python
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矩阵乘积是怎么算的？
>>> A=np.array([[1,1],[0,1]]) >>> B=np.array([[2,0],[3,4]]) >>> A@B array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) array([[5, 4], [3, 4]])
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NumPy 数据类型有哪些？
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下面启明SEO就给大家列举出NumPy 常用 基本类型。
bool_：布尔型数据类型（True 或者 False）
int_：默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
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NumPy 数组属性
本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。
NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
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NumPy 数据类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。
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NumPy Ndarray 对象
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成：
一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
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vscode 输出中文乱码如何解决?vscode 输出中文乱码的两种解决方法
今天在公司新安装了一个VScode，安装好后，使用Python代码输出中文的时候发现是乱码，在网上看了下相关信息，最后总结出两个解决方法。
第一种方法：
在环境变量中增加PYTHONIOENCODING=utf-8
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Python Lambda使用详解
lambda 函数是一种小的匿名函数。
lambda 函数可接受任意数量的参数，但只能有一个表达式。
语法
lambda arguments : expression
执行表达式并返回结果：
实例
一个 lambda 函数，它把作为参数传入的数字加 10，然后打印结果：
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python中使用for循环赋值问题，for循环给列表赋值的简单写法
For循环赋值
前提条件：我创建了一个road类，这个类里面有这些属性。我先初始化给road赋值，然后再把这些对象放到roadObjList集合里面。
目标：从roadObjList集合里面取出每个road对象的objectid值，然后放入到新的列表里面。
class road(): def __init__(self,gid,objectid,name,width,direction,speed,type,snode,enode,length,startX,startY,endX,endY): self.gid= gid self.objectid = objectid self.name = name self.width = width self.direction = direction self.speed = speed self.type = type self.snode = snode self.enode = enode self.length = length self.startX = startX self.startY = startY self.endX = endX self.endY = endY
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