2022年6月7日，欧洲议会（European Parliament）发布一项关于无线电设备指令的修正案，用以统一常用的中小型便携式电子设备的充电端口。该修正案旨在减少每年产生的电子垃圾，并让消费者在购入新电子设备时，可自行选择是否要额外购买充电设备。

根据此修正案，可通过电源线重复充电的手机，以及其他相似类别的无线电设备（如：平板电脑、电子阅读器、耳机、数码相机、头戴式耳机、掌上游戏机，以及便携式扬声器）皆须采用USB Type-C端口。在该法案生效40个月后，笔记本电脑也须适用此规范。待修正案正式批准后，将在欧盟官方公报（EU Official Journal）上公布，20日后生效，并于生效日起算2年后开始适用于监管范围内的电子设备。

值得关注的是，除了欧洲议会，其他国家如智利众议院也在2022年4月21日提出法律草案，拟为不同类型的电子设备建立标准化的统一充电规格（USB Type-C）。

Original: https://www.cnblogs.com/amberlcs/p/16591734.htmlAuthor: Amber000Title: 欧洲发布统一电子设备的充电端口修正案，拟统一充电规格（USB Type-C）

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。

有时候我们会使用到3维或者更高维的NumPy数组（比如计算机视觉的应用中），通过重塑1维向量或转换嵌套Python列表来创建3维数组时，索引分别对应(z,y,x)。索引z是平面编号，(y,x)坐标在该平面上移动，如下图所示：

通过上述索引顺序，可以方便的保留灰度图像，a[i]表示第i个图像。

但这样的索引顺序并不具有广泛性，例如在处理RGB图像时，通常使用(y,x,z)顺序：首先是两个像素坐标，然后才是颜色坐标（Matplotlib中的RGB，OpenCV中的BGR）：

这样可以方便地定位特定像素，如 a[i,j]给出像素(i,j)的RGB元组。

因此，几何形状的创建实际取决于你对域的约定：

显然，hstack，vstack或dstack之类的NumPy函数并不一定满足这些约定，其默认的索引顺序是(y,x,z)，RGB图像顺序如下：

如果数据不是这样的布局，使用concatenate命令可以方便的堆叠图像，并通过axis参数提供索引号：

如果不考虑轴数，可以将数组转换hstack和相应形式：

这种转换非常方便，该过程只是混合索引的顺序重排，并没有实际的复制操作。

通过混合索引顺序可实现数组转置，掌握该方法将加深你对3维数据的了解。根据确定的轴顺序，转置数组平面的命令有所不同：对于通用数组，交换索引1和2，对于RGB图像交换0和1：

注意， transpose（a.T）的默认轴参数会颠倒索引顺序，这不同于上述述两种索引顺序。

广播机制同样适用多维数组，更多详细信息可参阅笔记” NumPy中的广播”。

最后介绍 einsum(Einstein summation)函数，这将使你在处理多维数组时避免很多Python循环，代码更为简洁：

该函数对重复索引的数组求和。在一般情况下，使用 np.tensordot(a,b,axis=1)就可以，但在更复杂的情况下，einsum速度更快，读写更容易。

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