python数组操作

2019-11-01 我的学习： 🌟一、扩展运算符：… 　　将一个数组转为用逗号分隔的参数序列。多用于函数中。不再需要 apply 方法，将数组转为函数的参数了。 　　注意： 只有函数调用时，扩展运算符才可以放在圆括号中，否则会报错。 (...[1, 2]) // Uncaught SyntaxError: Unexpected number console.log((...[1, 2])) // Uncaught SyntaxError: Unexpected number console.log(...[1, 2]) // 1 2 　　… 与 apply的效果： // ES5 的写法 Math.max.apply(null, [14, 3, 77]) // ES6 的写法 Math.max(...[14, 3, 77]) // 等同于 Math.max(14, 3, 77); 应用： （1）深拷贝数组： const a1 = [1, 2]; const a2 = a1; a2[0] = 2; a1 // [2, 2] 浅拷贝，仅拷贝指针 //ES5 的深拷贝： const a1 = [1, 2]; const a2 = a1.concat(); a2[0] = 2; a1 // [1, 2] // ES6: const a1 = [1, 2]; // 写法一 const a2

一、什么是散列表？ 问题：现在我们需要为一家超市建立一个结账系统，我们应该考虑用哪一种数据结构？ 思考：由于结账系统多用于查询，我们可以考虑使用数组。在数组中需要同时储存商品名和对应的价格，我们可以再数组中内嵌子数组，把一个商品名和对应价格同时保存在一个子数组中，最后对所有数组排序。查询是速度为O(log 2 n)。 反思：①数组无法储存具有映射关系的数据；②超市中的商品成千上万，即使查询速度为对数速度，当记录的项目多时查询起来也非常耗时。 针对反思中的两点，我们想：如果有一种数据结构，能够储存具有映射关系的数据，而且无论项目有多少，其查询数据的速度都是1该有多好。散列表就是实现了这种功能的数据结构。它能够储存具有映射关系的数据，而且查询速度永远是1. 二、散列函数 在数组中，利用索引来查找数据这一操作是瞬间完成的事情。散列函数能够把一个数据转化成一个具体的数字，而这个数字就是储存数据的数组中的索引，这样我们就可以把数据保存在数组中索引的位置了。查找数据时只要用散列函数得出索引，查找的速度就永远是1了。 所以，散列表是散列函数与数组相互配合工作的：散列函数转化数据，数组储存数据。 这样看来，散列函数必须足够强大，能够把数据转换成互不相同的数字。 三、散列表与数组、链表 散列表是我们在数组、链表之后学习的第一种有额外逻辑的数据结构：数组、链表都是把数据直接映射到内存里

numpy.reshape reshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)): tf.reshape(tensor,shape,name = None) 将矩阵t变换为一维矩阵，然后再对矩阵的形式进行更改就好了，具体的流程如下： reshape (t,shape) => reshape (t,[- 1 ]) => reshape(t,shape) 实际操作中，有如下效果：我创建了一个一维的数组 >>>import numpy as np >>>a= np. array ([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]) >>>a array ([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]) >>> 使用reshape()方法来更改数组的形状，使得数组成为一个二维的数组：（数组中元素的个数是2×4=8） >>>d = a.reshape(( 2 , 4 )) >>>d array( [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] ) 进一步提升，可以得到一个三维的数组f:（注意数组中元素的个数时2×2×2=8） >>>f = a.reshape(( 2 , 2 , 2 )) >>>f array( [[[1, 2], [3, 4]] , [[5, 6], [7, 8]] ])

NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据 大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。 关于NumPy数组有几点必需了解的： NumPy数组的下标从0开始。 同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。 在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量――秩，就是数组的维数。 NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有： ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）。 ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。 ndarray.size：数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。 ndarray

#%% #------------------------------2019.9.23 NumPy----------------------------- import numpy as np # 1.NumPy在一个连续的内存块中存储数据 # 2.性能差异 my_arr = np.arange(100000) my_list = list(range(10000)) print(my_arr) #%% # 1.ndarry:一种多维数组对象 data = np.random.randn(2,3) print(data,'\n') print(data*10,'\n') print(data+data,'\n') # 1.1.ndarry通用的同构数据多为容器――所有元素必须是相同类型的 # .shape 返回表示各维度大小的元组 # .dtype 返回类型 print(data.shape) print(data.dtype) #%% # 1.2.创建ndarry # 1.2.1.用array函数直接创建，dtype自动判定 data_list = [1,1.5,2] arr1 = np.array(data_list) print(arr1) data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] arr2 = np.array(data2) print(arr2

Ŀ¼ 1) arange 2) linspace/logspace 3) zeros/ones/eye/empty 4) reshape numpy是Python的一种开源的数值扩展库，这种库可用来存储和处理大型numpy数组比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（该结构也可以用来表示numpy数组）。 numpy库有两个作用： import numpy as np l1=[1,2,3] l2=[4,5,6] l=[] for i in range(len(l1)): l.append(l1[i]*l2[i]) print(l) arr1=np.array(l1) arr2=np.array(l2) print(arr1*arr2) ''' [4, 10, 18] [ 4 10 18] ''' 如果我们想让l1*l2得到一个结果为[4,10,18]的列表用到了for循环，非常复杂。 numpy数组即numpy的ndarray的对象，创建numpy数组就是把一个列表传入np.array()方法。 # 创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1,2,3]) print(arr,type(arr)) [1 2 3] <class 'numpy.ndarray'> #创建二维的ndarray对象 print(np.array([1,2,3],[4,5,6])) '

numpy概述 numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持： ndarray ，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy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支持比Python更多种类的数值类型。NumPy数值是 dtype (数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。 创建ndarray数组 ndarray ：N维数组对象（矩阵），所有元素必须是相同类型。 ndarray属性：ndim属性，表示维度个数；shape属性，表示各维度大小；dtype属性，表示数据类型。 ndarray 内部由以下内容组成： 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。 数组创建函数 创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数 即可： numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 参数说明： import numpy as np

案例：从头开始匹配，将符合最短的数据删除 （ # ） variable_1="I love you, Do you love me" echo $variable_1 variable_2=${variable_1#*ov} echo $variable_2 　　 案例：从头开始匹配，将复合最短的数据删除（ ## ） varible_3=${variable_1##*ov} echo $varible_3 案例：替换字符串，只替换第一次匹配成功的（ / ） echo $PATH var6=${PATH/bin/BIN} echo $var6 　　 案例：替换字符串，符合条件的全部替换 （ // ） var7=${PATH//bin/BIN} echo $var7 　　 var=${str-expr} 　　 如果变量 str 没有定义，那么var=expr 如果变量 str的字符串中有值，那么 变量 var 的值就等于 str变量的值 案例1 var="hello world" len=${#var} echo $len 　　 案例2 var1="zhang biao" len=`expr length "$var1"` echo $len 获取字串在字符串中的索引位置 （把字串拆分成一个个的字串，最先匹配到的第一个就会返回） 案例 var="quickstart is a app"

Java 基础语法学习整理笔记 文章目录 标识符 常量 基本数据类型 引用数据类型 变量 数据类型转换 算数运算符 赋值运算法 比较运算符 逻辑运算符 三元运算符 方法简单介绍 选择结构 循环结构 方法的重载（Overload） 数组 数组初始化 访问数组元素 Java 内存划分 数组异常种类 数组的常见操作 标识符 标识符 ：是在程序当中，我们自定义的内容。比如类的名字、方法的名字和变量的名字等等 命名规则 ： 标识符可以包含： 英文字母（区分大小写） 、 数字 、 字符 & 和 _ 标识符不能以数字开头 标识符不能是关键字 命名规范 ： 类名规范 ：首字母大写，后面的每个单词首字母大写（大驼峰） 变量名规范 ：首字母小写，后面每个单词首字母大写（小驼峰） 方法名规范 ：通变量名 常量 常量的分类 字符串常量 整数常量 浮点数常量 字符常量 布尔常量 空常量 基本数据类型 整数型 字节型（byte）1 个字节， ( − 2 7 , 2 7 − 1 ) (-2^{7}, 2^{7}-1) ( − 2 7 , 2 7 − 1 ) 短整型（short）2 个字节， ( − 2 15 , 2 15 − 1 ) (-2^{15}, 2^{15}-1) ( − 2 1 5 , 2 1 5 − 1 ) 整形（int）4 个字节， ( − 2 31 , 2 31 − 1 ) (-2^{31},

转载自： https://www.jb51.net/article/78762.htm 点击打开链接 使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 总的想法是：利用PIL库中的Image(）函数将图像转为array,通过对array的操作来完成对图像的操作。 numpy简介： NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。 数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作，就可以完成很多图像处理。 numpy的相关知识网上有很多资料，作为python科学计算的基础，还是非常值得认真学习的。 使用图像数组进行基本图像操作： 认识图像数组： 通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import