问题描述： 有2个数组如下a = [3,3,3,4,4,4,5,6,7]
b = [3,3,4,4]第1题：从数组a中删除所有在数组b中出现过的元素。对于上例来说，a删除结束应该等于 [5, 6, 7]. 第2题：实现 c = a - b ， c应该等于[3, 4, 5, 6, 7]. 先看第1题： 常规的思维大致会这么写代码：for i in a:
if i in b:
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2023-06-03 22:46:04
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数组：数组(Array)是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，存储一组具有相同类型的数据。注：Python中没有数组的数据结构，所以采用列表来表示数组这种数据结构举个例子： a = [1,2,3,4] #一维数组 b = [[0,1],[1,2],[63,7]] #二维数组python中定义数组的方法：1.直接定义 直接把要输入的元素手动打入a = [1,2,3,4] #一维数组
b
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2023-06-02 21:24:08
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0.摘要在Python中，尤其是数组当中，对于一些异常值往往需要进行特殊处理。为了防止异常值与正常数据混淆，影响最终计算结果，常用的方法是将异常值置零或者置空。置零的方法较为简单，本文主要介绍如果对python中的数据进行置空。1.赋值为None对于一般数据，可以直接为其赋值为None。
i = 1
i = None # int 型数据置空
s = "string"
s = None # 字符串型
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2023-05-30 23:36:41
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python中有四种数据结构列表：list = [1,2,3, 4，’one’，‘two’]字典：dict = {‘a’:123,’b’:’something’}集合：set = {‘apple’,’pear’,’apple’}元组： tuple =（123,456,’hello‘）这里总结一下list的一些基本操作，首先是关于列表的创建。# 1. 创建空列表
l1 = []
# ty
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2023-09-10 21:00:36
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继续昨天的学习，学到了数组。首先有两个数组，name1和name2.我们可以将两个数组合并name1=[1,2,3,4]
name2=[5,6,7,8]
names=name1.extend(name2)
print(names)最后输出的是[1,2,3,4,5,6,7,8]，这就是在name1后面接上name2然后来到了一个小重点，copy（复制）这里分为深copy和浅copy，我在学习之路（二
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2023-08-13 17:49:49
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当把它转换成一个字符串然后再转换成一个int时，这是一个有点老套的方法。我们已经掌握了制作数字所需的所有信息，即：数字。数字的位置。由于我们有这些信息，我们可以通过计算每个位置的每个单元的值，然后将其乘以所述位置的数字来计算数字。然后我们把结果加起来，得到我们的号码。这可以在一行中完成，如下所示：test = (1, 2, 3)sum((10**pos)*val for pos, val in e
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2023-05-29 14:28:46
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## 如何实现Python数组除以数组
### 引言
首先，恭喜你成为一名开发者！在编程的世界中，我们经常会遇到各种复杂的问题，而解决这些问题的过程就是我们不断成长的过程。今天，我将带领你探索如何在Python中实现数组除以数组的操作。这是一个基础但重要的概念，它将帮助你更好地理解数组的运算以及Python中的基本数据类型。
### 1. 数组除以数组的流程
在开始编写代码之前，我们需要了
原创
2024-01-16 11:50:08
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如何实现Python数组参数
## 引言
在Python中，数组是一种用于存储多个值的数据结构。在某些情况下，我们需要将数组作为参数传递给函数进行处理。本文将教你如何在Python中实现数组参数的传递。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(定义函数)
C(调用函数)
D(结束)
A --> B --> C -->
原创
2024-01-21 10:48:34
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# Python数组的添加操作
在Python中，数组是一种非常常见的数据结构，用于存储一系列的元素。在处理数组时，我们经常需要向数组中添加新的元素。本文将介绍如何在Python中进行数组的添加操作，并给出相应的代码示例。
## Python中的数组
在Python中，数组可以通过列表（List）来表示。列表是一种有序的可变集合，可以包含任意类型的元素。列表中的元素可以通过索引进行访问，也可
原创
2023-12-11 10:48:28
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# 如何将Python数组转换为字符数组
在这篇文章中，我们将学习如何将一个Python数组（即列表）转换为一个字符数组。这个过程其实很简单，但是对初学者来说，理解和实现这些步骤可能会有一些困难。接下来，我将逐步介绍整个过程，并提供代码示例以及解释。
## 整个流程
以下是将Python数组转换为字符数组的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创
原创
2024-08-10 04:49:11
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值得注意的是数组的括号为中括号“[”，而不是大括号，和c#不一样，被坑了一小下。并且对于数组list，他对内容的要求1非常灵活比如里面可以包含字符，字符串，整形，浮点数，甚至是另一个数组，比如arrList=["a",1.2,["b",1]],我们如果想取到a的话直接用arrList[0],如果我们想取到b的话，就要这样写arrList[2][0],这就是二维数组了，
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2023-07-13 10:45:44
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python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。
我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。
最原始的代码：
import timedef foo(x,y):
tt = time.
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2023-08-23 13:27:30
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目录numpy数组（四）数组的分隔split分隔水平分隔垂直分隔数组数组的转置transpose函数numpy数组（四）数组的分隔split分隔numpy.split函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：numpy.split(ary,indices_or_sections,axis)参数说明：ary：被分割的数组indices-or-sections:如果是一个整数，就用该数平均切分，如果
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2023-07-28 10:47:11
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Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经
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2024-04-14 11:58:02
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一、定义：
列表、list、数组、array：都叫列表
1.一组有序项目的集合；
2.可变的数据类型【可以进行增删改查】；
3.列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表【可任意组合嵌套】；words=['view','code','tools',['price','num','198',['hello','usa','吃鸡']]] # 三维数组，套了几层就是几维数组
pr
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2023-05-23 22:11:55
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numpy生成数组的方法多维数组的理解 .......... (a) (b) &
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2023-08-20 10:41:18
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数组的四则运算在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示:#加法运算import numpy as npmath = np.array([98,83,86,92,67,82])english = np.array([68,74,66,82,75,89])chinese = np.array([92,83,76,85,87,77])tot_symbol
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2023-10-06 15:34:32
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Python/numpy 常用与高级用法总结(实时更新)开始在商汤做算法研究员后，工作中要写大量python，但因为一直以来习惯C/C++的写法，经常在程序中使用for循环。然而python作为动态语言，不像C++有编译器能对大循环有全局的智能并行优化，而是会低效率地反复对循环部分内容逐行编译运行，导致在一些大循环里速度极慢，也导致我刚开始一段时间写的代码一直被同事和老板吐槽。后来才慢慢学会了用n
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2024-06-20 05:50:56
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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：[2 5 6 8 3]data1=np.array([[2,
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2023-10-06 17:19:51
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numpy对数组进行拼接数组的拼接主要函数有：np.hstack((a, b)) (水平拼接)np.vstack((a, b)) (竖直拼接)np.concatenate((a, b),axis=1) (水平拼接)np.concatenate((a, b),axis=0) (竖直拼接)import numpy as np
a = np.arange(12, dtype='int64').resh
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2023-05-18 11:10:09
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