NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。今天就针对多维数组展开来写博客numpy其一部分功能如下：1.ndarray，是具有矢量算术运算且节省空间的多维数组。2.可以用于对整组的数据快速进行运算的辨准数学函数。3.能够用于读写磁盘数据的工具以及用于操作系统内
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2023-05-25 09:12:03
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一、Numpy - 算数运算
1.用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。
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2023-05-27 20:23:18
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数组是一个容器，它可以容纳一定数量的项目，这些项目是相同的类型。 大部分数据结构都使用数组来实现它们的算法。 以下是理解数组(Array)概念的重要术语。元素 - 存储在数组中的每个项目称为元素。索引 - 数组中元素的每个位置都有一个数字索引，用于标识元素。数组表示数组可以用不同的语言，可以各种方式声明。下面是一个例子。根据上述说明，需要了解清楚以下问题。索引从0开始。数组长度为10，这意味着它可
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2023-08-14 21:48:07
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1.数组定义格式分为动态和静态(1)静态初始化的格式：两种数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1, 元素2, 元素3...}//示例int[] arr = new int[]{10,20,30,40};数据类型[] 数组名 = {元素1, 元素2， 元素3...}；//示例int[] arr = {10,20,30,40};(2)数组的动态定义格式数据类型[] 数组名
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2023-07-19 21:19:18
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leetcode209. 长度最小的子数组给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。示例:输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出: 2
解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。方法：双指针滑窗思路：因为是子数组，本题可以想到的一
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2024-07-08 15:28:18
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我们创建的每一个函数都有一个prototype属性，这个属性是一个指针，指向一个对象，而这个对象的用途是包含可以由特定类型的所有实例共享的属性和方法。
原型对象实际就是一个构造函数的实例对象，与普通的实例对象没有什么本质上的区别，js中每一个对象都有一个原型对象。不过他比较特殊，该对象所包含的所有属性和方法能够供构造函数的所有实例共享，这就是其他语言所
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2024-10-09 15:11:27
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文章目录更改维度调整坐标轴牛刀小试Numpy函数 调整形状调整形状reshape, resize, flatten, ravel, squeeze调整坐标轴transpose, swapaxes更改维度数组中的数据在内存里是固定的，但计算时的排列方式却可以随时更改，这也是数组的强大之处。其中，reshape和resize功能相同，区别是前者返回新数组，后者则直接修改原始数组。>>&g
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2023-06-03 15:46:40
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获取数组、字符串长度 最近在LeetCode刷题的时候，没有自动提示总是分不清数组、字符串长度获取的方式，特此做个笔记。 Java int[] intArray = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
int alen = intArray.length;
String str = "abcdefg";
int slen = str.length();
List<String
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2023-06-13 22:24:52
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今天简单为大家介绍Python的两大功能库Numpy和Pandas，并通过代码实践对各类描述性统计指标的计算，巩固前一期所述指标的主要概念。一、Numpy（Numerical Python) NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算，其提供了大量的库函数，可应用于矩阵的计算，图像的处理、各类数学任务计算（例如，微积分）等，是一种基于Python的MATL
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2023-06-05 23:00:46
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今日大纲一、列表和列表的常用方法二、元组三、range() 一、列表和列表的常用方法列表是python的基础数据类型之一，其他语言中也有列表的概念，例如在JS中叫数组。列表相比于字符串，不仅可以存储各种数据类型，还存储大量的数据类型，32位python的限制是 536870912 个元素,64位python的限制是 1152921504606846975 个元素。列表是有序的
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2024-02-20 20:13:28
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导入numpy：import numpy as np一、numpy常用函数1.数组生成函数np.array(x)：将x转化为一个数组np.array(x,dtype)：将x转化为一个类型为type的数组np.zeros(shape)：生成shape维度大小的全0数组np.zeros_like(a)：生成与a各维度大小一致的全0数组np.ones(shape)：生成shape维度大小的全1数组np.
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2024-02-23 09:29:07
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Python Numpy多维数组.sum(axis=0/1/2…) 详解numpy中axis取值的说明首先对numpy中axis取值进行说明：一维数组时axis=0，二维数组时axis=0，1，维数越高，则axis可取的值越大，数组n维时，axis=0，1，…，n。为了方便下面的理解，我们这样看待：在numpy中数组都有着[]标记，则axis=0对应着最外层的[ ]，axis=1对应第二外层的[
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2023-06-14 18:58:04
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1、理解数组 1）在Java中，数组是用来存储一组相同类型数据的数据结构。 2）当数组初始化完毕后，Java为数组在内存中分配一段连续的空间，其在内存中开辟的空间也将随之固定，此时数组的长度就不能再发生改变。 3）即使数组中没有保存任何数
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2023-06-18 08:12:34
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5.3 Cell数组的基本操作本小节结合示例对元胞数组的一些基本操作进行介绍。【例3-26】 元胞数组的合并。>> C1 = {'Jan' 'Feb'; '10' '17'; uint16(2004) uint16(2001)};>> C2 = {'Mar' 'Apr' 'May'; '31' '2' '
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2024-08-15 14:46:45
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Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析和人工智能等领域的编程语言。在Python中，数组是一种非常常见且重要的数据结构。数组可以用来存储一系列相同类型的数据，并且可以根据索引来访问和修改其中的元素。然而，在Python中，数组的长度是可以动态变化的，即可以根据需要进行扩展或缩小。本文将介绍如何在Python中设置数组的长度，并通过代码示例来说明。
在Python中，可以使用列表（List
原创
2023-10-16 09:32:53
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# Python定义数组长度的方法
## 概述
在Python中，我们可以使用各种方式创建和操作数组。数组是一种特殊的数据结构，可以存储多个元素，并且每个元素都可以通过索引进行访问。在某些情况下，我们可能需要指定数组的长度，以便在程序中进行有效的操作。本文将介绍如何在Python中定义数组长度的方法。
## 步骤概览
下表列出了定义数组长度的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2023-07-29 15:52:47
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# Python取数组长度
在Python中，我们经常会遇到需要获取数组的长度的情况。数组是一种常用的数据结构，用于存储一系列相关的数据。获取数组的长度可以帮助我们了解数组中有多少个元素，进而对数组进行操作和处理。本文将介绍如何使用Python获取数组的长度，并提供相关的代码示例。
## Python中的数组
在Python中，数组可以使用列表（list）来表示。列表是一种有序的集合，可以包
原创
2024-02-17 05:08:12
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# Python如何查看数组长度
## 目录
- [介绍](#介绍)
- [流程图](#流程图)
- [代码实现](#代码实现)
- [总结](#总结)
## 介绍
在Python中，数组是一种常见的数据结构，用于存储一系列的元素。对于开发者来说，了解如何查看数组的长度是非常重要的。本文将向你介绍如何使用Python来查看一个数组的长度，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
以下
原创
2023-11-15 07:22:52
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# 如何获取Python中numpy数组的长度
## 1. 整体流程
在Python中，我们可以使用numpy库来创建和操作数组。如果要获取numpy数组的长度，可以通过以下步骤实现：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入numpy库 |
| 2 | 创建numpy数组 |
| 3 | 获取数组的长度 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：导入nu
原创
2024-02-20 03:50:32
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# Python数组长度函数
## 概述
在Python中，数组是一种用于存储多个值的数据结构。数组的长度指的是数组中元素的个数。在处理数组时，经常需要获取数组的长度以进行相应的操作。本文将介绍如何使用Python编程语言中的数组长度函数，以及其应用场景和示例代码。
## 什么是数组长度函数
数组长度函数是一种用于获取数组长度的函数。在Python中，可以使用len()函数来获取数组的长度
原创
2023-10-26 10:49:10
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