原文:numpy-數據格式之 int 與 uint

概念 整型分為 有符號整型 和 無符號整型,其區別在於 無符號整型 可以存放的正數范圍 比 有符號整型 大一倍,因為 有符號整型 將最高位存儲符號,而 無符號整型 全部存儲數字 比如 位系統中一個int能存儲的數據的范圍為 ,而unsigned能存儲的數據范圍則是 。 通俗解釋就是 無符號整型 中只有正數,他把負數用正數表示。 在一些不可能取值為負數的時候,可以定義為unsigned,在一些底層的 ...

2019-08-13 09:03 0 1930 推薦指數:

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numpy數據格式intuint的區別

整型分為有符號整型和無符號整型,其區別在於無符號整型可以存放的正數范圍比有符號整型大一倍,因為有符號整型將最高位存儲符號,而無符號整型全部存儲數字。 比如16位系統中的一個int能存儲的數據范圍位-32768-32768,而unsigned能存儲的數據范圍則是0-65535。 通俗解釋就是 無 ...

Fri Jun 04 05:19:00 CST 2021 0 168
NumPy-快速處理數據--矩陣運算

本文摘自《用Python做科學計算》,版權歸原作者所有。 1. NumPy-快速處理數據--ndarray對象--數組的創建和存取 2. NumPy-快速處理數據--ndarray對象--多維數組的存取、結構體數組存取、內存對齊、Numpy內存結構 3. NumPy-快速處理數據 ...

Mon Nov 09 08:19:00 CST 2015 0 32720
numpy-排序

numpy 有多種排序方法。 sort sort(self, axis=-1, kind='quicksort', order=None):排完序后改變原值  【只有這個方法改變原值】 示例 np.sort sort(a, axis ...

Tue Aug 20 22:26:00 CST 2019 0 457
NumPy-快速處理數據--ufunc運算--廣播--ufunc方法

本文摘自《用Python做科學計算》,版權歸原作者所有。 1. NumPy-快速處理數據--ndarray對象--數組的創建和存取 2. NumPy-快速處理數據--ndarray對象--多維數組的存取、結構體數組存取、內存對齊、Numpy內存結構 接下來介紹ufunc運算、廣播、ufunc ...

Sun Nov 08 23:52:00 CST 2015 0 5293
NumPy-生成ndarray

NumPy ndarray:多維數組對象 NumPy的核心特征之一就是 N-維數組對象——ndarray。 ndarray是Python中的一個快速、靈活的大型數據集容器。數字允許你使用類似於標量的操作語法在整塊數據上進行數學計算。 首先要導入NumPy模塊 生成ndarray 生成 ...

Tue Oct 22 06:52:00 CST 2019 0 616
json數據格式

(格式是大括號括起來,鍵值對的形式,鍵和值都要加上雙引號,當值是數字類型的時候可以不加,但是不必要記這些,都加,就不復雜了) 一個對象簡單的格式: View Code 一個對象復雜的版本: View Code ...

Mon Nov 12 01:20:00 CST 2012 0 6580
JSON數據格式

一、什么是JSON? JSON 是用於存儲和傳輸數據的一種數據格式。 1、JSON 是純文本(字符串) 2、JSON 具有"自我描述性"(人類可讀) 3、JSON 具有層級結構(值中存在值) 4、JSON 可通過 JavaScript 進行解析 5、JSON 數據可使用 AJAX 進行 ...

Tue Aug 10 00:14:00 CST 2021 0 106
 
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