程序设计中，有一种最最基础的数据结构是数组，数组把相同类型的若干个元素按连续顺序存储在内存中。数组通过索引来记录元素的位置。大多数编程语言中，数组的索引从0开始。如果索引超出了数组的范围，会报数组越界异常。在Python中，数组中的元素类型不要求必须保持一致，而且支持负数索引，比如-1表示数组中最后一个元素。在Python中，数组被封装成列表（List），是一种容器类型，具有更多的高级功能。例如：
数据库访问性能优化
特别说明：1、 本文只是面对数据库应用开发的程序员，不适合专业DBA，DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识；2、 本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述，对于其它关系型数据库也可以参考，但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库；3、
import numpy目录NumPy怎么对数组按索引查询一，基础索引 二，神奇索引三，布尔索引四，布尔索引条件的组合前期准备及前情回顾#对于一维向量用np.arange生成以元组形式输出从0开始的数组([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])#对于二维向量(及多维向量),用np.arange生成以元组形式输出从0开始到20结束的数组，用np.reshape(4, 5)函数把
1、必备知识点1.1 轴在numpy中可以理解为方向,使用0,1,2…数字表示,对于一个一维数组,只有一个0轴,对于2维数组(shape(2,2)),有0轴和1轴，对于三维数组(shape(2,2, 3)),有0,1,2轴有了轴的概念之后,我们计算会更加方便, 比如计算一个2维数组的平均值,必须指定是计算哪个方向上面的数字的平均值1.2 numpy中矩阵的转置方法t.transpose()t.T
1.列表1.1列表的定义List(列表）是python中使用 最频繁 的数据类型，在其他语言中通常叫做 数组专门用于存储一串 信息列表用[ ]定义，数据之间使用，分隔列表的 索引 从0开始，索引 就是数据在 列表 中的位置编号，索引 又可以被称为 下标注意：从列表中取值时，如果 超出索引范围，程序会报错 1.2列表的常用操作对某一个函数的功能不清楚时，在pycharm中选中，按CT
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2023-09-22 14:00:40
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NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了基本的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引（一）一维数组的索引import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("原数组为:")
print(x)
#行索引为[0,1,2],列索引为[0,1,0]
1.1 概念 引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引， 并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。1.2 作用快速定位、检索数据。 索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。1.3 使用场景要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引，需要考虑以下几点：数据量较大，且经常对这些列进行条件查询。该数据库表的插入操作，及对这些列的修改操作频率较低。索引会占用额外的磁盘空间。 &nbs
众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
copy
1. >>> import numpy as np
2. >>>
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。 &
浅谈MYSQL之索引INDEX
索引概念索引类型索引分类索引结构二叉树B-TreeB+Tree可以使用B+Tree索引的查询类型：B+Tree索引的限制：Mysql 索引实现MyISAM索引InnoDB索引索引优化索引优化使用索引优化建议SQL语句性能优化EXPLAIN分析索引工具管理索引实验：索引的使用 索引概念索引：索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录
MySQL的表复制复制表结构mysql> create table 目标表名 like 原表名;复制表数据mysql> insert into 目标表名 select * from 原表名;数据表的索引操作PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。
INDEX 索引，普通的
UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。F
# 如何实现“python np矩阵最大值索引”
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 教授如何实现“python np矩阵最大值索引”
section 开始
开发者: 开始教学
小白: 学习
section 步骤1
开发者: 确定矩阵
小白: 理解
section
list list属性为文本框指定一个可用的选项列表，当用户在文本框中输入信息时，会根据输入的字符，自动显示下拉列表提示，供用户从中选择。 大多数输入类型都支持 list属性，list属性要跟一个 datalist元素结合使用，datalist元素用来定义一个选项列表。 datalist元素自身不会显示在页面上，而是为其他元素的 list属性提供数据。当用户在文本框中输入信息时，会根据输入的字符
# 使用 Java Stream 查找某个值的索引
在 Java 中，使用 Stream API 处理集合的操作非常灵活。今天，我们将一起学习如何在一个 List 中查找某个值的索引。我们将通过一个简单的流程和代码示例来详细指导你完成这个过程。
## 流程概述
我们要完成的任务可以分解为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个 List
# 如何使用Python索引某一列等于某个值
在数据分析中，常常需要对数据进行筛选。在Python中，使用Pandas库可以非常方便地对数据进行操作，包括索引某一列等于某个值。本文将带你一步一步学习如何实现这一操作。
## 处理流程
我们将按照如下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
Numpy的切片与索引ndarray对象内容可以通过索引或切片来访问和修改。 索引方法类型：字段访问；基本切片；高级索引。存取元素Numpy数组元素的存取方法和Python序列型数据的索引切片方法相同。>>>import numpy as np
>>>a=np.arange(10)
>>>aa[5] #用整数作为下标可以获取数组中的某个元素
1.前言1.1 什么是索引索引是为了提高查询效率而引入的一种数据结构，类似于用字典查词典，在偌大词量的词典里想找到一个词或几个词，一条一条的去找效率的非常低的，但是如果有一个基于大家都熟识的属性（例如拼音）建立的有序的词典"目录"，从目录可以得到这个词的大致位置，再从这个位置出发去检索数据，能很大程度上提高检索的效率。索引可以简单理解为数据库的目录，为了提高查询效率而建立的数据结构。1.2 索引的
# Python中np相减求最大值索引的实现方法
## 引言
Python是一门简单易学、功能强大的编程语言。在数据科学、机器学习、人工智能等领域中，Python常常被用作首选的编程工具之一。在Python的生态系统中，有许多强大的第三方库，其中NumPy（Numerical Python的简称）是其中之一。NumPy是Python中用于科学计算的核心库，提供了多维数组对象和许多高级数学函数，而
原创
2023-10-28 12:52:51
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索引的访问方式主要是 索引查找、索引扫描。（1）索引查找在执行计划中为 index seek，适用于查找少量数据。对应随机IO，能快速的定位一条数据。 （2）索引扫描在执行计划中为 index scan，适合扫描整个索引的数据。类似于全表扫描(只扫描索引)对应顺序IO，IO效率本身比较高。 (3）效率对比索引查找 和 索引扫描，单从IO效率上来说，肯定是索引扫描的效率更高，因为
大家都知道最左前缀匹配原则，因此在使用模糊查询的过程中，会尽量避免使用右匹配和左右匹配，对于右匹配的场景，可以采用将需要模糊查询的字段，截取后面固定长度的字符串单独字段保存，并建立索引的方式来优化询效率，例如订单号，可以截取6到9位保存在short_order_no字段中，既能满足模糊查询要求，又方便业
