数组与列表的区别：数组是一种特殊变量，虽与列表相似，但列表可以存储任意类型的数据，数组只能存储一种类型的数据，同时，数组提供了许多方便统计计算的功能（如平均值mean、标准差std等）numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，提供高性能的矩阵运算，数组结构为ndarraypandas是基于numpy数组构建的，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构
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2023-06-05 23:06:44
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# HIVE array list tuple dict set 科普
在Python编程语言中，有很多不同的数据结构可供使用，例如数组、列表、元组、字典和集合。每种数据结构都有其独特的特性和用途。本文将介绍HIVE数据结构，并通过代码示例演示它们的用法。
## 数组（array）
数组是一种有序的数据结构，它可以存储多个相同类型的元素。在Python中，数组可以通过使用`array`模块来
原创
2024-07-05 03:22:06
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尽管学了一段时间的Scala了，可是总认为基础不是太扎实，还有非常多的基础知识比較模糊。于是近期又打算又一次学习基础． Scala中的三种集合类型包含:Array,List,Tuple．那么究竟这三种有哪些异同呢？说实话，我之前一直没弄明确，所以今天特意花了点时间学习了一下． 同样点: 1.长度都是
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2017-04-29 20:32:00
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目录什么是Pandas?Pandas常用操作pandas之Series创建pandas之Series的索引和值pandas之读取外部数据pandas之DataFramepandas之取行或者列pandas之locpandas之ilocpandas之布尔索引pandas之字符串方法缺失数据的处理pandas常用统计方法数据合并之join数据合并之merge分组和聚合索引和复合索引Series复合索引
一、创建数组1、创建数组的函数array：将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为ndarray，可用dtype指定数据类型。>>> import numpy as np
>>> a=np.array([1,2,3])
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> c=np.array([1,2,3],dty
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2023-12-12 23:25:41
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NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为：NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。接下来我们通过一组实例来了解
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2024-03-04 23:13:54
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# Python ndarray 转 array 实现方法
## 引言
在Python中，ndarray（即n维数组）是NumPy库中用于存储和操作大型数值数据的主要数据结构。而array是Python标准库中的一种数据类型，用于存储一组有序的元素。有时候，我们需要将ndarray对象转换为array对象，以便与其他Python库进行兼容或满足特定的需求。本文将介绍如何实现Python ndar
原创
2023-09-21 15:11:31
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创建一个DataFrame（1）用字典dict，字典值value是列表list（2）用Series构建DataFrame（3）用一个字典构成的列表list of dicts来构建DataFrame广播特性定位DataFrame里的元素（1）利用表达式boolean定位（2）利用loc，iloc，ix函数定位可以定位数字,就可以赋值info()和describe()缺省值填充fillna,ffill
参考了这篇文章： https://my.oschina.net/u/1034176/blog/512314 1. 在Scala 2.7中，Array、List都不能混合类型，只有Tuple可以；而在Scala以上版本中，3者的元素都可以混合不同的类型（转化为Any类型），只不过是当使用混合类型时，A
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2016-12-01 16:32:00
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next方法：返回迭代器的下一个元素
__iter__方法：返回迭代器对象本身
下面用生成斐波那契数列为例子，说明为何用迭代器
代码1
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None
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2023-12-17 13:26:15
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:woshinidaye #列表、元组、字符串、字典、集合、文件、字符编码转码、内置函数 #列表、元组、字符串、字典、集合、文件、字符编码转码、内置函数 #列表、元组、字符串、字典、集合、文件、 ...
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2021-10-10 14:51:00
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第4章 NumPy基础：数组和矢量运算引用惯例：import numpy as np基于NumPy的算法要比纯python快10到100倍（甚至更快），并且使用更少的内存。4.1NumPy的ndarray：一种多维数组对象ndarray是一个通用的同构数据多维容器，即其中的元素必须是相同类型的。每个数组都有⼀个shape（⼀个表示各维度⼤⼩的元组）和⼀个dtype（⼀个⽤于说明数组数据类型的对象）
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2024-06-04 14:22:15
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NumPy is a library for the Python programming language, adding support for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with a large collection of high-level mathematical functions to operate o
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2023-10-09 00:32:01
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# 将Python元组转换为数组
在Python编程中，元组（Tuple）和数组（Array）是两种常用的数据结构。虽然它们看起来相似，但是它们的用途和特性有很大的不同。元组是不可变的序列，而数组通常是可变的，允许你在其中存储同类元素。在一些应用场景中，我们可能希望将元组转换为数组，以便利用数组的灵活性和功能。本文将介绍如何将Python元组转换为数组，并附带代码示例。
## 什么是元组和数组
原创
2024-09-22 05:14:43
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## Python tuple转array的实现步骤
首先，我们来了解一下什么是tuple和array。在Python中，tuple（元组）是一种不可变序列，它可以包含任意类型的元素，并使用圆括号进行表示。而array（数组）是一种可变序列，它只能包含相同类型的元素，并使用方括号进行表示。
要实现tuple转array，我们需要使用Python的内置模块array。下面是实现这个过程的步骤：
原创
2023-12-02 14:26:00
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# Python Tuple 存储 Array
在Python中，Tuple（元组）是一种不可变的有序集合，能够存储多个元素。Tuple与List（列表）相似，但是Tuple的元素不能被修改。这使得Tuple成为一种适合存储Array（数组）的数据类型。
## Tuple和Array的区别
在Python中，Array通常是由List实现的，而Tuple是由Array实现的。由于Tuple是
原创
2024-01-12 03:47:22
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## Python tuple 转 array
### 简介
在Python中，tuple和array都是用来存储一组数据的数据结构。tuple是一个有序且不可变的序列，而array是一个有序且可变的序列。有时候，我们希望将tuple转换为array，以便更方便地对数据进行修改和操作。本文将介绍如何使用Python的内置模块来实现tuple到array的转换。
### 使用array模块
原创
2023-11-28 05:23:04
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# 如何实现“Python tuple 转array”
## 简介
在Python中，tuple 和 array 是两种不同的数据类型，tuple 是不可变的序列，而 array 是可变的序列。有时候我们需要将 tuple 转换成 array，以便更方便地对数据进行处理。
## 步骤
以下是实现“Python tuple 转array”的流程：
```mermaid
gantt
ti
原创
2024-03-30 05:52:31
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## Python ndarray转换为array的方法
### 1.流程概述
在开始教导小白如何实现"python ndarray转换为array"之前，我们先来整理一下整个流程。下面是一个简要的流程图：
```mermaid
journey
title Python ndarray转换为array的流程
section 准备工作
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-10-02 10:56:06
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# 将 Python ndarray 转换为普通 Python 数组的指南
## 流程概述
在 Python 中，我们通常使用 NumPy 库处理数组数据。NumPy 的 `ndarray` 是一种高级的数组对象，具有多种特性。当我们需要将一个 `ndarray` 转换为普通的 Python 列表时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
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