NumPy是Python中用于数值计算的核心库，它提供了强大的多维数据库对象和广泛的数学函数，为科学计算和数据分析提供了基础。本文将介绍NumPy的一些最常用的方法，并提供实际代码示例，帮助读者更好地理解和运用这个强大的工具。1 numpy的简介1.1 来自官网的简介NumPy是一个开源 Python 库，几乎用于科学和工程的每个领域。它是在 Python 中处理数值数据的通用标准，也是科学 Py
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2024-07-31 20:46:48
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#!/usr/bin/python #python里面有个这个话，代表在linux下运行的时候
#去哪个目录下找python的解释器，在windows上运行不用写
# coding:utf-8
# __*__ coding:utf-8 __*__
#这两种都在python2里面为了防止中文报错，修改字符集用的，python3里面不用写1.定义列表#列表是可变变量，它是可以通下标修改值的
names
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2023-06-08 20:26:42
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创建一个二维数组，#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
mylist = [[0] * 3] * 4但是操作mylist[0][1] = 1的时候 发现整个第二列都被赋值为1[[0,1,0], [0,1,0], [0,1,0], [0,1,0]]后来在The Python Standard Library 里面
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2023-06-08 20:08:04
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目录1. 列表简介：2. 列表的创建：3. 列表的方法： 3.1 增加、删除 3.2 列表元素的访问 3.3 slice切片截取 3.4 列表的遍历、排序 &
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2023-09-25 17:57:07
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python 多维数组排序想到排序，先想到了生成字典再排序，实现起来很麻烦。后来找到了按照list排序的方法。python将两个list元素一一对应转换为dict>>>names = ['n1','n2','n3']
>>>values = [1,2,3]
>>>nvs = zip(names,values)
>>>nvDi
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2023-08-17 14:34:07
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1. 切片切片操作（slice），即从list（tuple是一种特殊的list）中获取部分元素。L[m,n]表示从L[m]~L[n-1]的list。L[:n]表示从L[0]~L[n-1]的list。L[m:]表示从L[m]~L[len(L)-1]。L[-m:]表示倒数m个数的list。L[m:n:k]表示从L[m:n]list中每k个取一个数组成一个新的list。L[::k]表示从L中每k个取一个
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2024-08-19 20:58:46
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# 多维List排序在Python中的应用
在Python中，List是一种广泛使用的数据结构，它可以存储多种类型的数据，并且可以嵌套使用，形成多维List。在处理多维List时，我们经常需要对其中的元素进行排序操作。本文将介绍如何在Python中对多维List进行排序操作，并给出相应的代码示例。
## 多维List排序方法
在Python中，可以使用内置的`sorted()`函数对List
原创
2024-03-05 03:54:27
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## Python多维List切片
Python是一种高级编程语言，由于其简洁性和灵活性，在各行业得到广泛应用。Python中的List是一个非常强大的数据结构，它可以包含多种类型的元素，并且可以进行切片操作。本篇文章将介绍如何在Python中对多维List进行切片操作，并且给出相关的代码示例。
### 多维List简介
多维List是一个嵌套的List，也就是List中的元素也是List。
原创
2023-08-31 12:19:45
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Python多维列表切片
## 引言
在Python中，列表是一种常见的数据结构，它可以存储不同类型的数据，并且可以通过索引访问和修改列表中的元素。在某些情况下，我们可能需要对多维列表进行切片操作，以便获取或修改列表中的特定部分。在本文中，我们将探讨如何使用Python的切片操作来处理多维列表。
## 切片操作
在Python中，切片是一种强大和灵活的列表操作方式，它允许我们从一个序列中获取子
原创
2023-11-24 05:01:53
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# 理解与实现 Python 中的多维度列表
在 Python 中，多维度列表（通常称为嵌套列表）对于存储和组织数据十分有用。无论是用于处理矩阵、游戏地图，还是其他复杂数据结构，理解如何创建和使用多维度列表是基础且重要的技能。接下来我们将详细介绍如何实现多维度列表。
## 1. 整体流程
在实现多维度列表时，我们可以将整个过程分为几个简单的步骤。以下是这些步骤的概览：
| 步骤编号 | 步
什么是List切片？在Python中，列表（List）是一种非常常用的数据结构，它可以存储多个元素。有时候，我们需要对列表进行切片操作，即从列表中提取一部分元素。List切片就是这样一种操作，它允许我们从一个列表中提取出一部分元素，形成一个新列表。List切片的基本语法List切片的基本语法如下：list[start:end]其中，start表示切片的起始位置，end表示切片的结束位置。需要注意的
首先先导入numpy 模块import numpy as np创建ndarray数组# 创建ndarray数组
list_1=[1,3,5,7,9] # 列表
arr_1=np.array(list_1)
tuple_1=(2,4,6,8,10) # 元组
arr_2=np.array(tuple_1)
print(arr_2.dtype)
list_2=[[1,3,5,7,9],[2,
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2023-08-04 20:05:58
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排序算法在算法界是一个怎么样的存在？就好像在学术界中数学的地位，说直接用好像用不上，可是不会做起事情来总会捉襟见肘，左支右绌。找工作的时候，有的面试官甚至会让我们手写排序算法。既然排序算法如此重要，就让我们一起去夯实基础，切切实实得掌握它吧。前言先讲两个重要的概念。1.所谓稳定排序就是指数组中相等的元素在排序过后前后顺序不变。2.排序算法的平均复杂度是有下限的，为nlog(n)。所以大家不要再想着
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2023-10-16 22:21:15
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# Python 生成多维 List 的完整指南
欢迎你来到Python编程的世界！今天我们将一起探讨如何生成多维列表（也常称为多维数组）。对于刚入行的小白来说，多维列表可能显得比较复杂，但是只要我们一步一步地走，就一定能掌握这个技能。
## 一、流程概览
在开始编写代码之前，我们要首先了解整个过程的步骤。下面是生成多维列表的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 03:57:08
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# Python List 转多维
## 引言
在Python编程中，列表（List）是一种非常常用的数据结构，用于存储和操作一组有序的元素。在某些情况下，我们可能需要将一个一维的Python列表转换成多维的列表。本文将介绍如何使用Python中的内置函数和列表推导式来实现这个目标。
## 列表与多维列表
在Python中，列表是一种有序、可变的数据类型，可以存储不同类型的元素，并通过索引
原创
2023-09-20 21:16:37
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1) Numpy中的快速排序： np.sort 和 np.argsortnp.sort 是快速排序，算法复杂度 O[ N log N] ,也可以选择归并排序和堆排序如果不想修改原始输入数组，返回一个排好序的数据，可以使用np.sort 代替原数组,使用 数组的sort方法 argsort 返回的是排好序的索引值 沿着行
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2023-06-08 20:27:56
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set 是 Python 非常重要的一种数据结构，不能包含相同的元素，几乎所有用过 Python 的人都知道， set 有进行列表去重的功能。但是鲜有人意识到了 set 在数学概念上的意义，那就是集合，能进行交集、并集这些操作。很多时候使用 set 把问题抽象成一个集合问题，能使问题既简单又高效。来看一下不同语言对于 set 的支持情况：Python、.Net、Ruby 都很好地支持了 set 数
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2024-06-16 13:30:29
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数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。一、可视化介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summarizat
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2024-08-30 20:55:31
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文章目录1. 索引1.1 一维数组1.2 多维数组2. 切片2.1 slice 函数或start:stop:step2.2 省略号‘...’选择数组的维度2.2 多维数组切片2.3 整数数组索引2.4 布尔索引2.5 花式索引 1. 索引获取数组中特定位置元素的过程。与 Python 中 list 的操作一样，ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引。1.1 一维数组import
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2023-11-03 10:46:51
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1、list循环1)for循环stus = ['域内','ysng','xln','yg','gx','jy']for i in range(len(stus)): print(i)2)while循环 stus = ['域内','ysng','xln','yg','gx','jy'] count = 0while count<
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2023-10-17 22:32:54
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