python数组操作

Ipython:交互式的Python命令行 TAB:自动完成 ?:内省,命令空间搜索 !:执行系统命令 %run:命令执行文件代码 Ipython常用魔术命令: %quickref:显示Ipython的快速参考 %magic:显示所有魔术命令的详细文档 %debug:从最新的异常追踪的底部进入交互式命令调试器 %hist:打印命令的输入(可选输出)历史 %pdb:在异常发生后自动进入调试器 %paste:执行剪贴板中的Python代码 %cpaste:打开一个特殊提示符以便手工粘贴待执行的Python代码 %reset:删除interactive命名空间中的全部变量/名称 %page OBJECT:通过分页器打印输出OBJECT %run script.py:在Ipython中执行一个Python脚本文件 %prun statement:通过cProfile执行statement,并打印分析器的输出结果 %time statement:报告statement的执行时间 %timeit statement:多次执行statement以计算系统平均执行时间,对那些执行时间非常小的代码有用 %who %who_is %whos:显示interactive命名空间中定义的变量,信息级别/冗余度可变 %xdel variable:删除variable

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Numpy 的核心内容是它的多维数组对象——ndarray（N-Dimensions Array），整个包几乎都是围绕这个对象展开。Numpy 本身并没有提供多么高级的数据结构和分析功能，但它是很多高级工具（如 pandas）构建的基础，在结构和操作上具有统一性，因此理解 Numpy 的数组及面向数组的计算有助于更加高效地使用诸如 pandas 之类的工具。 <br /> #数据结构 Numpy 的 ndarray 提供了一种将 同质数据块 解释为多维数组对象的方式。同质，表示数组的元素必须都是相同的数据类型（如 int，float 等）；解释，表示 ndarray 的数据块其实是线性存储的，并通过额外的元信息解释为多维数组结构： 下面是一个 3×4 的矩阵：（使用类似 3×4×2... 这种格式表示多维数组的结构时， 从左向右 的数字对应表示 由表及里 的维度，或称为 轴 ，按索引给轴编号后可称为“轴 0”、“轴 1”等） lang:python >>> foo array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> foo.dtype dtype('int32') >>> foo.shape (3, 4) >>> foo.strides (16,

scala 开发spark可以使用哪些语言： Python开发45% scala 35% java 20% 一、scala的概述 java基础上代码的简化版、功能的加强版 隐式转换 高阶函数 一个函数的参数是另一个函数 ，或者是返回值是一个函数 1、scala继承了面向对象编程和面向函数式编程的各种特征，在2003年发布了基础java的第一个版本 Object-Oriented Meets Functional scala 优雅 简洁 强大 基于spark的开发使用scala语言实现wordcount sc.textFile("/user/beifeng/input/wc.txt") //RDD[String] .flatMap(x=>x.split(" ")) // Array[(String)] .map(x=>(x,1)) //Array[(String,Int)] .reduceByKey((x,y)=>(x+y)) //Array[(String,Int)] .saveAs("/user/beifeng/output1") hadoop hive hive spark oozie flume Array(hadoop hive hive spark oozie flume ) Array[(hadoop,1), (hive,1), hive spark oozie

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一、yNumPy - 简介 NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级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。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！ 通过Numpy，可以进行如下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作，NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。 现在一般通过Numpy、Scipy（Scientific Python）和Matplotlib（绘图库）结合来替代MatLab，是一个流行的技术计算平台。 NumPy的优点： 对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多； NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的； NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多 当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此

接着跟大家更新c++入门教程：c++中的动态数组 C++的new操作符是该语言一个非常好的语法特性，然而实际使用中却发现new操作符有不少限制，为突出的一点便是用new操作符分配多维数组空间时，不能让数组的每一维都动态可变。本文将对此提出一个简单直观的解决方案，在一个实际问题的简化模型中加以说明，并以此释清许多初学者对C++中new操作符与多维数组的误区。 1. 问题的提出－－多维可变数组的实际用途 　　下面是实际编程中遇到问题的一个简化模型。ChessBoard是一个棋盘类，其中的m_board是用来保存棋盘上棋子信息的二维数组。DIMENSION是棋盘的尺寸或者维数，因为要用于数组声明，所以它必须是一个编译期间可以确定其值的常量，这里我们使用了无名枚举。对于不同种类棋的棋盘大小是不同的，对于黑白棋，DIMENSION定义为8，对于五子棋，DIMENSION应该为15，而围棋呢，又得是19。对此这段代码采用了条件编译来确定DIMENSION常量的值，以保证这段代码具有较好的可重用性。 　　由于m_board必须是编译期常量，于是在程序运行时刻m_board数组的大小是不可改变的。如果程序中要同时实现黑白棋、五子棋和围棋就不能这样来做了－－当然这样有点夸张，不过就算光是围棋也有9x9、13x13、19x19几种棋盘，而且应当能让用户在程序运行时自由选择。 class

前述 　　复习一下Java中的集合类，是面试笔试中常考察的一个点，特地做的整理。 什么是集合类？ 　　集合类，也叫容器类。Java集合类可以用来存储数量庞大的对象。 　　我们和数组进行对比： 　　数组：存储基本数据类型，数据类型单一，长度固定，不能动态增大容量。 　　集合：存储的即可是基本类型的值，也可以是对象，可以存储多种数据类型，长度可变，可以动态增大容量。 Java集合类的体系 　　Java集合类主要有两个接口派生而出：Collection和Map。即集合类都是实现的这两个接口。我们在实际编程中经常使用的有 List、Set、Queue（这些是实现的 Collection 接口）HashMap、TreeMap、HashTable（这些实现的 Map 接口） Collection接口结构 　　Collection 接口位于 Java.util 包下，是一个父接口， List、Set、Queue 都是实现的 Collection 接口。Collection 做为父接口提供一些操作集合类的方法，因此它的子接口也有这些方法。 　　Collection 接口不能被实例化，并且在实际的编程过程中几乎不会使用它进行数据的存储。 Map接口结构 　　Map 接口实现的是键值对的存储，类似 python 中的 dict。 　　Map中比较常见的是 HashMap、TreeMap

一、如何编写 1、JavaScript代码存在形式 <!-- 方式一 --> <script type"text/javascript" src="JS文件"></script> <!-- 方式二 --> <script type"text/javascript"> Js代码内容 </script> 2、JavaScript代码存放位置 HTML的head中 HTML的body代码块底部(推荐) 由于Html代码是从上到下执行，如果Head中的js代码耗时严重，就会导致用户长时间无法看到页面，如果放置在body代码块底部，那么即使js代码耗时严重，也不会影响用户看到页面效果，只是js实现特效慢而已。 二、变量 JavaScript中变量的声明是一个非常容易出错的点，局部变量必须一个 var 开头，如果未使用var，则默认表示声明的是全局变量。 <script type="text/javascript"> // 全局变量 name = 'seven'; function func(){ // 局部变量 var age = 18; // 全局变量 gender = "男" } </script> JavaScript中代码注释： 单行 // 多行 /* */ 注意：此注释仅在Script块中生效。 三、数据类型 JavaScript 中的数据类型分为原始类型和对象类型： 原始类型

文章目录 1、数组的创建与操作 1.1 数组创建 1.2 数组元素获取 1.3 数组的常用属性 2、数组的基本运算符 2.1 广播运算 3、常用的数学和统计函数 4、线性代数的相关计算 4.1 特征根与特征向量 4.2 多元线性回归模型的解 4.3 多元一次方程组的求解 Python的数值运算模块Numpy，通过numpy模块的学习，你将掌握如下几方面的内容： 数组的创建与操作； 数组的基本数学运算； 常用数学和统计函数； 线性代数的求解； 伪随机数的创建。 1、数组的创建与操作 Numpy的数据类型为ndarray，通过array函数创建数组： 1.1 数组创建 import numpy as np # 一维数组 arr1 = np . array ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] ) # 二维数组 arr2 = np . array ( [ [ 1 , 2 , 3 ] , [ 4 , 5 , 6 ] , [ 7 , 8 , 9 ] ] ) ''' array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) ''' 1.2 数组元素获取 arr2 [ 1 , 1 ] arr2 [ 1 : , 1 : ] arr2 [ [ 0 , 2 ] , [ 0 , 2 ] ] ''' 5

一 . numpy -- 数据分析:就是把一些看似杂乱无章的数据信息提炼出来,总结出所研究的内在规律 -- 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib -- Numpy(Numerical Python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的纬度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 　　1. 创建ndarray import numpy # 一维数组的创建 array1 = numpy.array([1,2,3]) # 二维数组的创建(通常用的是二维) array2 = numpy.array([[1,'two',3],[4,5,6]]) !!! 注意: numpy默认里面的所有元素类型都是相同的,全是数字,全是字母等 如果传进来的列表中数据类型不统一,则统一为同一类型,优先级:str>float>int 　　　　 1.1 使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,数据来源一张图片 import matplotlib.pyplot as plt img_array = plt.imread('./sjl.jpg') plt.imshow(img_array) # 显示图片 操作numpy数据同步到图片中(修图底层就是这么实现的) img_array = img_array - 50 plt.imshow(img

2019年12月13日10:35:20 1.介绍 2019年10月31日15:09:03 2.基本语法 2.1 定义变量 2019年10月31日16:12:34 1.函数外必须使用var定义变量 var a=1 b:=5 声明变量的一般形式是使用 var 关键字： var name type 其中，var 是声明变量的关键字，name 是变量名，type 是变量的类型。 2.没有全局变量说法，只有包变量 3.集中定义变量 var ( a int c string d bool ) 4.使用var关键字 var a,b,c bool var s1,s2 string="hello","world" 5.使用：=定义变量 只能在函数体内使用 a,b,c:=1,2,"123" 6.基本类型 Go语言的基本类型有： bool string int、int8、int16、int32、int64 uint、uint8、uint16、uint32、uint64、uintptr byte // uint8 的别名 rune // int32 的别名 代表一个 Unicode 码 float32、float64 complex64、complex128 7.源代码： package main import "fmt" var ( a int c string d bool ) func main()