通过参数调优,我们可以提高代码的性能。使用numpy中的array和bytearray类型的内存占用进行比较。 importnumpyasnp# 转换函数defconvert_to_bytearray(data):arr=np.array(data)returnbytearray(arr)# 性能对比data=list(range(1000))old_method=bytearray(data)new_method=convert_to_bytearray(data) 1. 2. 3. 4...
array函数是NumPy中最常用的创建数组的方式之一。可以将列表、元组等序列类型的数据转换为数组。 在这里插import numpy as np # 将列表转换为数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) # 将元组转换为数组 b = np.array((1, 2, 3, 4, 5)) print(b) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
import numpy as np a = np.linspace(0,10,7) # 生成首位是0,末位是10,含7个数的等差数列 print(a) # 结果 [ 0. 1.66666667 3.33333333 5. 6.66666667 8.33333333 10. ] linspace用于生成等差数列,而logspace用于生成等比数列。 下面的例子用于生成首位是100,末位是102,含5个数的等比数列。 import numpy ...
2. bytearray 与bytes类似,但是bytearray是可变的。它同样支持缓冲区协议。 3.array.array array模块提供的array.array对象,它根据指定的数据类型存储数值数据,并支持缓冲区协议。 4. memoryview memoryview对象本身就是基于缓冲区协议来创建的。它可以用来访问其他支持缓冲协议对象的内存,而无需复制其内容。 5.numpy....
1importcv22importnumpy3importos45#生成随机字符,然后转换成字节数组6rb = bytearray(os.urandom(12))7print(rb)89#将字节数组转换成numpy数组 也可以直接使用numpy.random.randint(0, 256, 12)获取一个字节数组10fn =numpy.array(rb)11print(fn)1213#转换成灰度图,即二维数组14gi = fn.reshape(3, 4)15...
1、ndarry对象 【ndarry对象：创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可】...
>>> import numpy as np>>> def swap32(x):... y = bytearray(x)... a = np.array(y, dtype=np.uint32)... return bytes(a.byteswap())>>> arr = [1,2,3,4,5]>>> brr = bytes(arr)>>> brrb'\x01\x02\x03\x04\x05'>>> swap32(brr)b'\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\...
参考链接: Python中的numpy.geomspace Numpy中的矩阵和数组 numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # ...
2005 年,Travis Oliphant 在Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。开源。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 功能、性能。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合C/C++/...
Learn how to create a NumPy array, use broadcasting, access values, manipulate arrays, and much more in this Python NumPy tutorial.