1.为什么在数据库中要用B树索引而不是Hash索引？ Mysql Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 但 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。（1）MySQL H
第一章 计算机组成原理本部分要求掌握计算机方面的基础知识，包括计算机的发展、计算的系统组成、基本组成和工 作原理、计算机的数制数据表示以及运算校验、指令系统以及计算机系统的安全等基础性的知识。 内容多而且复杂，尤其是有关计算机硬件方面的内容，很细而且灵活性不高，知识量相当大，掌握 这部分一定要多下功夫，学会取舍、把握重点、抓住要害。1.1 考试大纲及历年考题知识点1.1.1 大纲要求考试要求：1
1 背景 以商家（Poi）维度来展示各种服务（比如团购（deal）、直连）正变得越来越流行（图1a）， 比如目前美食、酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示。 图1 a：商家维度展示信息； b：jo
文章目录系分 - 操作系统考点摘要操作系统概述进程进程 - PCB进程管理 - 进程状态进程管理 - 同步与互斥进程管理 - PV操作进程管理 - 前趋图进程管理 - 死锁进程管理 - 死锁资源数计算进程管理 - 银行家算法存储管理 - 逻辑地址与物理地址存储管理 - 类型存储管理 - 分区存储（连续空间）存储管理 - 页式存储/分页存储（非连续空间）存储管理 - 段式存储/分段存储（非连续空间
一、摘要 数据库对于我们开发人员来说是相当的重要。我们在开发过程中都会使用到数据库，例如mysql，oracle等。而且在面试中基本上都会问到数据库。总的来说。就是数据库非常的重要。今天我们就来说一说数据库中的索引。 在介绍数据库的索引之前，我们先来了解一下两种数据结构B-tree和B+tree（数据库索引的底层实现）二、B-tree 我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tre
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2024-06-01 16:12:35
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NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到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。整数数组索引以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b=a[[0,1,2],[0,1,0]]
print(b)&nb
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2024-05-24 21:49:44
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转载请注明：虚幻私塾 » Numpy 索引一维索引我们都知道，在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的表示方法，同样的，在Numpy
原创
2022-06-16 21:15:53
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ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作 一样。ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从 原数组中切割出一个新数组。一维数组切片和索引的使用import numpy as np
x = np.arange(10)
y = x[2:7:2]
z = x[2:]
pr
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2024-03-02 10:52:26
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左滑查看目录 形状操纵 我们在创建二维数组的过程中，借助
reshape()
函数，将一维数组转换为矩阵 。
>>> a = np.random.random(12)>>> aarray([ 0.77841574, 0.39654203, 0.38188665, 0.26704305, 0.27519705,
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2024-06-18 10:25:02
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一、索引文件结构 简介1、索引文件结构 原理2、索引文件结构 关键部件3、索引结构的操作流程二、索引方式 简介1、
#基础索引"""
一维数组的索引
1.可正可负 左开右闭 一正一负
2.和String的索引有点像
"""
np01 = np.arange(10)#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(np01[4])#索引是4的数据
print(np01[0:4])
print(np01[-7:-1])
print(np01[7:-1])
print(np01[0:4:2])import
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2024-03-18 20:37:22
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第四课：本课内容：
• 0. 导入 NumPy 包
• 1. 创建 NumPy 数组
• 2. 索引和切片
• 3. 读取文件
• 4. 布尔型索引
• 5. 数组的运算
• 6. 常用函数举例
NumPy 是 Numerical Python 的简称，是 Python 科学计算的核心包，也是高性能科学计算和数据分析的基础包。numpy 特性：
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2024-07-25 09:33:14
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Nunpy数组的索引和切片要结合其形状来理解，如果理解numpy多维数组的形状，那么其切片也很好理解。建议在阅读下面部分内容前，先看一下numpy多维数组形状的讲解（字数不多，言简意赅且和下面讲解内容相关）索引 Numpy的索引和切片其实是两个连贯的步骤，首先要索引，其次要切片。什么意思呢？索引是确定对哪
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2024-03-20 19:59:07
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前言索引指的是用方括号 “[ ]” 加序号的形式引用数组中特定位置的元素，它的作用是从数组中取出一部分相应的元素重新组成一个子数组，而这个子数组就是通过索引得到的切片。一、副本与视图在Numpy中做数组运算时，返回的结果只有两种，一是“视图”，二是“副本”。import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = x # 创建视图
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2024-04-23 10:44:55
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一、基础索引Numpy数组索引是一个大话题，有很多方式可以让你选中数据的子集或某个单位元素。一维数组比较简单，看起来和Python的列表类似：import numpy as np
arr = np.arange(10)
arr
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr[5]
5
arr[5:8]
array([5, 6, 7])
arr[5:8]
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2024-05-02 17:16:56
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数组索引引言1. 单个元素索引2. 数组切片3. 索引数组4. 布尔索引数组5. 结构索引工具参考文献 引言数组索引是指使用方括号（[]）来索引数组值。我们最为熟悉的索引方式就是单个元素索引。此外，本文还将介绍数组切片的索引方式，以及索引数组、布尔索引数组和结构索引工具等内容。1. 单个元素索引注意：索引的起始位置为0 当数组为一维数组时：>>> x = np.arange(1
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2023-08-11 20:44:02
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Numpy 数组及其索引先导入numpy：In [1]:from numpy import *产生数组从列表产生数组：In [2]:lst = [0, 1, 2, 3]
a = array(lst)
aOut[2]:array([0, 1, 2, 3])或者直接将列表传入：In [3]:a = array([1, 2, 3, 4])
aOut[3]:array([1,
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2023-12-07 03:21:31
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终于来到重点部分了。。。说白了用途就是在创建的数组上提取数据或者修改数据，以下为具体介绍。 数组索引机制指的是用方括号（[]）加序号的形式引用单个数组元素，它的用处很多，比如抽取元素，选取数组的几个元素，甚至为其赋一个新值。1.整数索引【例1】要获取数组的单个元素，指定元素的索引即可。import numpy as np
#一维数组
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6,
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2024-02-22 01:31:59
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索引和切片一维数组一维数组很简单，基本和列表一致。它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。import numpy as np #导入numpy
arr = np.arange(10) #类似于list的range()
arr
Out[3]: array([
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2024-09-25 16:03:33
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
