张志凌_个人页

2024年08月

• 08.15 22:29:48
  发表了文章 2024-08-15 22:29:48

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 25

  Numpy 提供多种数组操作函数，如修改形状（`resize`）、翻转、调整维度、连接与分割数组等。还支持元素的增删，例如使用 `append` 添加元素至数组末尾，`insert` 在指定位置插入，`delete` 删除指定元素，以及利用 `unique` 获取数组中的唯一元素。`resize` 可按需调整数组大小，若新大小超过原大小，会复制原有元素以填充。
• 08.15 16:45:50
  发表了文章 2024-08-15 16:45:50

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 25

  Numpy 提供多种数组操作函数，如修改形状（`resize`）、翻转、调整维度、连接与分割数组等。还支持元素的增删，例如使用 `append` 添加元素至数组末尾，`insert` 在指定位置插入，`delete` 删除指定元素，以及利用 `unique` 获取数组中的唯一元素。`resize` 可按需调整数组大小，若新大小超过原有大小，会复制原有元素以填充新数组。
• 08.15 16:45:27
  发表了文章 2024-08-15 16:45:27

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 24

  本教程介绍Numpy中分割数组的方法，特别是`vsplit`函数，它能将数组沿垂直轴分为多个子数组。示例代码展示了如何使用`vsplit`将一个4x4的数组分为两个2x4的子数组，适用于需要按行分割数据的场景。
• 08.15 16:45:11
  发表了文章 2024-08-15 16:45:11

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 23

  本教程介绍Numpy数组操作，重点讲解如何使用`numpy.hsplit`函数水平分割数组。通过随机生成一个2x6数组，演示了如何将其均匀分割成三个2x2或2x3的子数组。`numpy.hsplit`允许指定分割后的子数组数量，便于数据处理和分析。
• 08.14 23:41:16
  发表了文章 2024-08-14 23:41:16

  Python的元组是什么

  【8月更文挑战第14天】元组是Python中有序且不可变的数据集合，用于存储多个项目的序列。一旦创建，元组内的元素不能被修改、添加或删除，确保了数据的安全性和可靠性。元组使用圆括号定义，元素间以逗号分隔。
• 08.14 09:17:26
  发表了文章 2024-08-14 09:17:26

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 22

  本教程介绍NumPy中分割数组的方法。`numpy.split`可沿指定轴将数组分为子数组，参数包括待分割数组、切分数或位置及轴向。示例展示了如何使用`numpy.split`和`numpy.hsplit`沿不同轴向分割一个4x4数组。`numpy.split`在默认轴0方向分割，而通过设定`axis=1`实现水平分割；`numpy.hsplit`则专门用于水平分割。
• 08.14 09:04:18
  发表了文章 2024-08-14 09:04:18

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 22

  本教程介绍 NumPy 中的数组分割操作。使用 `numpy.split` 可以将数组沿指定轴分割成子数组。参数 `indices_or_sections` 决定分割位置或数量，`axis` 控制分割方向。例如，`np.split(a, 2)` 默认沿轴 0 分割，而 `np.split(a, 2, 1)` 和 `np.hsplit(a, 2)` 都是在水平方向上将数组一分为二。
• 08.14 09:03:56
  发表了文章 2024-08-14 09:03:56

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 21

  Numpy 教程之数组操作21：介绍如何使用 `numpy.split` 分割数组。此函数可按指定位置或等分数将数组分成子数组。参数包括待分割的数组 `ary`、分割点或份数 `indices_or_sections` 及轴向 `axis`。示例展示了将一维数组 `[0 1 2 3 4 5 6 7 8]` 平均分成三份及按 `[4, 7]` 位置分割的方法。
• 08.14 09:02:22
  发表了文章 2024-08-14 09:02:22

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 20

  NumPy 提供了多种数组操作功能，其中包括分割数组。`numpy.split` 可以将数组沿指定轴分为多个子数组。使用格式为 `numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)`，其中 `ary` 是待分割的数组，`indices_or_sections` 指定分割方式，`axis` 设定分割方向，默认为 0（水平）。另有 `hsplit` 和 `vsplit` 专门用于水平和垂直分割。
• 08.13 22:15:46
  发表了文章 2024-08-13 22:15:46

  Python为什么这么优秀

  【8月更文挑战第13天】Python是一种广受欢迎的高级编程语言，以其简洁明了的语法、丰富的支持库及强大的社区著称。它适用于从初学者到专家的不同用户群体，并在Web开发、数据分析、人工智能等领域广泛应用。Python支持跨平台操作和面向对象编程，具备动态类型系统和高度编程灵活性。其强大的社区支持体系包括丰富的教程、文档和交流平台，极大地促进了学习与发展。Python还具有卓越的可扩展性，可通过C或C++增强性能，确保简洁性与高效性的结合。在科学计算和数据分析领域，Python借助NumPy、Pandas、SciPy等库成为首选工具；
• 08.13 19:34:42
  回答了问题 2024-08-13 19:34:42

  智能眼镜能否重塑学习体验？

  赞115 踩0 评论0
• 08.13 18:11:39
  回答了问题 2024-08-13 18:11:39

  大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？

  赞149 踩0 评论0
• 08.13 10:54:55
  发表了文章 2024-08-13 10:54:55

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 19

  本教程介绍Numpy数组操作，涵盖数组形状修改、翻转、维度调整、连接与分割以及元素增删等关键技能。重点讲解`numpy.vstack`函数，该函数可将多个数组沿垂直方向堆叠。示例展示了如何使用`vstack`将两个2D数组堆叠成一个更大的数组，适用于数据整合场景。
• 08.13 10:28:37
  发表了文章 2024-08-13 10:28:37

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 19

  本教程介绍Numpy数组操作，涵盖数组形状修改、翻转、维度调整、连接与分割以及元素增删等关键技巧。重点讲解`numpy.vstack`函数，该函数可将多个数组沿垂直方向堆叠。示例展示了如何使用`vstack`将两个2D数组堆叠成一个更大的数组，适用于数据整合场景。
• 08.13 10:28:25
  发表了文章 2024-08-13 10:28:25

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 18

  NumPy 提供多种数组操作功能，包括修改形状、翻转、调整维度、连接与分割以及元素的增删。其中，`numpy.hstack`用于水平合并数组。例如，两个二维数组可以通过`hstack`沿列方向拼接。给定两个数组 `a` 和 `b`，使用 `np.hstack((a,b))` 可以将它们水平堆叠，如示例所示，得到的新数组在原有行数不变的情况下，列数为两者之和。
• 08.13 10:28:16
  发表了文章 2024-08-13 10:28:16

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 17

  NumPy 提供多种数组操作功能，包括修改形状、翻转、调整维度、连接与分割数组及元素的增删。其中，`numpy.stack()`用于沿新轴连接数组序列。示例中，有两个数组`a`和`b`，通过`np.stack((a,b),0)`沿第0轴堆叠，生成的新数组在原有基础上增加了一个维度；而`np.stack((a,b),1)`则沿第1轴堆叠，使得每个数组元素都配对堆叠。
• 08.12 23:44:28
  发表了文章 2024-08-12 23:44:28

  Python中的异常处理机制及其实践

  【8月更文挑战第12天】Python的异常处理机制通过`try`和`except`结构显著提高了程序的稳定性和可靠性。在`try`块中执行可能引发异常的代码，如果发生异常，控制权将转移到与该异常类型匹配的`except`块。此外，还可以通过`else`处理无异常的情况，以及使用`finally`确保某些代码无论如何都会被执行，非常适合进行清理工作。这种机制允许开发者精确地捕捉和管理异常，从而提升程序的健壮性和可维护性。同时，Python还支持定义自定义异常，进一步增强了错误处理的灵活性。
• 08.12 16:48:35
  发表了文章 2024-08-12 16:48:35

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 16

  本教程介绍Numpy中的数组操作，重点讲解了数组的连接方法。通过`concatenate`函数可以在指定轴上合并多个形状相同的数组。例如，有两个数组`a`和`b`，可以沿垂直轴（轴0）或水平轴（轴1）进行连接。默认情况下，`concatenate`沿轴0连接数组。示例展示了如何使用此函数实现垂直和水平的数组连接。
• 08.12 10:16:02
  发表了文章 2024-08-12 10:16:02

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 16

  本教程介绍Numpy中的数组操作，涵盖修改形状、翻转、维度调整、连接与分割及元素增删等技巧。重点讲解了数组连接方法，包括`concatenate`函数的应用，该函数可在指定轴上合并多个数组。示例展示了如何沿不同轴连接两个二维数组，实现垂直与水平扩展，为高效数组操作提供了实用指南。
• 08.12 10:15:18
  发表了文章 2024-08-12 10:15:18

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 15

  本教程讲解 NumPy 中数组操作的关键方面，包括修改形状、翻转、调整维度及数组的连接与分割。重点介绍 `concatenate`、`stack`、`hstack` 和 `vstack` 等函数，它们分别用于沿现有轴、新轴以及水平或垂直方向连接数组。`numpy.concatenate` 可沿指定轴合并多个数组，其默认轴为 0。这些函数为数据处理提供了强大的工具。
• 08.12 10:15:06
  发表了文章 2024-08-12 10:15:06

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 14

  本教程介绍 NumPy 中的数组操作，包括修改形状、翻转、维度调整、连接与分割等。特别聚焦于维度操作，如使用 `broadcast`、`broadcast_to` 实现广播效果，利用 `expand_dims` 扩增维度，以及通过 `squeeze` 函数移除一维条目。例如，对形状为 (1,3,3) 的数组应用 `np.squeeze()` 后，可简化为 (3, 3)，从而优化数据结构以满足不同计算需求。
• 08.11 17:09:48
  发表了文章 2024-08-11 17:09:48

  深入挖掘Python urllib

  【8月更文挑战第11天】`urllib` 是 Python 标准库中处理网络请求的核心组件，包含多个子模块以满足不同的需求。`urllib.request` 用于发送 HTTP 请求；`urllib.parse` 专门解析 URL；`urllib.error` 定义异常处理机制；`urllib.robotparser` 则用于解析 robots.txt 文件。这些模块提供了简洁的接口来执行如读取网页内容、解析 URL 结构、处理网络异常及遵守抓取规则等任务，是进行网络编程和 Web 开发的重要工具。
• 08.11 10:24:09
  发表了文章 2024-08-11 10:24:09

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 13

  本教程介绍 NumPy 中的数组操作，覆盖了修改数组形状、翻转、连接与分割等技巧。重点讲解了如何使用 `numpy.expand_dims` 函数在指定位置新增轴以扩展数组维度，通过示例展示了 `expand_dims` 的用法及其对数组形状的影响。
• 08.11 09:25:43
  发表了文章 2024-08-11 09:25:43

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 13

  本教程介绍 NumPy 中的数组操作，覆盖修改形状、翻转、维度调整、连接与分割以及元素增删等技巧。重点讲解维度操作，包括广播、扩展与压缩维度的方法。`numpy.expand_dims` 可在指定位置新增轴，例如将数组 `x` 的形状 `(2, 2)` 在第 0 位置扩展为 `(1, 2, 2)`，或在第 1 位置扩展为 `(2, 1, 2)`，有效改变数组结构以满足计算需求。
• 08.11 09:25:32
  发表了文章 2024-08-11 09:25:32

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 12

  这段 NumPy 教程介绍了数组操作，包括修改形状、翻转、维度调整、连接与分割等。特别聚焦于改变数组维度的功能，如 `broadcast_to` 可以将数组扩展至新的形状，返回一个只读视图，如果形状不符合广播规则，则会引发 `ValueError`。示例展示了如何将一个形状为 `(1,4)` 的数组广播为 `(4,4)` 形状。
• 08.11 09:24:40
  发表了文章 2024-08-11 09:24:40

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 11

  本教程介绍Numpy中的数组操作，重点在于修改数组维度的方法，包括广播(`broadcast`)、扩展(`expand_dims`)和压缩(`squeeze`)维度等。通过实例展示了如何使用`numpy.broadcast`模拟广播机制，以及如何手动实现两个数组间的广播相加操作，并得到与Numpy内置广播相同的结果。
• 08.10 18:29:05
  发表了文章 2024-08-10 18:29:05

  深入挖掘响应式系统

  【8月更文挑战第10天】响应式系统采用异步消息传递，构建高响应、可靠与可扩展的分布式架构。具备快速响应、自动恢复、动态资源调整及组件解耦四大特性。通过响应式编程简化异步操作，利用背压机制控制数据流速，适用于高并发Web服务、大数据处理等领域。实现时需明确目标、设计架构并选用合适技术栈，如Spring WebFlux或Akka，确保稳定运行。随着技术发展，应用前景广阔。
• 08.10 09:15:38
  发表了文章 2024-08-10 09:15:38

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 10

  本教程详细介绍了Numpy中的数组操作，主要包括：修改数组形状如`reshape`、`flatten`等；修改数组维度如`expand_dims`和`squeeze`等；此外还涉及翻转、连接及分割数组，以及数组元素的添加与删除等功能，帮助读者全面掌握Numpy数组的各种实用操作技巧。
• 08.10 09:15:24
  发表了文章 2024-08-10 09:15:24

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 9

  本教程介绍Numpy数组操作，涵盖修改形状、翻转、维度调整、连接、分割及元素增删等。其中，`reshape`可改变数组形状而不改动数据；`swapaxes`用于交换数组的两个轴，如将三维数组的深度轴与宽度轴互换，实现灵活的数据重组，适用于多维数据处理场景。
• 08.10 09:14:15
  发表了文章 2024-08-10 09:14:15

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 8

  本教程介绍NumPy数组操作，涵盖数组形状修改、翻转、维度调整、连接与分割及元素增删。重点讲解`reshape`、`flatten`和`ravel`等函数。通过`rollaxis`示例演示如何将指定轴移动至新位置：如将三维数组的宽度轴移动至深度或高度位置，并展示元素坐标变化。
• 08.09 19:39:36
  发表了文章 2024-08-09 19:39:36

  深入学习Python的性能优化

  【8月更文挑战第9天】深入学习Python性能优化涵盖设定明确目标、运用timeit与cProfile等工具诊断瓶颈、优化代码结构与算法、采用并行/并发技术、利用生成器与第三方库等策略。这是一个持续学习的过程，旨在全面提升代码效率与响应速度。
• 08.09 08:20:00
  发表了文章 2024-08-09 08:20:00

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 7

  本教程介绍Numpy数组操作，涵盖形状修改、翻转、维度调整、连接与分割及元素增删等功能。重点讲解了不改变数据条件下修改数组形状的方法，包括`reshape`函数的应用，以及`flat`、`flatten`和`ravel`的区别与联系。示例中展示了如何利用`ndarray.T`进行数组转置，简洁明了地实现了二维数组的行列互换。
• 08.09 08:19:51
  发表了文章 2024-08-09 08:19:51

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 6

  本教程介绍Numpy中的数组操作，涵盖形状修改（如`reshape`）、翻转、维度调整、连接与分割数组以及元素的增删。`reshape`可在不改变数据的情况下调整形状；`flatten`和`ravel`则分别返回拷贝和平坦视图。`numpy.transpose`用于对换数组维度，如将3x4数组转换为4x3。
• 08.09 08:19:41
  发表了文章 2024-08-09 08:19:41

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 5

  这段 NumPy 教程介绍了 Numpy 数组操作的第五部分，涵盖了数组形状的修改、翻转等技巧。通过 `reshape` 可以调整数组结构而不改变数据；`flat` 提供了迭代数组元素的方法；`flatten` 和 `ravel` 则分别用于创建一维数组的拷贝和视图，后者直接关联原数组。示例展示了 `ravel` 如何按不同顺序展平数组。此外，教程还介绍了如何使用 `transpose`, `ndarray.T`, `rollaxis`, 和 `swapaxes` 等方法来翻转和重新排列数组的维度。
• 08.08 23:21:25
  回答了问题 2024-08-08 23:21:25

  你试过一秒钟出现在世界各地的感觉吗？使用一键人像抠图换背景，让你拥有任意门

  赞69 踩0 评论0
• 08.08 17:23:12
  发表了文章 2024-08-08 17:23:12

  Python广阔的应用前景

  8月更文挑战第8天 Python是一种高级语言，以简洁语法、丰富库支持和强大社区著称，广泛应用于Web开发（如Django、Flask）、桌面软件（Tkinter、PyQt）、人工智能与机器学习（scikit-learn、TensorFlow）、系统运维（Ansible）、数据科学（Pandas、Matplotlib）、游戏开发（Pygame）、网络爬虫（Scrapy）及科学计算等多个领域，是多面手语言。
• 08.08 08:40:00
  发表了文章 2024-08-08 08:40:00

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 4

  本教程介绍 NumPy 中数组操作的高级技巧，包括修改形状、翻转、调整维度、连接与分割数组以及元素的增删。重点讲解了数组形状变换的方法：`reshape` 在不改变数据的情况下调整数组结构；`flat` 提供数组元素的迭代；`flatten` 和 `ravel` 则分别返回数组的拷贝和平展视图。其中，`ravel` 默认按 C 风格顺序展平数组，并可接受 `'C'`, `'F'`, `'A'`, `'K'` 参数来指定展平顺序，返回的视图修改会影响原数组。示例展示了如何使用 `ravel` 函数及不同顺序参数的效果。
• 08.08 08:39:47
  发表了文章 2024-08-08 08:39:47

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 3

  NumPy 提供了多种数组操作方法，主要包括修改形状、翻转、调整维度、连接与分割以及元素的增删。其中，`reshape` 可在不改变数据的情况下调整数组形状；`flatten` 方法返回一个拷贝，允许独立修改而不影响原数组；`ravel` 则返回展平的数组视图。`ndarray.flatten()` 的使用示例展示了如何按不同顺序（如行或列）展平多维数组，并提供了基于 `order` 参数的不同选项（'C', 'F', 'A', 'K'）。
• 08.08 08:39:35
  发表了文章 2024-08-08 08:39:35

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 2

  本教程介绍Numpy数组操作，包括修改形状、翻转、维度调整、连接、分割及元素增删等。重点讲解了不改变数据条件下修改数组形状的方法，如`reshape`函数；并介绍了数组元素迭代器`flat`及能生成独立拷贝的`flatten`方法和返回视图的`ravel`函数。通过示例展示了如何使用`flat`属性逐个处理数组中的每个元素。
• 08.07 19:41:42
  回答了问题 2024-08-07 19:41:42

  如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？试试Hologres，PAI和计算巢

  赞51 踩0 评论0
• 08.07 17:51:18
  回答了问题 2024-08-07 17:51:18

  传统架构在哪些方面存在缺陷？

  赞17 踩0 评论0
• 08.07 11:05:02
  发表了文章 2024-08-07 11:05:02

  Python中的多核处理计算

  【8月更文挑战第7天】多核处理器推动高效能计算，加速数据处理与强化AI应用。Python通过线程、进程及异步编程支持并发，提升程序效率与响应性。线程作为最小运行单元，支持并行执行与共享内存，需注意同步问题；进程则更安全，有独立内存空间，但通信较复杂；协程轻量级且支持非阻塞执行。Python的`threading`模块简化线程管理，而`multiprocessing`模块助力多进程编程，充分挖掘硬件潜能。
• 08.07 08:04:47
  发表了文章 2024-08-07 08:04:47

  NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 1

  Numpy教程之数组操作1介绍Numpy中处理数组的关键函数，包括修改形状、翻转、调整维度、连接、分割及元素的增删。重点讲解`reshape`函数，可在不改动数据的情况下调整数组形状。示例展示如何将一维数组通过`reshape`转换为二维数组。
• 08.07 08:01:42
  发表了文章 2024-08-07 08:01:42

  NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 7

  NumPy教程之NumPy迭代数组。本教程介绍NumPy中的迭代器对象`numpy.nditer`，它提供了一种灵活高效地访问一个或多个数组元素的方法。通过示例演示了如何利用`numpy.nditer`实现两个数组间的广播迭代：一个3x4矩阵与一个1x4向量相组合，并依次打印出每一个对应元素对。
• 08.06 23:45:07
  发表了文章 2024-08-06 23:45:07

  探究 Python3 字典的现世

  【8月更文挑战第6天】Python 3 中的字典是一种内置数据类型，采用键值对形式存储数据，支持通过键快速检索值。字典无序且可变，键唯一。创建字典可用 `{}` 或 `dict()` 函数，访问、更新和删除条目分别通过索引、`update()` 和 `del` 实现。
• 08.06 21:31:44
  回答了问题 2024-08-06 21:31:44

  如何借助AI技术为NAS注入新活力？

  赞30 踩0 评论0
• 08.06 19:53:14
  回答了问题 2024-08-06 19:53:14

  人工智能与“人工”之间如何平衡？

  赞26 踩0 评论0
• 08.06 09:00:20
  发表了文章 2024-08-06 09:00:20

  NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 6

  NumPy教程之NumPy迭代数组第6部分。本节介绍NumPy迭代器对象`numpy.nditer`，一种灵活访问一个或多个数组元素的方法。通过示例演示如何利用`external_loop`标志参数遍历多维数组并将其按列组合为一维数组。输出展示了如何通过改变迭代标志实现不同维度数据的灵活访问。
• 08.06 08:59:54
  发表了文章 2024-08-06 08:59:54

  NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 5

  本教程详细介绍了NumPy库中的迭代数组方法。NumPy的迭代器对象`numpy.nditer`允许用户灵活地访问一个或多个数组元素。通过使用可选参数`op_flags`，可以在遍历数组的同时修改数组元素的值。示例代码展示了如何将数组`a`的每个元素值翻倍。从输出结果可以看到，原始数组与修改后的数组元素值的变化。
• 08.06 08:59:11
  发表了文章 2024-08-06 08:59:11

  NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 4

  本教程介绍了如何使用NumPy中的迭代器对象`numpy.nditer`来访问数组元素。通过不同参数设置，您可以控制遍历顺序。例如，`order='F'`为列优先（Fortran风格），`order='C'`则为行优先（C语言风格）。下面的示例展示了如何对一个重塑后的数组进行这两种不同顺序的遍历。