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说明: 本站使用的环境是Python3.6.3Django3.0.7MySQL5.7.2Ubuntu16.04Nginx,有关Python3.6,MySQL,Nginx的安装,本站其他文章中都有介绍。本站域名是bgods.cn,后面只要是有bgods.cn的地方都换成你自己的域名。如果以上环境都已经准备好了,就可以开始以下内容了....

一、部署代码

1、部署前的项目配置

Django项目中会有一些CSS,JavaScript等静态文件,为了能够方便地让Nginx处理这些静态文件的请求,我们把项目中的全部静态文件收集到一个统一的目录下,这个目录通常位于Django项目的根目录,并且命名为static。为了完成这些任务,需要在项目的配置文件settings.py里做一些必要的配置:

# 加入下面的配置 …

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。

import numpy …

这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。

1、numpy.arange

numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下:

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。 …

        本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。

1、numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

参数说明:

参数 描述
a …

        ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。

1、numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

参数说明:

参数 描述
shape 数组形状
dtype …

一、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。

很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。

 

NumPy 的数组中比较重要 …

一、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。

名称 描述
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)
int_ 默认的整数类型(类似于 …