列表也叫数组，列表定义，使用[]即可；列表里面可以再套列表，一个里面套一个列表，叫二维数组；
一个里面套一个列表，里面的列表再套一个列表，这个叫三维数组，套几层就是几维，定义格式如下：
一个列表：
list1 = ['张三', '黎四', '董五', '赵影', '陶陶','11','11'] #序号从0,1,2,.....索引，下标，角标
list2 = ['aa','bb',[10,'cc
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2023-06-07 19:36:30
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第一部分： JTable
构造方法摘要
JTable
()
构造默认的
JTable，使用默认的数据模型、默认的列模型和默认的选择模型对其进行初始化。
JTable tableView = new JTable
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2024-02-06 23:35:09
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## Python Numpy 添加数据
在数据分析和科学计算中，Python的Numpy库是一个非常强大和常用的工具。Numpy提供了高性能的多维数组对象和在数组上进行操作的工具。在本文中，我们将探讨如何使用Numpy在数组中添加数据。
### Numpy简介
Numpy是Python科学计算中的核心库之一，它提供了高性能的多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。Numpy的主要优势在于它
原创
2023-11-03 08:53:55
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numpy.resize
numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。
如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。
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2023-08-02 09:41:17
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通过Jedis操作Redis-Hash！package com.kuang.base;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TestHash {
public static void main(String[] args) {
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2023-09-18 22:34:30
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NumPy - 数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。 NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_，np.float32等。 数据类型对象 (dtype
原创
2018-09-13 15:17:00
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numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于
原创
2021-08-13 09:35:24
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1 np.dtype({'names':('name', 'age', 'weight'),'formats':('U10', 'i4', 'f8')}) 2 #Output: 3 dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f8')]
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2018-10-17 23:07:00
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默认情况下，Python 拥有以下数据类型： strings - 用于表示文本数据，文本用引号引起来。例如 "ABCD"。 integer - 用于表示整数。例如 -1, -2, -3。 float - 用于表示实数。例如 1.2, 42.42。 boolean - 用于表示 True 或 Fals ...
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2021-09-24 10:24:00
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NumPy支持比Python更多种类的数字类型（点此查看Python支持的数字类型）。Numpy 的类型C 的类型描述np.boolbool
原创
2022-11-02 09:46:12
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numpy_数组的基本统计属性概要array的基本统计属性获取尺寸相关统计相关次序统计最值极差分位数均值与方差均值方差样本方差标准差相关协方差相关系数——正则化的协方差直方图array的基本统计属性改变改变形状改变维度转置反序（用的不多） 概要本文对数组对象的基本统计属性的获取以及改变进行梳理。array的基本统计属性获取两个重要的特性： • 按维度（指定 axis）求结果 • 计算后保持维度（
NumPy 数组切片
NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。
一维数组切片
要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。切片由起始索引、结束索引和可选步长组成，用冒号 : 分隔。
语法：
arr[start:end:step]
start：起始索引（默认为 0）。
end：结束索引（不包括）。
step：步长（默认为 1）
原创
2024-05-07 20:16:10
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# 使用 Python 和 NumPy 操作字符串数据
Python 是一种广泛使用的高层次编程语言，因其易用性和强大的库支持而受到开发者的喜爱。其中，NumPy 是一个用于数值计算的库，它以强大的数组处理功能著称。尽管 NumPy 主要用于数值数据的处理，但它也存在用于处理字符串数据的功能。本文将介绍如何使用 NumPy 操作和添加字符串数据，并提供相应的代码示例。
## NumPy 简介
# 如何给 MySQL 数据库表的字段添加数据类型
在 MySQL 数据库中，数据类型是用于定义表的字段的属性。它们用于确定存储在字段中的数据的类型和范围，并确保数据的正确性和一致性。本篇文章将教你如何给 MySQL 数据库表的字段添加数据类型，并解决一个实际问题。
## 什么是 MySQL 数据类型
MySQL 提供了多种数据类型，包括数值型、字符型、日期和时间型等。每种数据类型都有特定的
原创
2024-01-23 10:25:23
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文章目录NumPy库---数组进阶操作1. 数组广播机制1.1 数组与数的计算1.2 数组与数组的计算1.3 广播原则2. 数组形状的操作2.1 reshape和resize方法2.2 flatten和ravel方法2.3 不同数组的组合2.4 数组的切割2.5 数组转置和轴对称 NumPy库—数组进阶操作1. 数组广播机制1.1 数组与数的计算在Python列表中，想要对列表中所有的元素都加一
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2023-10-26 17:27:19
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一、数组创建的方式：var arr = [1,2,3]
var arr1 = new Array()
var arr2 = new Array(size) // size: 期望数组元素个数
var arr3 = new Array(element0,element1,...,elementn);二、length: 获取数组长度var arr = [1,2,3,4,5];
console.log(
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2023-07-27 21:16:07
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# Python NumPy 如何添加数据
NumPy是Python中一个非常高效的科学计算库，广泛应用于数据分析、数值计算和机器学习等领域。为了有效地处理和管理多维数组，NumPy提供了多种添加数据的方法。本文将详细介绍如何向NumPy数组中添加数据，包括基本的用法和一些常见的技巧。
## NumPy的基本概念
在讨论如何添加数据之前，首先要了解NumPy数组的基本结构。NumPy数组（n
在C/C++编程语言中，同种类型的数据会通过数组的形式存放在一起，并借助于下标方式对其进行索引。python语言中也存在相类似的概念来存放一组数据，该操作被称为列表。1 创建列表列表的创建与普通变量的创建一样，通过中括号将一堆数据括起来，并采用逗号对数据进行隔开。不同于C/C++语言中的数组，python的列表可以将不同数据类型存放在一起。例如：number = [1,2,3,4,5]
mix =
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2023-06-05 23:11:08
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我们知道Python中有4种数字类型，分别是int，float，bool和complex。作为科学计算的NumPy，其数据类型更加的丰富。今天给大家详细讲解一下NumPy中的数据类型。
原创
2021-05-20 12:16:47
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首先需要导入numpy模块import numpy as np首先生成一个浮点数组a = np.random.random(4)dtype的用法看看结果信息，左侧是结果信息，右侧是对应的python语句我们发现这个数组的type是float64，那我们试着改变一个数组的类型，会有什么样的变化呢？请看下面的截图我们发现数组长度翻倍了！由原来的(4,)变成了(8,)那么，再次改变数组的类型，由float32改为float16，会是什么样的结果呢？果然不出所料，
原创
2021-08-12 22:23:14
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