Ich verwende Numpy in Python, aber es gibt viele nützliche Funktionen, und ich habe festgestellt, dass ich dies mehrmals mit Numpy tun kann. Deshalb studiere ich auch das Schreiben eines Blogs, um zu beschreiben, was ich mit Numpy tun kann. Ich mache eine Liste von Funktionen. Diesmal ist b Edition.
Erstellen Sie eine Folge von Peaks von np.bartlett 0-1-0. Anzahl der Elemente in Klammern https://numpy.org/doc/1.16/reference/generated/numpy.bartlett.html np.base_repr (number, base = 2, padding = 0) Konvertiert base. Wenn der Wert der Basis 10 ist, ist dies eine Dezimalzahl https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.base_repr.html np.binary_repr Konvertiert Zahlen in binäre Binärdateien Link np.bincount Gibt den häufigsten Wert im Array-Element aus https://qiita.com/nirs_kd56/items/08f087dfa89b77d3c897 np.bitwise_and und für jedes Bit https://note.nkmk.me/python-numpy-logical-bitwise-and-or/ np.bitwise_not Inversion pro Bit np.bitwise_or oder für jedes Bit np.bitwise_xor xor für jedes Bit np.blackman Blackman-Fenster Wird für die Frequenzanalyse mit einer der Fensterfunktionen verwendet http://aidiary.hatenablog.com/entry/20110716/1310824587 Kombinieren Sie das Array np.block, indem Sie die Platzierung angeben https://note.nkmk.me/python-numpy-concatenate-stack-block/ Mit np.bmat ([], []) einfügen und in ein Gittermuster einfügen np.bool Boolescher Typ np.bool8 8-Bit-Bool-Typ np.bool_ Ähnlich wie np.bool. Denken Sie, dass die Details der Form unterschiedlich sind? Überprüfen Sie unten. https://ja.coder.work/so/python/169925 np.bool8 8-Bit-Bool-Typ np.bool_ Ähnlich wie np.bool. Denken Sie, dass die Details der Form unterschiedlich sind? Überprüfen Sie unten. https://ja.coder.work/so/python/169925 np.broadcast Eine Funktion, die automatisch erweitert wird, wenn die Anzahl der Elemente nicht ausreicht, wird als Broadcast bezeichnet. Diese Funktion wird beim Definieren per Broadcast verwendet. https://qiita.com/capybara/items/2d5f387996a5bd275fbf https://stackoverrun.com/ja/q/9994569 np.broadcast_arrays Senden Sie mehrere Arrays, um sie auszurichten https://note.nkmk.me/python-numpy-broadcasting/ np.broadcast_to In jede Form senden https://note.nkmk.me/python-numpy-broadcasting/ np.busday_count Ignoriere Wochenenden und zähle die Anzahl der Tage. Sie können als Zeichenfolge eingeben Link np.busday_offset Erhöhen Sie die Anzahl der Tage als Geschäftstag, wobei Wochenenden ignoriert werden https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.busday_offset.html np.busdaycalendar Feiertage definieren https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.busdaycalendar.html np.byte Bytetyp np.byte_bounds Gibt einen Array-Zeiger zurück. Als Anwendungsbeispiel http://www.366service.com/jp/qa/cf1dcfcf28c7009fb76ff3f6c8fbfe08 np.bytes0 ? Es scheint, dass Sie verstehen können, ob Sie den Unterschied verstehen können, wenn np.bytes_? _ Angehängt ist.
An einigen Stellen kann der wesentliche Teil nicht verstanden werden und die Abdeckung ist unzureichend. Ich werde es nach Bedarf aktualisieren, wenn ich etwas herausfinde.
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