Numpy 数组操作

　　NumPy支持各种索引和切片操作、数组转置和重塑操作、数组拼接和堆叠操作等。这些功能可以使用户方便地对数据进行处理、计算和分析。 基本操作 ndarray 数组与其他数据序列类似，也可以进行索引、切片和迭代。 1. 索引 一维与列表完全一致，多维时同理，这里直接用示例说明。 　　除了一些基本的索引操作，ndarray 也支持一些不一样的索引方式。 2. 切片 对 ndarray 进行切片操作与一维数组相同，用索引标记切片的起始和终止位置即可。因为 ndarray 可以是多维数组，在进行切片时，通常需要设定每个维度上的切片位置。 一维与列表完全一致，多维时同理。 所有的切片方式都是开区间（左闭右开）。 import numpy as np # 创建一个 4×6 的二维数组 arr = np.random.randint(0, 100, size=(4, 6)) print('arr=\n', arr) # 截取第 2 行到最后一行，第 2 列到第 4 列构成的 ndarray arr1 = arr[1:, 1:4] print('arr1=\n', arr1)

笔记 · 2023-05-24 · 176 人浏览
Numpy 数组操作

Numpy 常用方法

　　在了解Numpy 基本概念后使用 Numpy，可以很方便地执行数组运算、逻辑运算、傅里叶变换和图形图像操作。Numpy 数组的运算效率优于 Python 的标准 List 类型。而且代码中使用 Numpy 可以省去很多烦琐的处理语句，代码更为简洁。 Numpy 数组属性 1. 常用术语 轴（Axis）：每个线性数组称为一个轴，轴即数组的维度（Dimensions）。 秩（Rank）：秩描述 Numpy 数组的维数，即轴的数量。 例如：[0, 1, 2] 是一个一维数组，只有一个轴，其秩为 1，轴长度为 3； [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]是一个二维数组，数组的秩为 2，具有两个轴，其中第一个轴（维度）的长度为 2，第二个轴（维度）的长度为 3。 在使用的时候可以声明 axis，如果 axis=0，表示按第 0 轴方向操作，即对每列进行操作；如果 axis=1，表示按第 1 轴方向操作，即对每列进行操作。 import numpy as np # 使用 axis 参数设置当前轴 arr = np.array([[0, 1, 2], [3

笔记 · 2023-05-23 · 146 人浏览
Numpy 常用方法

Numpy 基本概念

　　Numpy 是 Numerical Python 的简称，是高性能计算和数据分析的基础包，是 Python 的一个重要补充库。Numpy 支持高维度数组与矩阵计算，也针对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy 运算效率极好，是大量机器学习框架的基础库。 ndarray 对象 Numpy 中主要包含一个强大的 N 维数组对象 ndarray、整合了 C/C++ 和 FORTRAN 代码的工具包，以及丰富的数学函数库，尤其是实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成的函数。 ndarray 对象是一系列同类型数据的集合下标索引从 0 开始，是一个用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都具有相同大小的存储区域。 1. ndarray 的内部结构 相对于标准的数组，ndarray 本质上是一个数据结构。 ndarray 内部主要由以下内容构成： shape：数组形状，表示数组各维大小的整数元组。 dtype：数据类型，描述数组的类型对象。对象类型为内置的 24 种数组标量类型的一种。 data：数组数据，指向内存中数据的指针。 strides：跨度

笔记 · 2023-05-23 · 227 人浏览
Numpy 基本概念

C++ 中的函数

　　计算机编程中，函数是一种独立的代码块用于实现特定的功能，并被设计为可重用的代码。函数是面向过程程序设计的基本单元，它可将程序划分为若干独立的功能模块，利于代码的维护和管理。 常见的一个函数由函数的返回值类型、函数名、参数表、函数体这 4 个部分组成。 1. 函数默认参数 在 C++ 中，函数的形参列表中的形参是可以有默认值的。 语法： 返回值类型 函数名 （参数 = 默认值）{} 示例： int func(int a, int b = 10, int c = 10) { return a + b + c; } //1. 如果某个位置参数有默认值，那么从这个位置往后，从左向右，必须都要有默认值 //2. 如果函数声明有默认值，函数实现的时候就不能有默认参数 int func2(int a = 10, int b = 10); int func2(int a, int b) { return a + b; } int main() { cout << "ret = " << func(20, 20) << end

笔记 · 2023-05-15 · 258 人浏览
C++ 中的函数

SQL-索引

索引结构 MySQL 的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含一下几种: B+Tree 索引，最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+Tree 索引 Hash 索引，底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 R-tree（空间索引） ，空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 Full-text(全文索引) ，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于 Lucene，Solr，Es 函数 InnoDB MyISAM Memory B+tree索引 支持 支持 支持 Hash索引 不支持 不支持 支持 R-tree索引 不支持 支持 不支持 Full-text 5.6版本后支持 支持 不支持 1. 索引结构 - B+tree 二叉树 二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。 红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。 B-Tree（多路平衡查找树） 以一颗最大度数

笔记 · 2023-05-13 · 799 人浏览
SQL-索引
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