宝安商城网站建设哪家效益快seo有哪些经典的案例

宝安商城网站建设哪家效益快,seo有哪些经典的案例,德州哪里有做网站的,上传的网站打不开怎么办NumPy二进制文件 save()、savez()和load()函数以 numpy 专用的二进制类型#xff08;.npy、.npz#xff09;保存和读取数据#xff0c;这三个函数会自动处理ndim、dtype、shape等信息#xff0c;使用它们读写数组非常方便#xff0c;但是save()和savez()输出的文件很难与…NumPy二进制文件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。def save(file, arr, allow_pickleTrue, fix_importsTrue):save()函数以.npy格式将数组保存到二进制文件中。.npy格式以二进制的方式存储文件在二进制文件第一行以文本形式保存了数据的元信息ndimdtypeshape等可以用二进制工具查看内容。def load(file, mmap_modeNone, allow_pickleFalse, fix_importsTrue, encoding‘ASCII’):load()函数从.npy、.npz或 pickled文件加载数组或pickled对象。mmap_mode: {None, ‘r’, ‘r’, ‘w’, ‘c’};读取文件的方式。allow_pickleFalse允许加载存储在.npy文件中的pickled对象数组。fix_importsTrue若为Truepickle将尝试将旧的python2名称映射到python3中使用的新名称。encoding‘ASCII’制定编码格式默认为“ASCII”。#将一个数组保存到一个文件中importnumpyasnp outfiler.\test.npynp.random.seed(20200619)xnp.random.uniform(low0,high1,size[3,5])np.save(outfile,x)ynp.load(outfile)print(y)# [[0.01123594 0.66790705 0.50212171 0.7230908 0.61668256]# [0.00668332 0.1234096 0.96092409 0.67925305 0.38596837]# [0.72342998 0.26258324 0.24318845 0.98795012 0.77370715]]def savez(file, *args, **kwds):savez()函数以未压缩的.npz格式将多个数组保存到单个文件中。.npz格式以压缩打包的方式存储文件可以用压缩软件解压。savez()函数第一个参数是文件名其后的参数都是需要保存的数组也可以使用关键字参数为数组起一个名字非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …。savez()函数输出的是一个压缩文件扩展名为.npz其中每个文件都是一个save()保存的.npy文件文件名对应于数组名。load()自动识别.npz文件并且返回一个类似于字典的对象可以通过数组名作为关键字获取数组的内容。#将多个数组保存到一个文件importnumpyasnp outfiler.\test.npzxnp.linspace(0,np.pi,5)ynp.sin(x)znp.cos(x)np.savez(outfile,x,y,z_dz)datanp.load(outfile)np.set_printoptions(suppressTrue)print(data.files)# [z_d, arr_0, arr_1]print(data[arr_0])# [0. 0.78539816 1.57079633 2.35619449 3.14159265]print(data[arr_1])# [0. 0.70710678 1. 0.70710678 0. ]print(data[z_d])# [ 1. 0.70710678 0. -0.70710678 -1. ]用解压软件打开 test.npz 文件会发现其中有三个文件arr_0.npy,arr_1.npy,z_d.npy其中分别保存着数组x,y,z的内容。文本文件savetxt()loadtxt()和genfromtxt()函数用来存储和读取文本文件如.TXT.CSV等。genfromtxt()比loadtxt()更加强大可对缺失数据进行处理。def savetxt(fname, X, fmt‘%.18e’, delimiter’ ‘, newline’\n’,header‘’, footer‘’, comments# , encodingNone):fname文件路径X存入文件的数组。fmt‘%.18e’写入文件中每个元素的字符串格式默认’%.18e’保留18位小数的浮点数形式。delimiter’ 分割字符串默认以空格分隔。def loadtxt(fname, dtypefloat, comments‘#’, delimiterNone,convertersNone, skiprows0, usecolsNone, unpackFalse,ndmin0, encoding‘bytes’, max_rowsNone):fname文件路径。dtypefloat数据类型默认为float。comments‘#’: 字符串或字符串组成的列表默认为’#表示注释字符集开始的标志。skiprows0跳过多少行一般跳过第一行表头。usecolsNone元组元组内数据为列的数值索引 用来指定要读取数据的列第一列为0。unpackFalse当加载多列数据时是否需要将数据列进行解耦赋值给不同的变量。#写入和读出TXT文件importnumpyasnp outfiler.\test.txtxnp.arange(0,10).reshape(2,-1)np.savetxt(outfile,x)ynp.loadtxt(outfile)print(y)# [[0. 1. 2. 3. 4.]# [5. 6. 7. 8. 9.]]test.txt文件如下0.000000000000000000e00 1.000000000000000000e00 2.000000000000000000e00 3.000000000000000000e00 4.000000000000000000e005.000000000000000000e00 6.000000000000000000e00 7.000000000000000000e00 8.000000000000000000e00 9.000000000000000000e00#写入和读出CSV文件importnumpyasnp outfiler.\test.csvxnp.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)np.savetxt(outfile,x,fmt%.3f,delimiter,)ynp.loadtxt(outfile,delimiter,)print(y)# [[0. 0.5 1. 1.5 2. ]# [2.5 3. 3.5 4. 4.5]# [5. 5.5 6. 6.5 7. ]# [7.5 8. 8.5 9. 9.5]]test.csv文件如下0.000,0.500,1.000,1.500,2.0002.500,3.000,3.500,4.000,4.5005.000,5.500,6.000,6.500,7.0007.500,8.000,8.500,9.000,9.500def genfromtxt(fname, dtypefloat, comments‘#’, delimiterNone,skip_header0, skip_footer0, convertersNone,missing_valuesNone, filling_valuesNone, usecolsNone,namesNone, excludelistNone,deletechars‘’.join(sorted(NameValidator.defaultdeletechars)),replace_space‘_’, autostripFalse, case_sensitiveTrue,defaultfmt“f%i”, unpackNone, usemaskFalse, looseTrue,invalid_raiseTrue, max_rowsNone, encoding‘bytes’):genfromtxt()函数从文本文件加载数据并按指定方式处理缺少的值是面向结构数组和缺失数据处理的。。namesNone设置为True时程序将把第一行作为列名称。data.csv文件不带缺失值id,value1,value2,value31,123,1.4,232,110,0.5,183,164,2.1,19importnumpyasnp outfiler.\data.csvxnp.loadtxt(outfile,delimiter,,skiprows1)print(x)# [[ 1. 123. 1.4 23. ]# [ 2. 110. 0.5 18. ]# [ 3. 164. 2.1 19. ]]xnp.loadtxt(outfile,delimiter,,skiprows1,usecols(1,2))print(x)# [[123. 1.4]# [110. 0.5]# [164. 2.1]]val1,val2np.loadtxt(outfile,delimiter,,skiprows1,usecols(1,2),unpackTrue)print(val1)# [123. 110. 164.]print(val2)# [1.4 0.5 2.1]importnumpyasnp outfiler.\data.csvxnp.genfromtxt(outfile,delimiter,,namesTrue)print(x)# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., 0.5, 18.) (3., 164., 2.1, 19.)]print(type(x))# class numpy.ndarrayprint(x.dtype)# [(id, f8), (value1, f8), (value2, f8), (value3, f8)]print(x[id])# [1. 2. 3.]print(x[value1])# [123. 110. 164.]print(x[value2])# [1.4 0.5 2.1]print(x[value3])# [23. 18. 19.]data1.csv文件带有缺失值id,value1,value2,value31,123,1.4,232,110,,183,,2.1,19【例子】importnumpyasnp outfiler.\data1.csvxnp.genfromtxt(outfile,delimiter,,namesTrue)print(x)# [(1., 123., 1.4, 23.) (2., 110., nan, 18.) (3., nan, 2.1, 19.)]print(type(x))# class numpy.ndarrayprint(x.dtype)# [(id, f8), (value1, f8), (value2, f8), (value3, f8)]print(x[id])# [1. 2. 3.]print(x[value1])# [123. 110. nan]print(x[value2])# [1.4 nan 2.1]print(x[value3])# [23. 18. 19.]文本格式选项def set_printoptions(precisionNone, thresholdNone, edgeitemsNone,linewidthNone, suppressNone, nanstrNone, infstrNone,formatterNone, signNone, floatmodeNone, **kwarg):set_printoptions()函数设置打印选项。这些选项决定浮点数、数组和其它NumPy对象的显示方式。precision8设置浮点精度控制输出的小数点个数默认是8。threshold1000概略显示超过该值则以“…”的形式来表示默认是1000。linewidth75用于确定每行多少字符数后插入换行符默认为75。suppressFalse当suppressTrue表示小数不需要以科学计数法的形式输出默认是False。nanstrnan浮点非数字的字符串表示形式默认nan。infstrinf浮点无穷大的字符串表示形式默认inf。formatter一个字典自定义格式化用于显示的数组元素。键为需要格式化的类型值为格式化的字符串。‘bool’‘int’‘float’‘str’ : all other strings‘all’ : sets all types…importnumpyasnp np.set_printoptions(precision4)xnp.array([1.123456789])print(x)# [1.1235]np.set_printoptions(threshold20)xnp.arange(50)print(x)# [ 0 1 2 ... 47 48 49]np.set_printoptions(thresholdnp.iinfo(np.int).max)print(x)# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23# 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47# 48 49]epsnp.finfo(float).eps xnp.arange(4.)xx**2-(xeps)**2print(x)# [-4.9304e-32 -4.4409e-16 0.0000e00 0.0000e00]np.set_printoptions(suppressTrue)print(x)# [-0. -0. 0. 0.]xnp.linspace(0,10,10)print(x)# [ 0. 1.1111 2.2222 3.3333 4.4444 5.5556 6.6667 7.7778 8.8889# 10. ]np.set_printoptions(precision2,suppressTrue,threshold5)print(x)# [ 0. 1.11 2.22 ... 7.78 8.89 10. ]np.set_printoptions(formatter{all:lambdax:int: str(-x)})xnp.arange(3)print(x)# [int: 0 int: -1 int: -2]np.set_printoptions()# formatter gets resetprint(x)# [0 1 2]恢复默认选项np.set_printoptions(edgeitems3,infstrinf,linewidth75,nanstrnan,precision8,suppressFalse,threshold1000,formatterNone)get_printoptions()函数获取当前打印选项