python数组操作

C++内存管理详解： 内存分配方式简介 　　在C++中，内存分成5个区，他们分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区和常量存储区。 　　栈，在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建，函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，效率很高，但是分配的内存容量有限。 　　堆，就是那些由new分配的内存块，他们的释放编译器不去管，由我们的应用程序去控制，一般一个new就要对应一个delete。如果程序员没有释放掉，那么在程序结束后，操作系统会自动回收。 　　自由存储区，就是那些由malloc等分配的内存块，他和堆是十分相似的，不过它是用free来结束自己的生命的。 　　全局/静态存储区，全局变量和静态变量被分配到同一块内存中，在以前的C语言中，全局变量又分为初始化的和未初始化的，在C++里面没有这个区分了，他们共同占用同一块内存区。 　　常量存储区，这是一块比较特殊的存储区，他们里面存放的是常量，不允许修改。 堆和栈究竟有什么区别？ 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事

Numpy 用于科学计算的python模块，提供了Python中没有的数组对象，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，并可与C++、FORTRAN等语言无缝结合。 ·导入numpy模块(打开cmd窗口) pip install numpy ·简单应用 import numpy as np 1.生成数组 1 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 把列表转换为数组 2 array([1, 2, 3, 4, 5]) 3 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) # 把元组转换成数组 4 array([1, 2, 3, 4, 5]) 5 >>> np.array(range(5)) # 把range对象转换成数组 6 array([0, 1, 2, 3, 4]) 7 >>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组 8 array([[1, 2, 3], 9 [4, 5, 6]]) 10 >>> np.arange(8) # 类似于内置函数range() 11 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 12 >>> np.arange(1, 10, 2) #从1到10（包括1，不包括10），步长为2 13 array([1,

JavaScript：（简称“JS”） 是一种轻量级的编程语言（ECMAscript5或6）是一种解释性脚本语言（代码不进行预编译）主要用来向HTML页面添加交互行为JavaScript 是互联网上最流行的脚本语言虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名的，但是它也被用到了很多非浏览器环境中支持面向对象、命令式和声明式（如函数式编程）风格JavaScript在1995年由Netscape公司的Brendan（布兰登） Eich，在网景导航者浏览器上首次设计实现而成。因为Netscape与Sun合作，Netscape管理层希望它外观看起来像Java，因此取名为JavaScript我们学习它的目的是让我们的页面可以动起来（HTML、CSS只能写出静态效果），并且可以添加一些用户交互的行为- JavaScript，他和Python一样是一门编程语言，而浏览器内置了JavaScript语言的解释器，所以JavaScript代码在浏览器上就可以运行- DOM，（Document Object Model）是指文档对象模型，通过它，可以操作HTML文档的相关功能，例如：对标签内容进行删除和替换等（非重点）- BOM，（Browser Object Model）是指浏览器对象模型，通过他，可以操作浏览器相关的功能，例如：浏览器设置定时器，浏览器定时刷新页面。三种js代码引入方式：1

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集： In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集： In [10]: import numpy as np In [11]: a = np.array([2,3,4,5]) In [12]: b = np.array([3,5,6]) In [13]: np.intersect1d(a,b) Out[13]: array([3, 5]) 1.3. 差集 np.setdiff1d(a,b)计算结果为a集合减去b集合，也就是剩下没有在b中出现的元素： In [15]: import numpy as np In [16]: a = [1,1,2,2,3,4,5] In [17]: b = [2,5] In [18]: np.setdiff1d(a,b) Out[18]: array([1, 3, 4]) 1.4. 异或 np.setxor1d(a,b)计算a、b集合的异或结果。 In [15]:

JavaScript JS（JavaScript）和 JAVA是没有任何关系的，使前端语言动作的基础 特点 ：现在对前端所有的动作操作都是基于JS操作的。是一门逻辑语言 简单易用：可以使用任何文本编辑工具编写，只需要浏览器就可以执行程序。 解释执行（ 解释语言 ）：事先不编译、逐行执行、无需进行严格的变量声明。 基于对象：内置大量现成对象，编写少量程序可以完成目标 JS的开发周期为10天。 Node.js就是基于Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 作用 ： 对于前端页面的展示开发 语法逻辑不够严谨 Javascript主要组成： ECMAscript js的标准语法 BOM (Browser Object Mode) 浏览器对象模型 JS提供的一种操作浏览器的一种语法 DOM (Document Object Mode) 文档对象模型 JS的引入 JS的引入有两种方法： 文件引入（在另外一个单独的文件中写JS代码，然后在需要的HTML代码中 推荐在head标签中引入JS，或者最后再引入）： <script src="./demo1.js"></script> 直接写在script标签中 <script>console.log('cc')</script> 控制台输出 console.log 在控制台输出内容： console.log('ccc')

1.简介 　　Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，也是pandas等其他数据分析的工具的基础。 　　NumPy为Python带来了多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组，且支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作。将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。 　　安装方法： pip install numpy 2、ndarray -多维数组对象 　　Numpy的核心特征就是N-维数组对 -ndarray。先通过具体的实例来展示一下ndarray的优势。 多维数组列表 3.常用属性 来源： https://www.cnblogs.com/blue-tea/p/11973313.html

介绍： 数据：就是21世纪的石油，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。 数据分析可以做什么？ 例子： 1.淘宝可以观察用户的购买记录，搜索记录以及人们在社交媒体上发布的内容选择商品推荐。 2.股票可以根据相应的数据选择买进卖出 3.今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法当中 4.爱奇艺可以为用户提供个性化电影推荐服务 为什么用python进行数据分析 1.python的代码语法简单易学 2.python可以很容易的整合C、C++等语言的代码 3.python有大量用于科学计算的库 4.python不仅可以用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统 Ipython: 安装：pip install ipython jupyter notebook 安装和启动有两种方式 一：命令行安装： pip install jupyter 启动： C:\Users\oldboy>jupyter notebook 缺点： 必须手动安装数据分析包 二：anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本，里面包含了很多科学计算相关的包，它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样，不冲突，你可以同时在电脑上安装这两个东西。那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢，主要有以下几点原因： （1

简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也 是pandas等其他数据分析的工具的基础 ，基本所有数据分析的包都用过它。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它 将常用的数学函数都支持向量化运算 ，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。 下载 >: pip install numpy 引用方式 import numpy as np # 约定俗成的起别名:np 这是官方认证的导入方式，可能会有人说为什么不用 from numpy import * ,是因为在numpy当中有一些方法与Python中自带的一些方法，例如 max 、 min 等冲突，为了避免这些麻烦大家就约定俗成的都使用这种方法。 ndarray Numpy的核心特征就是N-维数组对——ndarray. ndarray的优势 有一个购物车， 购物车中有商品的数量和对应的价格， 求总的价格 shop_car = [2,4,6,1] shop_price = [10,20,1,30] pycharm中实现: shop_car = [2,4,6,1] shop_price = [10,20,1,30] prices = 0 index = 0 for i in shop_car:

一、什么是NumPy （一）工作环境的安装 　　使用的是Anaconda环境，它是一个集成的工作环境，方便管理各种包，这里提供一个版本的链接： https://pan.baidu.com/s/1pHqRTy_uwKMArtt8SvY6Tw 提取码: 3922 。在下载后按照指示进行安装即可。 　　注意安装完毕后需要进行环境变量的配置，在电脑的系统环境变量中进行配置，将Anaconda的安装路径以及scripts路径导入系统path中。 　　此时可以在左下角开始处打开Anaconda Prompt终端： 1、检查是否安装成功 (base) C:\Users\Administrator>conda --version conda 4.5.4 2、管理虚拟环境 查看所有的虚拟环境 (base) C:\Users\Administrator>conda info --envs # conda environments: # base * H:\Anaconda3 python35 H:\Anaconda3\envs\python35 创建新的虚拟环境 (base) C:\Users\Administrator>conda create -n python37 python=3.7 切换环境 (base) C:\Users\Administrator>activate python35

站长资讯平台 ：文章目录 0、NumPy 与 ndarry 1、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度 2、numpy元素中数据存储方式，数据类型，类型转换 2.1 查看元素数据存储类型 2.2 元素数据存储类型转换 3、List类型与numpy. ndarray类型的互相转换 4、创建 ndarray 数组 4.1 方法一：列表转换 4.2 zero，ones，empty函数创建特殊数组 4.3 arrange linspace 创建线性数组 5、矩阵的索引与打印 6、矩阵的运算 6.1 基础运算 6.2 点乘 6.3 其他矩阵特征运算 6.3 排序、转置、数值裁剪 7、其他操作 7.1 横纵向的拼接 7.2 矩阵添加或拼接新元素(append或concatenate) 7.3 新增维度 7.4 增减数组维度 7.5 矩阵的切片 7.6 reshape，ravel，flatten，transpose，shape，resize更改数组形状 8、常用操作 8.1 元素平方和 8.2 numpy转换成tensorflow的tensor LAST、未来得及添加的内容 0、NumPy 与 ndarry NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。 它提供： 快速高效的多维数组对象 ndarray； 直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；