python数组操作

地址：https://leetcode-cn.com/problems/permutations/solution/hui-su-suan-fa-python-dai-ma-java-dai-ma-by-liweiw/ 首先解释“回溯”算法的应用，“回溯”算法主要用于搜索，因此有时候“回溯算法”也叫“回溯搜索”。这里“搜索”的意思即“查找我们所需要的解”。我们每天使用的“搜索引擎”就是帮助我们在庞大的互联网上搜索我们需要的信息。 而这里的“回溯”指的是“状态重置”，可以理解为“回到过去”、“恢复现场”，是在编码的过程中，为了节约空间而使用的一种技巧。 下面我们通过一个非常经典的问题，介绍“回溯”算法在查找问题的解中的应用。 这是「力扣」上第 46 号问题：“全排列”，这道题给我们一个没有重复数字的数组，要求我们返回其所有可能的全排列。 例如给出的数组是 [1, 2, 3] ，这个数组所有可能的全排列如下： [ [1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1] ] 我们知道， N 个数字的全排列一共有 N ! N! N ! 这么多个。 大家可以尝试一下在纸上写 3 个数字、4 个数字、5 个数字的全排列，相信不难找到这样的方法。 例如数组 [1, 2, 3] 的全排列。 我们先写以 1 开头的全排列

目录 Numpy 1.基本操作 1.1数组转换 1.2数组生成 1.3文件读取 1.4查看操作 2.数据类型 2.1指定数据类型： 2.2查看数据类型 2.3数据类型转换 3.数组运算 3.1数组间运算 3.2数组与标量 4.索引和切片 4.1基本索引和切片 4.2布尔型索引 4.3花式索引 5.数组转置和轴对换 6.数组函数 6.1通用函数：元素级数字函数 6.2where函数 6.3数学和统计方法 6.4排序方法 6.5集合运算函数 线性代数 Numpy 1.基本操作 1.1数组转换 创建数组的最简单的方法就是使用array函数，将Python下的list转换为ndarray #通过数组创建一个ndarray data1 = [6,7.5,8,0,1] arr1 = np.array(data1) arr1 #输出为: array([6,7.5,8,0,1]) 创建二维数组 #通过数组创建一个二维的ndarray data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] arr2 = np.array(data2) arr2 #输出为： array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 重新定义矩阵的形状 array.reshape((n,m)) 1.2数组生成 除了通过数组转换而来之外，我们可以利用np中的一些内置函数来创建数组，比如我们创建全0的数组

给定一个数组，将数组中的元素向右移动 k 个位置，其中 k 是非负数。 给定一个数组，将数组中的元素向右移动 k 个位置，其中 k 是非负数。 代码： 思路： 我的思路涉及三个知识点。 1.Python 中， list 相加指的是列表相加，而不是列表中的每个值相加。 区分字符串相加 + ,extend() ，前者是生成一个新的对象，后者是原地修改对象。 注意元素添加 append()。 https://blog.csdn.net/weixin_42350212/article/details/80628539 2.深入理解python切片操作 切片操作提供三个参数[start_index,stop_index,step] start_index是切片的起始位置 stop_index是切片的结束位置（不包括） step可以不提供，默认值是1，步长值不能为0，不然会报错ValueError https://blog.csdn.net/xpresslink/article/details/77727507 3.list 赋值时，l1=l 与 l1=l[:]区别 前者是对对象的引用，后者是直接创建了一个新的对象（指向了新的地址） https://www.zhihu.com/question/54282837 class Solution(object): def rotate(self,

1、产生n个全为1的数组 a=[1]*n 2、字符数字转化 int('12') float('12.5') str(123.45) ASCII码转为相应的字符：chr(97) 字符转化为相应的ASCII码：ord('a') 3、三元运算 b = 100 a = 10 if b>0 else 5 #a = 10 a = 100 if b<0 else 5 # a = 5 4、python数组的使用 4-1、Python的数组分三种类型： (1) list 普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。 定义方式：arr = [元素] (2) Tuple 固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。 定义方式：arr = (元素) (2) Dictionary 词典类型， 即是Hash数组。 定义方式：arr = {元素k:v} 4-2、下面具体说明这些数组的使用方法和技巧： (1) list 链表数组 a、定义时初始化 a = [1,2,[1,2,3]] b、定义时不初始化 一维数组： arr = [] 多维数组： arr = [i for i in range(3), 1,[]] #注意， i for in xx 这个必须放在第一个位置，否则要先定义i， arr = [[0,1,2],1,[]] 如: arr = [i for i in range(5), j for j

Go 语言支持复合类型： 数组：array 切片：slice 指针：pointer 字典：map 通道：chan 结构体：struct 接口：interface 1. array 同一类型数据的集合 var arr [n]type //声明type类型一维数组 var arr [m][n]type //声明type类型二维数组 多维数组以此类推 也可以用 := 声明 arr := [n]type{元素1[,元素2, ...]} 其中n可以用 "..." 三个点表示，系统会根据元素个数来确定 下标只能为 int 类型，而 php 还支持 string 类型的下标 1.1 数组长度 len(arr) 注：数组长度在定义后就不可变 1.2 遍历： a . 循环通过过数组下标访问 arr[0] ~ arr[(len(arr))] b . range arr, 有两个返回值 第一个为数组下标，第二个为元素的值，与php遍历数组相似 for k, v := range array { fmt.Printf("arr[%d] = %d \t", k, v) } foreach ($arr as $k => $v) { printf("arr[%d] = %d \t", $k, $v); //echo '$arr[' . $k . "] = " . $v . "\t"; } 1.3

numpy的概念 一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分在python科学计算库的基础库，多用于在大学、多维数组上执行数值运算。 numpy基础 import numpy as np import random # 创建数组 t1 = np.array ( [ random.randint ( 2, 9 ) for i in range ( 10 ) ] ) t2 = np.arange ( 1, 6 ) t3 = np.array ( range ( 1, 10, 2 )) print ( "t1:" , t1 ) print ( "t2:" , t2 ) print ( "t3:" , t3 ) print ( type ( t1 )) print ( t1.dtype ) # 指定数据的类型 t4 = np.array ( range ( 1, 6 ) , dtype = "i1" ) print ( "*" *30 ) print ( t4.dtype ) print ( t4 ) # numpy 中的bool类型 t5 = np.array ( [ 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 3 ] , dtype = bool ) print ( t5 ) # numpy更改数据类型 t6 = t5.astype ( "int64" ) #

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy 操作 使用NumPy，开发人员可以执行以下操作： 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。 NumPy – MatLab 的替代之一 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个流行的技术计算平台。 但是，Python 作为 MatLab 的替代方案，现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。 NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。 NumPy - Ndarray 对象 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目

JavaScript概述 ECMAScript和JavaScript的关系 1996年11月，JavaScript的创造者--Netscape公司，决定将JavaScript提交给国际标准化组织ECMA，希望这门语言能够成为国际标准。次年，ECMA发布262号标准文件（ECMA-262）的第一版，规定了浏览器脚本语言的标准，并将这种语言称为ECMAScript，这个版本就是1.0版。 该标准一开始就是针对JavaScript语言制定的，但是没有称其为JavaScript，有两个方面的原因。一是商标，JavaScript本身已被Netscape注册为商标。而是想体现这门语言的制定者是ECMA，而不是Netscape，这样有利于保证这门语言的开发性和中立性。 因此ECMAScript和JavaScript的关系是， 前者是后者的规格，后者是前者的一种实现 。 ECMAScript的历史 年份 名称 描述 1997 ECMAScript 1 第一个版本 1998 ECMAScript 2 版本变更 1999 ECMAScript 3 添加正则表达式 添加try/catch ECMAScript 4 没有发布 2009 ECMAScript 5 添加"strict mode"严格模式 添加JSON支持 2011 ECMAScript 5.1 版本变更 2015 ECMAScript 6

numpy的基础用法 初识Numpy numpy基础用法 nparray索引和切片 Numpy数据存取 numpy二元函数 numpy三元函数 numpy集合运算 初识Numpy NumPy是一个Python包，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 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基础用法 numpy方法 解释 np.dtype 指定当前numpy对象的整体数据, 见下一个表格 np.itemsize 对象中每个元素的大小, 单位字节 np.size 对象元素的个数, 相当于np.shape中的n*m值 np.shape 轴, 查看数组形状, 对于矩阵, n行m列 np.ndim 秩 np.isnan(list) 筛选出nan值 np.iscomplex(list) 筛选出非复数 ~ 取补运算符 np.array(数组, dtype=np.bool) 自定义数组类型 np.astype(np.bool) 转换数组类型 np.mat() 将python 列表转化成矩阵

前言 考虑到印象笔记以后不续费了,这里转存到博客园一份 因内容是自己写的笔记, 未作任何润色, 所以看着很精简, 请见谅 查看官方文档 在新的go安装包中,为了减小体积默认去除了go doc 安装go语言后在DOS中输入 godoc -http=:9000 然后在浏览器中打开 127.0.0.1:9000 即可(不能关闭DOS) 该系列参照了大佬的学习路线,加上本人的代码实践,大佬链接 https://www.liwenzhou.com/posts/Go/go_menu 目录结构 GOPATH > src 代码(pkg包/bin编译后文件) > 域名 > 用户名 > 项目 > 模块 双引号单引号 单引号代表字符 > 'a' 双引号代表字符串 > "abcd" 中文最少3位所以只能用双引号 编译代码 进入目录(项目) go build -o 文件名 main.go main.go是项目主入口 调试代码 go run 文件 设置生成文件的格式(跨平台) 命令行 // 生成linux可执行文件 SET CGO_ENABLED=0 //禁用CGO SET GOOS=linux //设置目标平台为linux SET GOARCH=amd64 //目标架构为amd64 // 生成win SET GOOS=windows // 生成mac SET GOOS=darwin git控制 只需控制