python数组

Python数据分析与展示 掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力 列表和数组： 列表数据类型可以不同 3.1413, ‘pi’, 3.1404, [3.1401, 3.1349], ‘3.1376’ 数组数据类型相同 3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376 高维数据：字典类型或数据表示格式(键值对) { “firstName” : “Tian” , “lastName” : “Song” , “address” : { “streetAddr” : “中关村南大街 5 号” , “city” : “北京市” , “zipcode” : “ 100081 ” } , “prof” : [ “Computer System” , “Security” ] } Numpy import numpy as np N维数组对象：ndarray Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型) 数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度 科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同，数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间 ndarray是一个多维数组对象，由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）

科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1. 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素上 # 矢量与矢量运算 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("元素相乘：") print(arr * arr) print("矩阵相加：") print(arr + arr) 运行结果： 元素相乘： [[ 1 4 9] [16 25 36]] 矩阵相加： [[ 2 4 6] [ 8 10 12]] 2. 矢量和标量运算："广播" - 将标量"广播"到各个元素 # 矢量与标量运算 print(1. / arr) print(2. * arr) 运行结果： [[ 1. 0.5 0.33333333] [ 0.25 0.2 0.16666667]] [[ 2. 4. 6.] [ 8. 10. 12.]] ndarray的索引与切片 1. 一维数组的索引与切片 与Python的列表索引功能相似 # 一维数组 arr1 = np.arange(10) print(arr1) print

•hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。 import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) res = np.hstack((arr1, arr2)) print res >>>[1 2 3 4 5 6] arr1 = np.array([[1, 2], 　　　　 [3, 4], [5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8], [9, 0], [0, 1]]) res = np.hstack((arr1, arr2)) print res >>> [[1 2 7 8] [3 4 9 0] [5 6 0 1]] 　　 　　 　　 　　 　　 来源： https://www.cnblogs.com/bozi/p/12295079.html

文章目录 一 题目 1 leetcode连接 2 题目解析 3 代码实现 4 收尾 这是我的面试经历以及整理的相关面试高频题目，希望对大家有帮助。 面试集锦 老规矩，不白嫖，点赞再看！ 一 题目 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。 1 leetcode连接 原题连接 小蓝一看，心想首先需要找到所有的子数组，然后对子数组求和，最后比较。不是很清楚？没关系，下面具体阐述下！ 2 题目解析 因为我们涉及到数组和的比较，假设数组第一个元素为最终需要返回的值，定义为result。 遍历Nums寻找 大于0 的数，保留当前sum值并累加。如果当前数组元素num值 小于0 直接赋值给sum。 为什么寻找大于0？这是本题的 关键 。在此大家可以自行思考1分钟！文后解答，这样印象会更深刻哈。 每次对当前的result值和sum值比较，将较大值赋值给result。 result=max(sum,result)。 为什么判断大于0？ 如果遍历的数组元素全是负数(<0)，我们就取 最大的负数 。(-1)+(-1)=-2,-2<-1.负数只会 越加越小 。 如果当前遍历的数组和为正数(>0)

面向对象（Object oriented Programming，OOP）编程的思想主要是针对大型 软件设计而来的。面向对象编程使程序的扩展性更强、可读性更好，使的编程可以像搭 积木一样简单。 面向对象编程将数据和操作数据相关的方法封装到对象中，组织代码和数据的方式 更加接近人的思维，从而大大提高了编程的效率。 Python 完全采用了面向对象的思想，是真正面向对象的编程语言，完全支持面向 对象的基本功能，例如：继承、多态、封装等。 Python 中，一切皆对象。我们在前面学习的数据类型、函数等，都是对象。 注：Python 支持面向过程、面向对象、函数式编程等多种编程范式。 对象的进化 随着编程面临的问题越来越复杂，编程语言本身也在进化，从主要处理简单数据开始， 随着数据变多进化“数组”； 数据类型变复杂，进化出了“结构体”； 处理数据的方式和逻辑变复杂，进化出了“对象”。 简单数据 像 30,40，50.4 等这些数字，可以看做是简单数据。最初的计算机编程，都是像这样 的数字。 数组 将同类型的数据放到一起。比如：整数数组[20,30,40]，浮点数数组[10.2, 11.3, 12.4]， 字符串数组：[“aa”,”bb”,”cc”] 结构体 将不同类型的数据放到一起，是 C 语言中的数据结构。比如： struct resume{ int age; char name[10]

Python中numpy 数组的切片操作 简介 取元素 X[n0,n1] 切片 X[s0:e0,s1:e1] 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 示例代码 输出结果 简介 X[n0,n1]是通过 numpy 库引用二维数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法。 类似的，X[n0,n1,n2]表示取三维数组，取N维数组则有N个参数，N-1个逗号分隔。 以二维数组为例： import numpy as np X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]]) 1 2 X 是一个二维数组，维度分别为 0 ，1；为了方便理解多维，采取数中括号的方式 ‘[’ 确定维数，例如：从左往右，第 0 层 [] 表示第 0 维；第 1 层 [] 表示第 1 维；…以此类推。 取元素 X[n0,n1] 这是最基本的情况，表示取 第0维 的第 n0 个元素，继续取 第1维 的第 n1个元素。如 X[2,2] 表示第0维第2个元素[20,21,22,23],然后取其第1维的第2个元素即 22； 切片 X[s0:e0,s1:e1] 这是最通用的切片操作，表示取 第0维 的第 s0 到 e0 个元素，继续取 第1维 的第 s1 到 e1 个元素（左闭右开）。如 X[1:3,1:3] 表示第0维第(1:3)个元素[[10,11,12

历程 花一周左右阅读了 Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python ，用Python实现各类数据结构和算法。此书的 中文版 。 2019/11/26-2020/2/2，开始刷LeetCode，按标签，通过率从高到低开始，完成218题，对标签重新归纳。 接下来整理之前做过的题目，归纳知识点和模板，还未开始。 标签整理 数据结构 数组 字符串 链表 树 字典树/二叉搜索树 线段树/线状数组 栈/队列 堆 图 拓扑排序 哈希表 并查集 算法 查找 二分查找 排序 快排 堆排序 贪心算法 DFS/BFS 动态规划 递归/回溯/记忆化 分治 双指针/滑动窗口/Line Sweep 其他 设计 数学/几何/脑筋急转弯 位运算 随机/蓄水池抽样/Rejection Sampling Ordered Map/极小化极大 来源： https://www.cnblogs.com/vincent1997/p/12267478.html

JavaScript JavaScript引入方式 script标签内写代码 <script>在这里写JS代码</script> 引入额外的JS文件 <script src="myscript.js"></script> JavaScript语言规范 注释 // 单行注释 /* 多行注释 */ JavaScript语言基础 变量声明 JavaScript的变量名可以使用数字、字母、_、$组成，但是不能以数字开头。 声明变量使用 var 变量名; 的格式来声明。 var name="xiaowu"; var age=18; 注意 变量名是区分大小写的。 推荐使用驼峰式命名规则。 保留字(关键字)不能用做变量名。 JavaScript数据类型 JavaScript拥有动态类型 var x; // 此时x是underfined var x=1; // 此时x是数字 var x="xiaowu"; // 此时x是字符串 数值(Number) JavaScript不区分整型和浮点型，只有一种数字类型。 var a=18; var b=18.18; var c=123e3; // 123000 var d=123e-3 // 0.123 还有一种NaN，表示不是一个数字(Not a Number)。 常用方法： parseInt("123") // 返回123 parseInt("abc")

1、常规办法：数组元素的存取方法和Python的标准方法相同 a = np.arange(10) #>>[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # # # 获取某个元素 print(a[3]) #>> 3 # # # 切片[3,6)，左闭右开 print(a[3:6]) #>> [3, 4, 5] # # # 省略开始下标，表示从0开始 print a[:5] #>>[0, 1, 2, 3, 4] # # # 下标为负表示从后向前数 print( a[3:]) #>>[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # # # 步长为2 print a[1:9:2] #>>[1, 3, 5, 7] # # # 步长为-1，即翻转 print (a[::-1]) #>>[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] # # # 切片数据是原数组的一个视图，与原数组共享内容空间，可以直接修改元素值 a[1:4] = 10, 20, 30 print( a) #>>[ 0, 10, 20, 30, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # # # 因此，在实践中，切实注意原始数据是否被破坏，如： b = a[2:5] b[0] = 200 print( a) #>>[ 0 10 200 30 4 5 6 7 8 9] 2、整数/布尔数组存取1)整型　　#

numpy数组创建 下面将展示一些ndarray的构造函数 numpy.empty 这个构造函数将创造指定形状的空数组。它的构造函数如下： numpy . empty ( shape , dtype = float , order = 'C' ) shape表示创建数组的形状 dtype表述数组内元素的数据类型 Order 'C’为按行的 C 风格数组，'F’为按列的 Fortran 风格数组 例1 import numpy as np a = np . empty ( [ 2 , 3 ] , dtype = int ) print ( a ) ''' 输出为 [[ 648544432 32763 648548960] [ 32763 1176174320 413]] 因为是空所以输出int型随机数 ''' numpy.zeros 该构造函数构造全为0的数组，其构造函数如下 numpy . zeros ( shape , dtype = float , order = 'C' ) 例1 import numpy as np a = np . zeros ( [ 2 , 3 ] , dtype = int ) print ( a ) ''' 输出为 [[0 0 0] [0 0 0]] ''' 例2 #也可以自定义dtype import numpy as np a = np .