存储对目标数组的描述信息，如：dim count、dimensions、dtype、data等。

在一个图形输出窗口中，底层是一个Figure实例，通常称之为画布，包含一些可见和不可见的元素。在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。...

训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合...

上图是GEE里面对QA波段不同比特代表含义讲解，这里我们截取其中前9比特的含义。可以看出3比特和4比特分别代表云及其阴影，那么比特代表什么意思呢？其实这个比特就是我们把QA波段的值从十进制转化为二进制，3比特就是从右到...

到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。

在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr [arr> 0]）。在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。...

本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常...

我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则，用于在不同大小的数组上应用二元ufunc（例如，加法，减法，乘法等）。...

通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。...

到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。...