【python】如何包装 numpy 的数组

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2023-07-24 07:14:12

【python】如何包装 numpy 的数组_无水先生的博客-CSDN博客

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一个python包装器，用于处理YOLOV的numpy数组。_A python wrapper to handle numpy arrays for YOLOV2..zip

这段代码为数组提供了一个非常薄的包装器，使它们可以在 C++ 中作为对象进行访问。在可能的情况下，不会复制数据本身，即使数据不连续也是如此。使用原始 Numpy/C API 的优点是：不使用宏的更简洁的语法，例如索引、迭代器自动与 Python 引用计数集成，更轻松地管理内存任何写入boost::multi_array接口的 C++ 算法都可以轻松地重新编译以使用 Numpy 数组。已知缺点：由于 boost::multi_array 的设计，数组的数据类型和维数在编译时是固定的（尽管这在实践中通常不是一个重要的限制）。 boost::multi_array不支持 Numpy 数组中的某些功能，因此需要在转换时进行隐式数据复制。这些包括：非本地字节序中的值不支持对象数组和重新数组。笔记此代码目前处于实验阶段，缺乏足够的文档和单元测试。先决条件 Boo

numpy_ringbuffer 由numpy数组支持的环形（又称圆形）缓冲区，支持：来自collections.deque操作 b.append(val) b.appendleft(val) b.extend(val) b.extendleft(val) b.pop(val) b.popleft(val) collections.Sequence协议（未优化） C端使用np.array(b)展开为数组任意元素dtypes，包括诸如RingBuffer RingBuffer(N, dtype=(int, 3))类的额外尺寸例如： import numpy as np from numpy_ringbuffer import RingBuffer r = RingBuffer ( capacity = 4 , dtype = np . bool ) r . appe

胸腺-时间序列直观的库可以使用numpy数组跟踪日期和时间序列。当使用时间序列数组时，操纵过程很容易导致时间上的数组集合不匹配，数组顺序错误，分析速度变慢，并导致通常花费更多时间来确保一致性。该库试图以一种可以立即访问当前日期范围的方式来解决该问题，但是在大多数情况下都不会影响您的工作。本质上，此库是numpy数组的包装。该库的产生源于市场和交易数据的使用。时间序列通常由规则的时间间隔组成，但有间隔，例如周末和节假日。就日内数据而言，由于市场休市或交易缺口而存在间断。尽管图书馆从解决与市场数据相关的问题而成长，但该实现并不排除在其他场所使用。可以直接访问numpy数组，并且可以使用该库。依存关系除了正在安装NumPy之外，没有其他要求。安装 pip install thymus-timeseries 简要了解功能。创建一个小样本时间序列对象乍一看，我们

matlab开发-从PythontoMatlabandback获取的核心Py2地图转换数据。将python数据结构转换为matlab数据结构，反之亦然。

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