numpy

11月10日学习总结--numpy的基本操作numpy的基本操作有以下几种： 1、数组的属性。确定数组的大小、形状、存储大小、数据类型。 2、数组的索引。获取和设置数组各元素的值。 3、数组的切分。在打的数组中获取或者设置更小的数组。 4、数组的变形。改变给定数组的形状。 5、数组的拼接和分裂。将多个数组合并为一个，以及将一个数组分裂成多个。

NumPy -数组属性与形状操作数组属性与形状操作要点：

Numpy一维、二维、三维数组切片实例

NumPy 简介与安装NumPy（Numerical Python）是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和工具。

NumPy -数组运算与操作数组运算与操作要点：

云和数据.ChenGuang

SyntaxError: Non-UTF-8 code starting这个错误是因为你的 welcome.py 文件中包含了中文（或非 UTF-8 编码的字符），但没有声明文件编码格式，导致 Python 解析失败。以下是3 种解决方法（按推荐优先级排序）：方法 1：在文件开头添加 UTF-8 编码声明（推荐）在 welcome.py 的第一行添加编码声明，告诉 Python 用 UTF-8 解析文件： python 运行

Python NumPy广播机制详解：从原理到实战，数组运算的“隐形翅膀”在NumPy中，处理不同形状的数组运算时，“广播机制”（Broadcasting）是一个核心且强大的特性。它允许形状不同的数组进行算术运算（如加减乘除），无需手动扩展数组维度，大幅简化了代码并提升了效率。本文将从核心原理→广播规则→实战案例→避坑指南，带你彻底搞懂NumPy广播机制，让数组运算更灵活高效。

trimesh库初步接触最近做了一个很有意思的需求，有这样一个游戏场景，有一个隧道模型（glb），模型是根据我们做的坐标系来建造的，还有一批隧道内的设施模型，比如隧道内的一些设施，都要加载到同一个坐标系地图内，但是这批设备位置不太对，举个例子，本该在隧道壁上的物体跑到了隧道上方，这个时候就需要调整，一个两个或许可以但是数量多了，就需要通过脚本批量处理

NumPy 2.x 完全指南【四十二】线性代数之向量运算Vector \[ˈvektər] 作为名词时翻译为矢量、向量。定义：既有大小又有方向的量。你稚嫩的初二已经是多少年前了？一道简单的初中物理受力分析的经典题（你还会做吗）：

做科研的周师兄

【机器学习入门】9.2：感知机 Python 实践代码模板（苹果香蕉分类任务适配）以下代码基于numpy和matplotlib手动实现感知机，包含感知机类定义、苹果香蕉分类数据集训练、决策边界可视化，全程贴合 “输入→加权求和→激活输出” 的核心逻辑，亲手体验感知机的学习过程。

全栈探索者

numpy基础NNumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基础库，广泛应用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。它由 Travis Oliphant 等人在2005年创建，是目前 Python 生态系统中最重要的数值计算工具之一。

Python × NumPy」 vs 「JavaScript × TensorFlow.js」生态全景图在过去十年里，Python 彻底成为了数据与 AI 的母语。无论是机器学习、深度学习，还是金融建模与科学计算，Python 都凭借一座“看不见的引擎”赢得了统治地位——那就是 NumPy。

1. 简单回顾Numpy神经网络随机输入一组坐标数据进入神经网络模型，模型判断该坐标是否位于一个半径为1的圆圈内部，并且用matplotlib画出该点的位置，如果坐标在圆圈内部则标注为黄色点，如果在外侧则标注为蓝色点。

Day10：Python实现Excel自动汇总假设你是一个团队的负责人，你给手下三个员工（张三、李四、王麻子）发了一个Excel模板，让他们填写各自的销售记录。

【Python】绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图详解本文详细讲解如何使用Python绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法的配图，包括仿射变换原理、边界条件分析和完整算法演示。通过matplotlib和numpy库，我们将生成专业的可视化图像，帮助理解这一计算机图形学算法。

Pillow 基础图像操作与数据预处理图像的读取、显示、保存、裁剪、旋转与缩放，是所有高级图像分析任务的基础。这些看似简单的操作，实际上构成了特征提取、图像增强、以及机器学习模型输入准备的核心步骤。只有从最初的像素数据开始，理解图像在计算机中的表达方式，才能真正掌握数据分析与建模中的“图像底层逻辑”。

NumPy zeros() 函数详解NumPy（Numerical Python）是Python科学计算领域的核心库。它提供了强大的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。在数据科学、机器学习和工程计算中经常需要创建特定形状和数据类型的数组。本文将重点介绍 NumPy 中一个基础且极其重要的函数：numpy.zeros()。

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把流量的pcap文件转成其他多种类型的数据（比如序列、图片、自然语言的嵌入），迁移其他领域的模型进行训练。以下是完整的PCAP流量分类处理、转换为序列/图像数据，并使用TensorFlow 1.15进行训练的代码。我将重点解决序列化和图像化转换（"自然语言嵌入"不适用于网络流量，已调整为合理方案），并确保代码在TensorFlow 1.15环境下运行。

小杰深度学习（seventeen）——视觉-经典神经网络——MObileNetV31. 网络的背景 MobileNetV3 是 2019 年 Google 研究院在韩国首尔举行的 ICCV（International Conference on Computer Vision 国际计算机视觉大会）上发表的， MobileNetV3提出了large和small两个版本（区别在于网络结构不同），paper中讲在MobileNetV3 Large在ImageNet分类任务上，较MobileNetV2，TOP1准确率提高了大约3.2%，时间减少了20%。与具有同等延迟的MobileNetV2

小杰深度学习（sixteen）——视觉-经典神经网络——MobileNetV21. 网络的背景 MobileNetV1 还不够轻量和高性能，为了让移动设备有更好的体验，Google 团队提出了 MobileNetV2 架构 MobileNetV2网络是由谷歌团队在2018年提出的，它相对于MobileNetV1而言，有着更高的准确率和更小的网络模型。论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381