mec與切片技術(shù)的區(qū)別？MEC技術(shù):是因?yàn)榫唧w詳細(xì)場(chǎng)景和最關(guān)鍵訴求，分析了邊緣計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)。特別是對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)而言，能提供不同成分聯(lián)接和計(jì)算方面的增強(qiáng)技術(shù)，最終達(dá)到可以發(fā)揮通信網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，提升用戶體驗(yàn)。

mec與切片技術(shù)的區(qū)別？

MEC技術(shù):是因?yàn)榫唧w詳細(xì)場(chǎng)景和最關(guān)鍵訴求，分析了邊緣計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)。特別是對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)而言，能提供不同成分聯(lián)接和計(jì)算方面的增強(qiáng)技術(shù)，最終達(dá)到可以發(fā)揮通信網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，提升用戶體驗(yàn)。切片（slice）:應(yīng)該是一種截取索引片段的技術(shù)，借助于切片技術(shù)，我們也可以相當(dāng)靈巧地去處理序列類型的對(duì)象。

如何提取Python數(shù)據(jù)？

概要

就分離提取會(huì)報(bào)錯(cuò)，把a(bǔ)rray數(shù)組裝換成list，即可其他提取，建議使用numpy轉(zhuǎn)換的

步驟求高人

1、就再提取數(shù)次：

group[[1,2],[2,3],[3,4]]

#分離提取第一列元素

print(group[:,1])

#too:TypeError:listindicesmust beintegers求求求slices,notiterable

2、在用numpy轉(zhuǎn)換成：

importnumpyasnp

group[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy轉(zhuǎn)化

(group)

print(ar[:,1])

#too:[234]

拓展資源內(nèi)容

numpy請(qǐng)賜教

Numpy對(duì)象是數(shù)組，稱作ndarray維度(dimensions)常稱軸(axes),軸的個(gè)數(shù)叫做什么秩(rank)。注：有幾級(jí)中括號(hào)就有幾個(gè)維度

一、

ndarray.ndim秩

.例如一個(gè)2排3列的矩陣，它的shape屬性是(2,3)

數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)

ndarray.dtype元素類型，NumPy提供自己的數(shù)據(jù)類型

數(shù)組中每個(gè)元素的字節(jié)大小

二、數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)：

array

asarray將再輸入轉(zhuǎn)換成成ndarray

arange

ones

zeros

empty只先分配內(nèi)存空間不再填充任何值

light創(chuàng)建N*N單位矩陣(對(duì)角線為1)

三、數(shù)組和標(biāo)量之間的乘除運(yùn)算

numpy數(shù)組的一個(gè)特點(diǎn)，你不c語(yǔ)言程序循環(huán)就可對(duì)數(shù)據(jù)想執(zhí)行批量改乘除運(yùn)算，這通常稱作矢量化(vectorization)。

四、基本上的索引和切片

numpy數(shù)組的索引是三個(gè)內(nèi)容豐富多彩的主題，畢竟選定數(shù)據(jù)子集或單個(gè)元素的有很多。這里我僅具體點(diǎn)可以介紹具體用法的方法，是對(duì)初級(jí)功能的我舉例名稱，讀者這個(gè)可以等自己要專用時(shí)候一一查閱相關(guān)資料。