1、numpy.chararray.flatten(order)
该函数将矩阵或者数组降低到一维,order参数定义了降维的方向,默认按行降维,即order='C',其他还有'F'、'A'、'K'。
示例:
import numpy as np
varA = [[1, 2], [3, 4]]
varA = np.array(varA)
varB = varA.flatten()
varB输出:array([1, 2, 3, 4])
varC = varA.flatten(order='F')
varC输出:array([1, 3, 2, 4])
对于矩阵来说,matA.flatten()还是矩阵,可以通过matA.flatten().A得到一维的数组。
示例:
import numpy as np
varA = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
varA = mat(varA)
varB = varA.flatten()
此时的varB是matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
varC = varA.flatten().A
此时的varC是array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]), shape(varC)为(1, 6)
varD = varA.flatten().A[0]
此时的varD是array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), shape(varD)为(6, )
2、nohup
nohup用于不挂断地运行命令,语法如下:
nohup Command [arg] [&]
典型用法:
nohup python -u abc.py > out.log &
注意,添加-u参数,使得python不启用缓冲,否则out.log并不能够马上看到输出。
3、tailf和tail -f
两者用于跟踪日志文件,两者的区别如下:
tailf 总是从文件开头一点一点的读, 而tail -f 则是从文件尾部开始读;
tailf check文件增长时,使用的是文件名, 用stat系统调用;而tail -f 则使用的是已打开的文件描述符; 注:tail 也可以做到类似跟踪文件名的效果; 但是tail总是使用fstat系统调用,而不是stat系统调用;结果就是:默认情况下,当tail的文件被偷偷删除时,tail是不知道的,而tailf是知道的。
典型用法:
tailf log/abc.out
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