彩票管家开发中在实现混合投注时使用到的高中数学组合问题，组合数是不确定的。现要求获取所有组合数据。NSArray *array1 = [NSArray arrayWithObjects:@"1", @"2", @"3", nil];
NSArray *array2 = [NSArray arrayWithObjects:@"4", @"5", nil];
NSArray *array3 =
原创
2013-08-21 16:32:25
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「干货」深入浅出，一文搞懂多维数据库、数据库和数据仓库的关系 2018-09-26 14:22提到数据库，各位首先想到的应该是Oracle、DB2、MySQL、SQL Server这种关系型数据库（Relational Database），所以下文所称数据库如不加说明均指关系型数据库。大多数企业机构的IT系统中，基本都使用数据库表结构来设计数据物理模型，这是从应用系统的业务角度来看。实际
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2024-05-10 14:00:37
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一、安全性概述 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或损坏。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要技术指标之一。 1、数据库的不安全因素 1）非授权用户对数据库的恶意存取和破坏 措施：包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 2）数据库中重要或敏感的数据被泄露 措施：强制存取控制、数据加密存储和加密传输等。 3
# Python 改变多个传参：灵活的函数设计
在 Python 编程中，函数使用时传参方式的灵活性为我们提供了极大的便利。理解如何灵活地传递参数，不仅有助于我们编写清晰且高效的代码，还能够设计出更具有可复用性的函数。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Python 中改变多个传参，并通过实际示例和图示来增强理解。
## 参数传递的基本形式
在 Python 中，函数主要支持以下几种参数传递方式
原创
2024-10-05 06:13:33
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# 如何像数据库一样查询多维数组
在Python中，我们经常会使用多维数组来存储和处理数据。有时候，我们需要像查询数据库一样从这些多维数组中检索特定的数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现类似数据库查询的功能。
## 1. 创建多维数组
首先，我们需要创建一个多维数组来模拟数据库。我们可以使用NumPy库来创建多维数组。以下是一个简单的示例，创建一个2x3的多维数组：
```p
原创
2024-04-26 07:35:23
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前言在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。下面来看下简单的例子import numpy as npdata=np.array([2,5,6,8,3])#构造一个简单的数组print(data)结果：?1[2 5 6 8 3]?123data1=np.arr
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2023-10-06 16:11:14
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-05 20:42:14
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## 教你如何实现“python 数据库查询 遍历多维元组”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(执行查询)
B --> C(遍历结果)
```
### 整件事情的流程
首先，我们需要连接到数据库，然后执行查询，最后遍历结果。
### 步骤
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接数据库
原创
2024-05-24 05:46:42
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一、Numpy优势Numpy运算速度上的优势Numpy的数组内存块风格Numpy的并行化运算1、Numpy介绍Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的
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2024-07-30 11:35:06
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0.数据库设计1.数据库设计的四个过程： ①需求分析 ②概念数据库设计 ③逻辑数据库设计 ④物理数据库设计1. 逻辑数据库的设计主要是E-R图向关系模式的转换1.1实体-属性-关键字的转换转换要做的几个工作：E-R图的实体转换为关系E-R图的属性转换为关系的属性E-R图的关键字转换为关系的关键字1.2复合属性的转换将每个分量属性作为复合属性所在实体的属性或者，将复合属性本身作为所在实体的属性1.3
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2024-09-07 09:46:47
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本人开发了一款OLAP多维数据库备份软件，现将其贡献博客园
原创
2021-09-08 16:22:48
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import numpy
a = numpy.array([ [ [1,3,4],
[2,1,3],
[1,6,7] ],
[ [1,2,3],
[2,3,4],
[4,5,6] ] ])
b = a.sum()
c = a.sum(axis=0)
d = a.sum(axis=1)
e = a.sum(axis=2)变量
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2023-05-30 10:36:09
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python多维数组读取 python处理多维数组
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2023-05-27 20:29:40
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Python中初始化一个5 x 3每项为0的数组，最好方法是：
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2023-05-27 20:24:25
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虽然python的基础功能并没有提供数组数据类型，但可以通过列表，元组实现类似数组的功能。如何实现？ 话不多说，看栗子 1，直接定义：array1=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]
array1[3][3]=8
print(array1)2,间接定义(列表推导式法)：array2=[[0 for i in range(4)] for i in ra
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2023-06-05 23:07:32
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array_multisort() 可以用来一次对多个数组进行排序，或者根据某一维或多维对多维数组进行排序。 array_multisort — 对多个数组或多维数组进行排序 说明 bool array_multisort ( array ar1 [, mixed arg [, mixed ... [, array ...]]] ) array_multiso
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2024-07-04 21:13:28
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多维分析性能的好坏取决于后台相应速度，最好的解决方案是后台采用高性能数据库。 目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源，系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。 分析来说，普通库一般是行存，数据量小还可以，一旦数据量大就很难提供给多维分析高性能；专业数仓多数采用列存，性能问题不大，但是价格也比较美（ang）丽（gui），建设维护成本非常高，买了以后甚至用不
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2024-07-11 09:45:15
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array——创建列表
array可以创建指定维数的列表，也可以使用dtype指定数据的类型，实现代码块如下：
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2023-06-01 23:52:12
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1、二维数组求和 a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
print(sum(sum(i) for i in a)) 2、剔除numpy数组中的0值 import numpy as np
array = [1, 1, 0, 3, 4, 5, 0]
a = np.array(array)
b = a[a != 0]
print(b) # [1 1 3 4 5] 3、numpy一维数组，求和、
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2023-06-03 22:53:11
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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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