因为一些原因，最近又把之前用了一段时间后来不用了的python拾起来了，在用的过程中发现现在的一些函数在老的扩展（2020年的版本）中不兼容，那么就需要更新扩展。找了好久也没有找到一个合适的教程，决定写一篇留给遇到和我一样情况的人。1、可以直接更新这个方法不一定能行，我自己试了一下不行。以pandas为例，在终端输入pipinstall--upgradepandas即可，但是我试的时候遇到了报错，查询了一下可能是版权问题。如果遇到报错可以修改为pipinstall--user--upgradepandas即可。报错信息截图2、卸载旧的再重新安装新的来更新我就是用的这个方法，以pandas为例。
因为一些原因，最近又把之前用了一段时间后来不用了的python拾起来了，在用的过程中发现现在的一些函数在老的扩展（2020年的版本）中不兼容，那么就需要更新扩展。找了好久也没有找到一个合适的教程，决定写一篇留给遇到和我一样情况的人。1、可以直接更新这个方法不一定能行，我自己试了一下不行。以pandas为例，在终端输入pipinstall--upgradepandas即可，但是我试的时候遇到了报错，查询了一下可能是版权问题。如果遇到报错可以修改为pipinstall--user--upgradepandas即可。报错信息截图2、卸载旧的再重新安装新的来更新我就是用的这个方法，以pandas为例。
my_array.sort()改变有序数组并返回已排序数组。np.sort(my_array)返回已排序数组的副本，因此原始数组不会改变。以下是可选参数。axis：int，可选—要排序的轴。默认值为-1，表示沿最后一个轴排序。kind：{'quicksort'，'mergesort'，'heapsort'，'stable'}，可选—排序算法。默认为'quicksort'。详细信息如下。order：str或str的列表，可选—当a是已定义字段的数组时，该参数会指定首先比较哪一字段，其次是哪个等等。可以指定单个字段为字符串，而且不是所有字段都需指定，不过仍需按照未指定字段在dtype中的顺序执行，
文章目录内存单元的理解结构体中内存对齐的规则为什么会存在内存对齐一、内存单元的理解首先先要介绍一下C语言中一些常见的存储单元 bit 存放一个二进制位 Byte 1Byte=8bit KB 1KB =1024Byte MB 1MB =1024KB GB 1GB =1024MB TB 1TB =1024GB PB 1PB =1024TB 一个内存单元的大小占一个字节（Byte）。内存单元是一片连续的空间，对其的编号也是连续的。如下图所示： 接下来，我们来探讨一下地址编号是如何产生的：
文章目录内存单元的理解结构体中内存对齐的规则为什么会存在内存对齐一、内存单元的理解首先先要介绍一下C语言中一些常见的存储单元 bit 存放一个二进制位 Byte 1Byte=8bit KB 1KB =1024Byte MB 1MB =1024KB GB 1GB =1024MB TB 1TB =1024GB PB 1PB =1024TB 一个内存单元的大小占一个字节（Byte）。内存单元是一片连续的空间，对其的编号也是连续的。如下图所示： 接下来，我们来探讨一下地址编号是如何产生的：
目录一、前言二、NumpyNumpy数组二、创建数组初始化占位符三、输入、输出3.1保存与载入文本文件3.2保存与载入磁盘上的文件四、数据类型五、数组信息六、调用帮助七、数组计算7.1算数运算7.2比较7.3聚集函数八、数组复制九、数组排序十、子集、切片、索引相关实现10.1子集10.2切片10.3条件索引10.4花式索引十一、数组操作11.1转置数组11.2改变数组形状11.3添加或删除值11.4合并数组11.5分割数组NumPy的全称为NumericPython，它是Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组。一、前言 步入8月了，7月时因为项目所需，自学了深度学习相关
文章目录pyAudioKits基本用法创建或加载音频来自NumPy数组来自文件录音模拟Audio对象播放绘制转为NumPy数组获取属性保存索引和切片连接合成四则运算增幅变调重采样添加高斯白噪声填充分帧加窗AudioFrames对象转为NumPy数组获取属性索引和切片复原时域分析方法功率和能量过零率自相关统计结果数据结构frame_axis_ds对象time_delta_axis_ds对象time_delta_frame_axis_ds对象频域分析方法快速傅里叶变换功率谱密度谱熵频谱峰值统计结果数据结构freq_axis_ds对象freq_frame_axis_ds对象基于模型的分析MFCCFB
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np.random：随机数的生成np.random.random()importnumpyasnpc=np.random.random()#生成一个(0,1)之间的随机浮点数print('c的值：',c)np.random.random(size)importnumpyasnpc=np.random.random(5)#生成size个(0,1)之间的随机浮点数print('c的值：',c)np.random.random([m,n])或np.random.random((m,n))importnumpyasnpc=np.random.random([2,6])#生成m行n列的(0,1)之间的随
np.random：随机数的生成np.random.random()importnumpyasnpc=np.random.random()#生成一个(0,1)之间的随机浮点数print('c的值：',c)np.random.random(size)importnumpyasnpc=np.random.random(5)#生成size个(0,1)之间的随机浮点数print('c的值：',c)np.random.random([m,n])或np.random.random((m,n))importnumpyasnpc=np.random.random([2,6])#生成m行n列的(0,1)之间的随
