上不相等。...verbosebool，可选 如果为 True，则冲突的值将追加到错误消息中。 strictbool，可选 如果为 True，则在数组对象的形状或数据类型不匹配时引发 AssertionError。...verbose 布尔，可选 如果为 True，则冲突的值将添加到错误消息中。 引发： 断言错误 如果 actual 和 desired 不相等。...verbosebool, optional 如果为 True，则冲突的值将追加到错误消息中。 Raises: 断言错误 如果实际和期望的不等直至指定精度。

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    NumPy 1.26 中文官方指南（四）

    要了解步进是如何支撑 NumPy 视图的强大功能，请参见NumPy 数组：高效数值计算的结构。 结构化数组 其 dtype 为结构化数据类型的数组。...结构化数据类型 用户可以创建包含其他数组和数据类型的任意复杂的 dtype，这些复合 dtype 被称为结构化数据类型。...pickle 支持 arange()现在明确在 dtype 为 str 时失败 numpy.typing协议现在可以在运行时检查 性能改进和变更 为整数数组提供np.isin和np.in1d...和 fastputmask slots 被废弃并设置为 NULL np.ediff1d 在 to_end 和 to_begin 上的类型转换行为 将空数组对象转换为 NumPy 数组...将can_cast的第一个参数从from重命名为from_。 当传递错误类型时，isnat会引发TypeError。 当传递错误类型时，dtype.

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    Pandas中的对象

    是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...values属性返回的结果和Numpy数组类似 data.values array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index属性返回结果是一个类型为pd.Index的类数组对象 data.index...例如：索引不再仅仅是整数，还可以是任意想要的类型 data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], index=['a', 'b', '...: float64 Series是特殊的字典 字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...index默认值为整数数列: pd.Series([2, 4, 6]) 0 2 1 4 2 6 dtype: int64 data也可以是标量，这样创建Series对象时会重复填充到每个索引上

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    OpenCV-Python学习（4）—— OpenCV 图像对象的创建与赋值

    图像对象的属性 通过 image.shape 获取图像的宽、高、通道数； 通过 image.dtype 获取图像数据类型； 通过 image.size 获取图像的像素总数。 3....NumPy 数据包函数 在 OpenCV 中 NumPy 的常用函数 函数名 说明 numpy.array 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引...dtype 数组元素的数据类型，可选。 copy 对象是否需要复制，可选。 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。...7.4 numpy.asarray 7.4.1 实例 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 7.4.2 参数说明 名称 说明 a 任意形式的输入参数，...newshape 整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状。 order 可选，‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。 8.

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    Pandas 实践手册（一）

    我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...属性则是一个类数组的对象，类型为 pd.Index，将在之后进行介绍： In[4]: data.index Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) 和...这一明确的索引定义赋予了 Series 对象额外的能力，例如索引不一定是整数，也可以是任意类型的值： In[7]: data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0],...字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...2.2.1 DataFrame 作为广义 Numpy 数组 我们可以将 DataFrame 看做一个拥有灵活的行索引与列名的「二维」 Numpy 数组，其本质上就是一系列对齐（共享相同的索引）的 Series

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    数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

    values只是一个熟悉的 NumPy 数组： data.values # array([ 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index是类型为pd.Index的数组式对象，我们将在稍后详细讨论...本质区别在于索引的存在：虽然 Numpy 数组拥有隐式定义的整数索引，用于访问值，Pandas Series拥有显式定义的索引，与值关联。 这个显式索引的定义，为Series对象提供了额外的功能。...例如，索引不必是整数，还可以包含任何所需类型的值。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...这种类型很重要：正如 NumPy 数组后面的特定于类型的编译代码，使其在某些操作方面，比 Python 列表更有效，PandasSeries``的类型信息使其比 Python 字典更有效。

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    软件测试|Python科学计算神器numpy教程（二）

    数组常用属性ndarray.shapeshape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组，比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2,3)，该属性可以用来调整数组维度的大小，示例如下：import numpy...（以字节为单位），示例如下：#数据类型为int8，代表1字节import numpy as npx = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)print (x.itemsize...numpy.empty()numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下：numpy.empty(shape, dtype =...：sequence：接受一个 Python 序列，可以是列表或者元组dtype：可选参数，数组的数据类型order：数组内存布局样式，可以设置为 C 或者 F，默认是 C示例如下：# 列表转化为 numpy...()使用指定的缓冲区创建数组，语法如下：numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)参数说明：buffer：将任意对象转换为流的形式读入缓冲区

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    NumPy 1.26 中文文档（五）

    数组的维数和项目数由其shape定义，这是一个指定每个维度大小的非负整数的tuple。数组中项目的类型由一个单独的数据类型对象（dtype）指定，每个 ndarray 都关联一个数据类型。...参数： （对于 new 方法；看下面的注意）** shape 一组整数 创建数组的形状。 dtype 数据类型，可选 任何可以被解释为 numpy 数据类型的对象。...flatten([order]) 返回将数组展平为一维的副本。 getfield(dtype[, offset]) 返回给定数组的某个字段为特定类型。...setfield(val, dtype[, offset]) 将一个值放入由数据类型定义的字段的指定位置。...等同于np.prod(a.shape)，即数组维度的乘积。 注意事项 a.size 返回一个标准的任意精度 Python 整数。

    15510

    Python 之 Numpy 框架入门

    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 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 整数（...参数说明： 名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型，可选 copy 对象是否需要复制，可选 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）...(b) 如果我们不配置 dtype 参数，那么数组的 dtype 会以数组元素类型为依据。...如果需要自定义类型，可以使用 dtype： import numpy as np # 长度为 2 a = np.zeros(2,dtype=int) print(a) numpy.ones ones

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    NumPy 1.26 中文文档（五十三）

    无处不在的整数类型的特殊化。它不支持任何真实的类型。 参数 Tp： 整数类型。需要是整数类型。 参数 N： 元素数量。 公共函数 DoxyLimbo() 默认构造函数。不初始化任何内容。...针对不存在任何实际类型的整数类型的特化。它不支持任何真实类型。 参数 Tp： 整数的类型。必须是整数类型。 参数 N： 元素的数量。 公共函数 DoxyLimbo() 默认构造函数。...dtype=object 在 numpy.rec 的工厂函数中传递 shape=0 已被弃用 弃用可能未使用的 C-API 函数 转换特定类型为 dtype 已弃用 np.complexfloating...类型上起作用 np.interp 返回 numpy 标量而不是内置标量 允许在 Python 2 中将 dtype 字段名称设置为 Unicode 比较的 ufunc 可以接受 dtype...dtype 参数接受非数据类型 1D np.linalg.norm 保留浮点输入类型，甚至对于任意阶数 count_nonzero(arr, axis=()) 现在计算没有轴，而不是所有轴

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    快速上手Numpy模块

    由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。...ndarray可以有任意数量的维度。由于他可以存储任意数量的维度，所以我们可以使用ndarray来表示我们所熟知的任意数据的类型。...当然这里的数据类型都是NumPy中的类型。 dtype(数据类型)是一个特殊的对象，他含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息。dtype是NumPy如此强大和灵活的原因之一。...b'3'] |S1 这里需要进行三点说明的是： 如果转换失败的话，比如说某一个字符串类型的数据不能转换成整数类型，就会抛出ValueError的异常； 如果不指定np.float64，直接将参数写成float...使用np.ix_函数，他可以将两个一维整数数组转换为一个用于选取正方形区域的索引器。 总结(是否是对源数据的拷贝)： ?

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