numpy

数据分析之(MySQL+普通程序) VS (Python的NumPy/Pandas)理论上“MySQL+普通程序（如Python原生循环、Java等）”确实能实现数据分析需求，但NumPy/Pandas并非简单的“程序处理”替代，而是通过底层优化和高阶封装，在效率、开发效率、功能完整性上形成了普通程序无法比拟的绝对优势。下面从核心痛点和具体优势展开拆解：

癫狂的兔子

【Python】【NumPy】学习笔记与python中的切片一样，slice切片和中括号切片，不包括停止索引stop：切片+逗号+冒号/省略号。 python多维数组不能用多维索引/逗号，但numpy可以：

智能体在车联网中的应用：第12天 Python科学计算双雄：掌握NumPy与Pandas，筑牢AI与自动驾驶数据基石在人工智能、自动驾驶和数据分析蓬勃发展的今天，数据已成为新时代的“石油”，而高效处理数据的能力则是提炼石油的精炼厂。无论你是处理自动驾驶传感器采集的百万级点云数据，还是分析智能交通系统的复杂时空轨迹，Python的科学计算库都是你不可或缺的利器。

NumPy库实践5_输入和输出save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型（.npy、.npz）保存和读取数据，这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息，使用它们读写数组非常方便，但是save()和savez()输出的文件很难与其它语言编写的程序兼容。

AnsibleAnsible 不在 CentOS 官方默认源里，需要先装 “扩展源（EPEL）”，再装 Ansible。

深度学习1:Python基础库NumPy与Matplotlib本文章知识来源于《深度学习入门》 (鱼书)，特此声明。可以当做读数笔记来进行阅读。在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法。

KNN算法学习笔记KNN算法通过计算待预测样本与训练集中所有样本的“距离”，筛选出距离最近的K个样本（即“K个邻居”），然后根据这K个邻居的类别（分类任务）或数值（回归任务），采用投票法或平均法得到待预测样本的结果。

数据分析三剑客：NumPy、Pandas、MatplotlibNumPy是底层数值计算基础：NumPy提供了高效的多维数组和数值计算能力，是后两者的基础，比如Pandas里的DataFrame底层存储的其实就是NumPy数组。Pandas 的数值运算（像求均值、求和）最终都是调用 NumPy 的函数来实现的。

猪在黑魔纹里

解决VSCode无法高亮、解析numpy中的部分接口（如pi、deg2rad）一般来说是numpy的版本小于1.20所导致的问题，如果存在相关系统依赖（比如说ROS），那么不建议升级numpy。

【Sympydantic】使用sympydantic，利用pydantic告别numpy与pytorch编程中，tensor形状带来的烦人痛点！HirasawaGen / Sympydantic你是否遇到过这样的情况🧐？CNN网络训练了一个下午，最后因为一个矩阵忘记转置的原因，导致前一矩阵的列数不等于后一矩阵的行数，然后程序报错，前功尽弃？😭

探索图像滤波去噪：MATLAB GUI的奇妙之旅图像滤波去噪 MATLAB GUI【带报告】本链接包含 MATLAB代码，代码，【带word 大报告】。对图像添加高斯噪声、椒盐噪声，可进行均值滤波、中值滤波、同态滤波、小波阈值去噪等多种处理。

Python大数据分析@

Numpy基础20问一言以蔽之，numpy是python中基于数组对象的科学计算库。提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：

CentOS 搭建 SFTP 服务器(二)适用系统：CentOS 7 / 8 / 9（及 Rocky Linux、AlmaLinux）注：本文章是CentOS 搭建 SFTP 服务器(一)的进阶，如实操请先搭建SFTP服务器

【Python数据分析】速通NumPyPython 自带的列表（list）虽然好用，但处理数值计算时效率太低 —— 比如想给列表里所有元素乘 2，得写 for 循环；想做矩阵运算，更是麻烦。而 NumPy（Numerical Python）就是为解决这些问题而生的：核心是「ndarray」（N 维数组），存储和计算速度远超列表；支持向量 / 矩阵运算，不用写循环，一行代码搞定批量操作；是 Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等数据分析 / 机器学习库的基础，学会 NumPy，后续学习会事半功倍。

探索 Buck DCDC：自适应恒定导通时间控制的降压变换器之旅Buck DCDC（自适应恒定导通时间控制）正向设计的降压变换器，适合刚开始学习电源方向的同学拿来参考使用，环路响应速度快。使用PWM/PFM双模式调制，可实现无缝衔接的模式切换输入电压1.6～1.8V ，输出电压0.9V，最大负载电流1.2A，工作频率4Mhz。包含电路文件，参考论文，设计文档，仿真报告，部分电路有视频讲解电路文件包含带隙基准，自适应导通时间控制器，比较器，运放，非交叠时钟，驱动电路等模块。

python2与python3的兼容比如最明显的print（）函数 print语句变成print()函数目的：利用__future__包可实现python2.x与python3.x的兼容。作用：__future__包禁用python2.x的语句，采用python3.x的print()函数。

numpy如何学在学习具体函数之前，请先理解这几个核心概念，这将让你事半功倍：目标：学会创建数组、进行最基本的操作，感受向量化的威力。

与代码不die不休

Numpy学习——创建ndarray的方法np.linspace(start,end,num)：范围[start,end]，num表示将范围分成num-1段，

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探索ICEEMDAN算法：信号处理的利器【05】ICEEMDAN算法是一种用于信号处理的高级方法，是经验模态分解（EMD）的一个改进版本。 ICEEMDAN的主要目的是更有效地分解复杂信号为一系列本征模函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。以下是ICEEMDAN算法的主要特点和步骤： [1]基于EMD的改进：EMD是一种自适应的方法，用于将复杂的数据信号分解为一系列本征模函数（IMFs）。每个IMF都是一个简单的振荡模式。 ICEEMDAN在此基础上进行改进，以提高分解的精确性和稳定性。 [2]加入自适应噪声：

与代码不die不休

Numpy学习——ndarray的属性1.定义一个2*3数组，2行3列，并输出#输出结果[[1 2 3] [4 5 6]]2.调用.shape函数输出arr的形状，有2行3列：