""" # 创建一个词汇表对象,用于存储字节对编码表 vocab = ( Vocabulary( lowercase=False, min_count=None, max_tokens=None, filter_stopwords=False, filter_punctuation=False, tokenizer="bytes", ) # 在给定语料库上拟合词汇表 .fit(corpus_fps,
In [12]: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = np.int64) print("int64 consumes",x.nbytes, "bytes") x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = np.int32) print("int32 consumes",x.nbytes, "bytes") Out[12]: int64 consumes 48 bytes int32 consumes 24 bytes 如果...
Python内置数据结构之 bytes、bytearray 方法若需要使用int类型,值在[0, 255] clear() 清空bytearray reverse() 翻转bytearray,就地修字节序大端模式,big-endian;小端模式...低地址端,就是小端模式LSB:Least Significant Bit,最低有效位 尾巴放在大地址端,就是大端模式MSB:Most Significant Bit,最高有效位int和by...
强大的的线性代数、傅立叶变换和随机数功能 除了其明显的科学用途外,numpy还可以用作有效的通用数据多维容器。可以定义任意数据类型。这使得numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。Numpy本身并不提供建模函数,理解Numpy的数组以及基于数组的计算将有助于你更高效地使用基于数组的工具,比如Pandas。 Numpy在使用上的优势:...
a.reverse() # 倒序,a变为[2, 3, 4, 5, 3, 0, 1] a[3] = 9 # 指定下标处赋值,[2, 3, 4, 9, 3, 0, 1] b = a[2:5] # 取下标2开始到5之前的子序列,[4, 9, 3] c = a[2:-2] # 下标也可以倒着数,方便算不过来的人,[4, 9, 3] d = a[2:] # 取下标2开始到结尾...
"""importzlib, struct# reverse the vertical line order and add null bytes at the startwidth_byte_4 = width *4raw_data =b''.join(b'\x00'+ buf[span:span + width_byte_4]forspaninrange((height -1) * width_byte_4,-1, - width_byte_4))defpng_pack(png_tag, data):chunk_head =...
In [12]: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = np.int64)print("int64 consumes",x.nbytes, "bytes")x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = np.int32)print("int32 consumes",x.nbytes, "bytes")Out[12]: int64 consumes 48 bytesint32 consumes 24 bytes ...
一个是reverse,如果设置为True,则会降序排列。还有一个可选参数key,这个参数是一个只接受一个参数的函数,其会对序列中的每一个元素进行操作(不改变原始序列中的值),产生结果是排序算法依赖的对比关键字。比如说 key=str.lower,将序列中每个字符都小写化,可以在排序的时候忽略大小写,或者key=len,则会基于字符串...
反转 StringBuffer reverse(); 6.void getChars(int srcBegin, int srcEnd, char[] dst, int dstBegin) 将缓冲区中数据复制到指定字符数组中 String中也有 */ class StringBufferDemo{ public static void method_getChars(){ StringBuffer sb=new StringBuffer("abcdef"); char[] ch=new char[6]; sb....
tokens = sorted(self._tokens, key=lambda x: x.count, reverse=True) # 重新索引前 N 个词汇... unk_ix = None for idx, tt in enumerate(tokens[:N]): word2idx[tt.word] = idx idx2word[idx] = tt.word # 如果 <unk> 不在前 N 个词汇中,将其添加进去,替换第 N 个最频繁出现的词汇...