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本教程介绍 NumPy 中的统计函数，特别是 `numpy.average()` 函数，用于计算数组的加权平均值。该函数支持多种参数，如轴、权重和返回值控制。当不指定权重时，默认为等权重，此时函数表现类似于 `mean` 函数。示例展示了如何使用 `average()` 函数进行计算，并通过设置 `returned` 参数为 `True` 返回权重总和。
这段内容介绍了 NumPy 中的 `numpy.average()` 函数，该函数用于计算数组中元素的加权平均值。可以通过设置 `axis` 参数指定计算的轴，`weights` 参数用于指定权重，默认为等权重。示例展示了如何在一维和多维数组中使用此函数，并通过 `returned=True` 返回加权平均值和权重总和。
【8月更文挑战第31天】
这段内容介绍了 NumPy 中的 `numpy.mean()` 函数，该函数用于计算数组元素的算术平均值。通过设置 `axis` 参数，可以在不同轴上计算平均值。示例展示了如何对一个二维数组进行整体及按行、列计算平均值的过程及其结果。
NumPy提供了多种统计函数，如`numpy.median()`用于计算数组元素的中位数。该函数可通过设置参数`axis`指定计算轴向，`out`指定结果存放位置，`overwrite_input`允许使用输入数组内存以提升性能，`keepdims`保持结果数组维度。示例展示了在不同轴向上调用`median()`的结果。
【8月更文挑战第30天】
这段教程介绍了 NumPy 中的 `numpy.ptp()` 函数，该函数用于计算数组中最大值与最小值之间的差值。通过不同参数设置，如 `axis`、`out` 和 `keepdims` 等，可以在不同维度上进行计算。示例展示了如何使用 `ptp()` 函数对二维数组进行整体及按行、列计算峰峰值。
这段内容介绍了NumPy库中的统计函数，特别是`numpy.percentile()`函数的应用。该函数用于计算数组中的百分位数，即一个值之下所包含的观测值的百分比。通过实例展示了如何使用此函数来计算不同轴上的百分位数，并保持输出的维度不变。
【8月更文挑战第29天】
NumPy 教程 之 NumPy 算术函数 2
【8月更文挑战第28天】
这段内容介绍了 NumPy 中用于统计分析的函数，特别是 `numpy.amin()` 和 `numpy.amax()` 的使用方法及其参数说明。这两个函数分别用于计算数组沿指定轴方向的最小值和最大值，通过设置参数 `axis` 可以指定计算的方向，并且提供了 `out`, `keepdims`, `initial`, `where` 等选项来灵活控制计算过程和结果。示例展示了如何利用这两个函数对二维数组进行操作并获取不同轴上的极值。
本教程详细解释了NumPy库中的算术函数，特别是`numpy.power()`函数的应用。通过示例展示如何利用此函数计算数组中每个元素的幂。重要的是，参与运算的数组需形状相同或满足广播规则。例如，对数组`[10, 100, 1000]`的每个元素求平方和以另一个数组`[1, 2, 3]`为指数的幂。
本教程详细介绍了NumPy库中的算术函数，包括基本的加、减、乘、除操作：add()，subtract()，multiply() 和 divide()，需确保处理的数组形状一致或满足广播规则。通过`numpy.mod()`及`numpy.remainder()`函数示例展示了如何计算数组元素间的除法余数。两个函数在此例中产生相同结果：对于数组 [10,20,30] 和 [3,5,7]，输出余数分别为 [1,0,2]。
【8月更文挑战第27天】
本教程介绍NumPy中的基本算术函数，如加(add())、减(subtract())、乘(multiply())及除(divide())。示例展示了两个数组（一个3x3矩阵与一数组[10,10,10]）间的运算。值得注意的是，参与运算的数组需有相同形状或可按照NumPy的广播规则进行扩展。此外Numpy还提供了许多其他的算术函数以满足复杂计算需求。
NumPy提供了丰富的数学函数，如三角函数、算术函数及复数处理等。本教程聚焦于舍入函数中的`numpy.ceil()`应用。该函数用于返回大于或等于输入值的最小整数（向上取整）。例如，对数组`[-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]`使用`np.ceil()`后，输出为`[-1., 2., -0., 1., 10.]`。
【8月更文挑战第26天】
本教程详细讲解了NumPy库中的数学函数应用。特别是对舍入函数`numpy.around()`进行了深入解析。此函数可实现数组中数值的四舍五入。通过调整`decimals`参数，用户可以灵活控制小数点后保留的位数，甚至对整数部分进行舍入操作。示例代码展示了不同参数设置下的舍入效果。
本教程详细展示了如何使用 NumPy 进行三角函数运算，包括正弦（`sin()`）、余弦（`cos()`）、正切（`tan()`）及其反函数。通过实例，我们计算了一系列角度的三角函数值，并利用 `arcsin()`、`arccos()` 和 `arctan()` 计算了对应的反三角函数值。此外，还演示了如何借助 `numpy.degrees()` 将弧度单位转换为角度单位，验证计算结果。
本教程详细介绍了NumPy中的数学函数，特别是舍入函数`numpy.floor()`的使用方法。该函数可以返回小于或等于输入的最大整数，实现向下取整的功能。例如，对于数组`a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])`，应用`np.floor(a)`后，输出结果为`[-2., 1., -1., 0., 10.]`。这在处理包含浮点数的数据时非常有用。
【8月更文挑战第25天】
本教程介绍了NumPy中的数学函数，特别是其内置的三角函数如sin(), cos() 和 tan()。通过示例展示了如何对一个包含不同角度（0, 30, 45, 60, 90）的数组计算这些三角函数的值。角度通过乘以π/180转换为弧度后进行计算，分别得到了对应的正弦值、余弦值和正切值。
本教程详细介绍了NumPy中针对字符串处理的多种实用函数，适用于`numpy.string_`或`numpy.unicode_`类型的数组。通过`numpy.char`模块，您可以执行如连接、大小写转换、分割等操作。例如，`encode()`函数支持对数组中的每个元素应用`str.encode`，允许指定不同的编码方式，如示例中使用的'cp500'编码来处理"Baidu"字符串。
【8月更文挑战第24天】
本教程介绍NumPy中的字符串处理功能，展示了针对`numpy.string_`或`numpy.unicode_`类型数组的向量化操作。这些操作包括：连接(`add()`), 重复(`multiply()`), 居中(`center()`), 首字母大写(`capitalize()`/`title()`), 改变大小写(`lower()`/`upper()`), 分割(`split()`/`splitlines()`), 剔除(`strip()`), 连接(`join()`), 替换(`replace()`), 以及编码/解码(`encode()`/`decode()`).
本教程详细介绍了NumPy中针对字符串处理的多种实用函数，如连接、重复、对齐、大小写转换等。特别地，`numpy.char`模块提供了针对`numpy.string_`和`numpy.unicode_`类型数组的向量化操作支持，极大地提升了字符串处理效率。例如，`join()`函数能使用指定分隔符连接数组中的元素，如代码示例所示，实现了对单个字符串和数组的有效处理。
【8月更文挑战第23天】深度了解MacOS Docker 安装
【8月更文挑战第22天】深入了解Windows安装Docker
【8月更文挑战第21天】在Debian系统中安装Docker需按步骤操作：首先确保软件包更新，执行`sudo apt update`并安装必要软件包支持HTTPS；接着添加Docker官方GPG密钥以验证包的完整性和安全性；然后设置Docker稳定版仓库，通过`tee`命令配置仓库文件；再更新软件包索引；最后安装Docker Engine并通过运行测试容器确认安装成功。此指南适用于多数Debian版本，如遇问题请查阅官方文档。
【8月更文挑战第20天】Docker仓库管理是Docker生态系统的核心，负责镜像的存储与分发。它包括公共仓库（如Docker Hub，提供大量预建镜像供免费使用）和私有仓库（增强安全性，保护敏感信息）。搭建私有仓库可通过本地registry或使用功能丰富的Harbor。管理上，运用`docker`命令实现镜像的上传下载，并支持Web界面与API操作，以及细粒度权限管理。最佳实践中强调安全、自动化构建与部署、定期备份及优化存储。
【8月更文挑战第19天】介绍在CentOS上安装Docker的过程：首先确认CentOS版本兼容，建议使用7或更高版本，并通过`yum update -y`更新系统。安装Docker时推荐使用官方仓库方法，需安装`yum-utils`等工具，设置Docker仓库简化安装流程。可选配置国内镜像源（如阿里云）提升下载速度。亦可通过RPM包离线安装。安装后启动Docker服务并通过`systemctl enable docker`设为开机启动。最后，运行`docker run hello-world`验证安装。如遇问题，使用`sudo journalctl -u docker`查看日志排错。
位运算是在二进制位级别上进行的操作，广泛用于计算机科学中的优化及底层数据处理。NumPy 提供了一系列以 "bitwise_" 开头的位运算函数，如按位与 (`bitwise_and`)、按位或 (`bitwise_or`)、按位异或 (`bitwise_xor`)、按位取反 (`bitwise_not` 或 `invert`)、左移 (`left_shift`) 和右移 (`right_shift`)。例如，`right_shift()` 将数组元素的二进制形式向右移动指定位数，左侧补零。
NumPy 位运算在二进制位级别操作数据，用于底层数据处理与优化。NumPy 提供如 `bitwise_and`、`bitwise_or`、`bitwise_xor`、`bitwise_not` 或 `invert`、`left_shift`、`right_shift` 等函数。`invert` 对整数按位取反，对于无符号整数直接翻转每位，对于有符号整数取补码后加一。
【8月更文挑战第18天】在Docker环境中“安装”Ubuntu实际上是指利用Ubuntu镜像构建容器。
NumPy位运算在二进制位级别操作，用于优化及底层数据处理。NumPy提供`bitwise_`系列函数，如按位与(`bitwise_and`)、或(`bitwise_or`)、异或(`bitwise_xor`)、取反(`bitwise_not`/`invert`)以及移位运算(`left_shift`/`right_shift`)。这些运算直接作用于数组元素。
【8月更文挑战第17天】Swarm是Docker原生的容器编排工具，简化多主机环境下的容器调度与管理，支持高效分布式部署。Swarm自Docker Engine v1.12起内置，无需额外安装。集群由管理节点和工作节点构成，前者负责调度与管理，后者执行任务。通过服务定义实现容器自动化部署与扩展，支持任务重调度以维持预期状态。Swarm采用去中心化设计，提供TLS加密确保安全通信，并具备负载均衡与滚动更新特性，简化服务发现与管理流程。
NumPy 提供多种数组操作函数，如修改形状、翻转和连接等。本教程重点介绍元素的添加与删除，包括 `resize`、`append`、`insert` 和 `delete` 函数。`numpy.delete` 用于从数组中删除指定元素，参数包括 `arr`（输入数组）、`obj`（待删元素）和 `axis`（删除轴）。示例展示了如何使用 `numpy.delete` 删除一维和二维数组中的元素。
NumPy 位运算教程介绍如何利用 NumPy 的 "bitwise_" 系列函数对二进制位进行操作。这些函数包括按位与 (`bitwise_and`)、按位或 (`bitwise_or`)、按位异或 (`bitwise_xor`)、按位取反 (`bitwise_not` 或 `invert`) 以及位移运算 (`left_shift` 和 `right_shift`)。通过实例展示了布尔数组之间的位运算结果及整数的位移操作。适用于底层数据处理和优化场景。
展示了如何使用`numpy.unique`去除数组中的重复值，并获取额外信息如索引和计数。示例中，数组`a`的重复值被去除，打印出唯一值及其在原数组中的首次出现索引、对应原值的索引以及各唯一元素的出现次数。这有助于数据分析时简化数据集。
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Numpy教程之数组操作26，介绍如何使用Numpy进行数组元素的添加、删除和调整形状。主要函数包括`resize`、`append`、`insert`、`delete`和`unique`。`resize`用于调整数组大小，若新大小超过原大小，则重复原数组元素以填充新数组。示例中，初始数组`a`被扩展为不同形状的新数组`b`，展示了如何通过`resize`来修改数组的维度和内容。
Numpy数组操作教程27，涵盖数组的修改、翻转、连接、分割及元素增删。重点介绍`numpy.append`函数，用于向数组末尾添加元素。参数`arr`为原数组，`values`为待添加值，需与`arr`形状匹配（除添加轴外），`axis`定义添加方向，默认为None时返回一维数组。示例展示了不同轴向的添加效果。
NumPy 提供多种数组操作功能，包括修改形状、翻转、连接和分割等。本教程重点介绍元素的添加与删除，如使用 `resize`、`append`、`insert` 和 `delete` 函数。其中 `numpy.insert` 可在指定索引前插入值，支持标量或数组插入。示例展示了不同情况下 `insert` 的使用方法，包括不指定轴时的数组扁平化插入，以及沿特定轴进行广播插入。
【8月更文挑战第15天】Python中的命名空间与作用域是理解变量组织与访问的核心。命名空间是名称到对象的映射，分为全局、局部和内置三种。作用域定义变量的可访问范围，遵循LEGB规则：局部（L）、闭包（E）、全局（G）、内置（B）。示例展示了如何通过`nonlocal`声明跨作用域修改变量。这些机制确保了变量的有效管理和代码的高效执行。
Numpy 提供多种数组操作函数，如修改形状（`resize`）、翻转、调整维度、连接与分割数组等。还支持元素的增删，例如使用 `append` 添加元素至数组末尾，`insert` 在指定位置插入，`delete` 删除指定元素，以及利用 `unique` 获取数组中的唯一元素。`resize` 可按需调整数组大小，若新大小超过原有大小，会复制原有元素以填充新数组。
本教程介绍Numpy数组操作，重点讲解如何使用`numpy.hsplit`函数水平分割数组。通过随机生成一个2x6数组，演示了如何将其均匀分割成三个2x2或2x3的子数组。`numpy.hsplit`允许指定分割后的子数组数量，便于数据处理和分析。
本教程介绍Numpy中分割数组的方法，特别是`vsplit`函数，它能将数组沿垂直轴分为多个子数组。示例代码展示了如何使用`vsplit`将一个4x4的数组分为两个2x4的子数组，适用于需要按行分割数据的场景。
【8月更文挑战第14天】元组是Python中有序且不可变的数据集合，用于存储多个项目的序列。一旦创建，元组内的元素不能被修改、添加或删除，确保了数据的安全性和可靠性。元组使用圆括号定义，元素间以逗号分隔。
本教程介绍NumPy中分割数组的方法。`numpy.split`可沿指定轴将数组分为子数组，参数包括待分割数组、切分数或位置及轴向。示例展示了如何使用`numpy.split`和`numpy.hsplit`沿不同轴向分割一个4x4数组。`numpy.split`在默认轴0方向分割，而通过设定`axis=1`实现水平分割；`numpy.hsplit`则专门用于水平分割。
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