3.6 高级功能 3.6.1 QOS优先级支持 KSZ8795CLX为VoIP和视频会议等应用提供服务质量（QoS）优先级功能。KSZ8795CLX通过设置端口控制9寄存器 bit[1]和端口控制0寄存器bit[0]为每个端口提供1个、2个或4个优先级队列，1/2/4个队列划分如下： • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 00：单一输出队列（默认）。 • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 01：可将传出端口划分为2个优先级发送队列。 • [端口控制9寄存器bit[1]，控制0 bit[0]] = 10：可将传出端口划分为4个优先级发送队列。 4个优先级发送队列是KSZ8795CLX中的新功能。队列3为 高优先级队列，队列0为 低优先级队列。端口控制9寄存 器bit[1]和端口控制0寄存器bit[0]分别用于使能端口1、2、3、4和5的划分发送队列。如果某个端口的发送队列未划分， 则高优先级和低优先级数据包在发送队列中具有相同的优先级。 此外，还有一个附加选项，或者始终首先发送高优先级数据包，或者通过端口控制14、15、16和17寄存器（按照 bit[6:0]，默认值为8、4、2和1）针对4个优先级队列比例使用可编程加权公平队列。 选择2队列配置时，将使用寄存器130 bit[7:6] Prio_2Q[1:0]。这些位用于将 IEEE 802.1p的2位结果从寄存器128和129 或者TOS/DiffServ的2位结果从寄存器144-159（对于4个队列）映射到具有高优先级或低优先级的2队列模式中。 有关详细信息，请参见寄存器130 bit[7:6]的说明。 3.6.1.1 基于端口的优先级 对于基于端口的优先级，每个传入端口分别归类为优先级0-3的接收端口。优先级3接收端口接收的所有数据包标记为高 优先级，并将被发送到高优先级发送队列（如果已划分相应的发送队列）。端口控制0寄存器bit[4:3]用于分别使能端口 1、2、3、4和5的基于端口的优先级。 表3-12： 端口5 SW5-RMII连接 SW5-RMII MAC到MAC连接 （PHY模式） 说明 SW5-RMII MAC到PHY连接 （MAC模式） 外部MAC KSZ8795CLX SW5-RMII信号 类型 外部PHY KSZ8795CLX SW5-RMII信号 类型 REF_CLKI RXC5 时钟模式下 输出50 MHz 参考时钟 50 MHz REFCLKI5 正常模式下 输入50 MHz CRS_DV RXDV5/ CRSDV5 输出 载波监听 / 接收数据有效 CRS_DV TXEN5 输入 — — — 接收错误 RXER TXER5 输入 RXD[1:0] RXD5[1:0] 输出 接收数据位 [1:0] RXD[1:0] TXD5[1:0] 输入 TX_EN TXEN5 输入 发送数据使能 TX_EN RXDV5/ CRSDV5 输出 TXD[1:0] TXD5[1:0] 输入 发送数据位 [1:0] TXD[1:0] RXD[1:0] 输出 50 MHz REFCLKI5 正常模式下 输入50 MHz 参考时钟 REF_CLKI RXC5 时钟模式下 输出50 MHz 2016 Microchip Technology Inc. DS00002112A_CN 第33页

Python是数据科学和机器学习领域广泛使用的编程语言，其丰富的库为数据分析提供了强大的支持。在Python中，matplotlib、pandas和numpy是三个非常关键的库，它们分别用于数据可视化、数据处理和数值计算。 matplotlib是Python中最常用的绘图库，它能够创建各种高质量的图表，如折线图、散点图、条形图等。在提供的代码示例中，展示了如何绘制折线图。`plt.plot()`函数用于绘制折线，通过调整`linestyle`参数可以改变线条的样式，如直线、虚线、点划线等。`plt.xticks()`和`plt.yticks()`用于设置坐标轴的刻度标签，而`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`则用来定义坐标轴的名称。`plt.legend()`用于添加图例，`plt.title()`设定图表的标题，`plt.grid()`则用于添加网格线。此外，`plt.savefig()`用于将图表保存到本地。 pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame和Series两种主要的数据结构，用于存储和操作结构化数据。虽然在给出的代码中没有直接使用pandas，但在实际数据分析中，通常会用pandas来清洗、预处理数据，然后用matplotlib进行可视化。 numpy则是Python中的数值计算库，提供了高效的多维数组对象ndarray，以及大量的数学函数来处理这些数组。在进行机器学习模型训练或科学计算时，numpy数组可以极大地提高性能。虽然这段代码也没有直接使用numpy，但在数据分析中，例如数据预处理、特征工程等步骤，numpy的作用不可或缺，比如使用numpy的函数`np.random.randint()`生成随机整数序列。 matplotlib、pandas和numpy是Python中进行数据处理和可视化的三大支柱。matplotlib提供图表绘制功能，使数据结果直观呈现；pandas用于高效地组织和处理数据，方便数据清洗和分析；numpy则专注于数值计算，为复杂的数据运算提供高性能支持。掌握这三个库的基本操作，对于Python在数据分析和机器学习领域的应用至关重要。

numpy库的使用 创建数组 x1 = np.array([1, 2, 3], dtype="int8") print(x1) print(x1.dtype) # 数据类型 x2 = np.array(range(1, 10), dtype="int8") print(x2) print(x2.dtype) x3 = np.arange(1, 10, 2, dtype="int8") print(x3) print(x3.dtype) 数据类型 x3 = np.arange(1, 10, 2, dtype="int8") print(x3) print(x3.dtype) # 改变数据类

Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多说，我们直接看输出结果： 从X二维矩阵可以看出来：7行3列（M行N列） 每一行显示[-2 0 2]

以前用的是python3.5，今天安装matplotlib库的时候提示python版本必须3.6以上，无奈之下，就直接重新安装了python3.8.2及部分常用的python第三方库，想到当初我在初次安装时查找了各种资料，于是想把我关于这方面知道的最简单的安装通用公式总结一下，送给在这方面正在迷茫的朋友们。 目录 了解你的电脑及python版本 若下载的是WHL文件 若下载的是压缩文件 特例 了解你的电脑及python版本 首先，要对我们的电脑有一些了解，最主要是电脑系统类型以及你所安装的python版本 以我的电脑来说，系统类型是64位操作系统（×64），python版本是3.8.2 py

对python-numpy库的详细分析介绍，内含详细的函数使用，和样例代码

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 要想安装NumPy有两种方式，第一种是在 cmd 中安装；第二种是在 pycharm（Python IDE）中安装。 1、查看版本 我用的是第一种方式。首先查找 python 安装路径（安装路径有点乱，不要见怪）。并查看里面的版本，我的是3.8。 2、下载 NumPy 库 登录https://pypi.org/project/numpy/#files地址，找到对应python版本的NumPy库。其中cp38代表3.8版本 我对应的版

Python之Numpy库常用函数大全（含注释）

python的numpy库手册官方文档,人工智能python必备的库

numpy-1.18.1 mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl 一个用python实现的科学计算，包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具，如:矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。