np.array()作用
时间: 2025-05-20 14:37:54 浏览: 26
### np.array() 的作用及用法
#### 一、基本概念
`numpy.array()` 是 NumPy 库的核心函数之一，用于从现有的 Python 数据结构（如列表、元组或其他类似数组的对象）创建一个多维数组。该函数提供了高度优化的内存布局和丰富的功能接口，使得其成为科学计算领域的重要工具[^1]^。
以下是 `numpy.array()` 的标准定义形式及其参数说明：
- **object**: 可迭代对象，通常是嵌套列表或元组。
- **dtype**: （可选）指定返回数组的数据类型，默认情况下会自动推断。
- **copy**: （布尔型，可选）决定是否复制输入数据还是直接借用视图。
- **order**: 控制存储方式 ('C' 或 'F') ，分别对应行优先与列优先排列。
- **subok**: 如果设置为 True，则子类会被传递；否则返回基类实例。
- **ndmin**: 指定最低维度数目。
---
#### 二、具体示例
##### 示例 1：简单的一维数组创建
```python
import numpy as np
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = np.array(data_list)
print(arr) # 输出: [1 2 3 4 5]
```
在此例子中，我们通过传入一个普通的 Python 列表来生成了一个 NumPy 数组[^1]^。
##### 示例 2：多维数组初始化
```python
nested_lists = [[1, 2], [3, 4]]
multi_dim_arr = np.array(nested_lists)
print(multi_dim_arr)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]]
```
可以看到，当提供的是嵌套列表时，`np.array()` 自动识别层次关系并构建相应的高维矩阵[^1]^。
##### 示例 3：自定义数据类型
有时我们需要明确设定元素的具体类别以便后续精确控制运算逻辑或者节省资源消耗。
```python
custom_dtype_arr = np.array([True, False], dtype=bool)
print(custom_dtype_arr) # 输出: [ True False]
```
##### 示例 4：强制转换现有数据类型
即使原始资料不符合预期格式也没关系，因为可以通过显式声明目标 dtypes 来执行必要的转型动作。
```python
float_to_int_conversion = np.array([1.1, 2.9], dtype=int)
print(float_to_int_conversion) # 输出: [1 2]
```
---
#### 三、高级特性
除了常规用途外，还有几个值得注意的地方：
1. **广播机制的支持**
当两个形状不同的 ndarray 进行算术操作时，较小的那个将会被扩展直到匹配较大的那个为止。
2. **矢量化表达能力**
借助于内部实现细节上的优势，几乎所有内置方法都能一次性针对整个集合生效而不是逐项单独处理从而极大提升了性能表现。
3. **与其他模块交互良好**
不仅限于此处讨论的内容本身强大之外还能够轻松对接诸如 Pandas SciKit-Learn TensorFlow PyTorch 等众多第三方框架进一步拓宽应用场景范围[^2]^.
---
### 结论
综上所述可以看出，掌握好 `numpy.array()` 的运用技巧对于我们从事数据分析挖掘建模预测等相关工作有着不可估量的价值所在。它不仅简化了许多繁琐的手工编码步骤而且还带来了显著的速度提升效果。
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2. **通用数据连接池的概念**：
当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
3. **连接池的优点**：
- **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。
- **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。
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6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
- **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。
- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
- **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。
- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
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连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
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一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
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#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
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### 标签知识点
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- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
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- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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