1、np.array 的shape (2,)与(2,1)含义ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组(tuple)，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
x = numpy.array(data
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2023-07-08 18:30:48
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横向拆分与纵向拆分 数据库拆分 横向拆分： 将数据库中表的数据按照记录（行）拆分到多个表（库）中去，每个数据库表的结构都一样，也就是列数是一样的。比如某个表有100w条记录，可以把该表横向拆分到10个表里去，每个表10w记录，第一个表是1～10w，第二个表是100001到20w，以此类推。以后当需要
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2021-05-28 15:30:00
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DW框架如何用要给框架页面增加新框架，就是像拆分表格的单元格一样，把一个框架分为两个框架。 其操作如下：(1)按住Ctrl键，将鼠标放在框架边框上，当鼠标变为上下箭头时，可把边框拖到一个新位置，当松开鼠标按钮时，一个新的空白内容的框架就形成了。(2)也可以通过命令来操作：首先单击要拆分的框架内部，选“框架”菜单中的“拆分框架”命令，在弹出的“拆分框架”对话框中单击“拆分成列”或“拆分成行”单选按钮
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2024-06-05 10:21:30
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大规模系统架构的设计一般原则就是尽可能地拆分，以达到更好的独立扩展与伸缩、更灵活的部署、更好的隔离和容错、更好的开发效率。纵向拆分主要从业务角度进行，根据业务分割为不同的子系统；而横向拆分侧重于原业务深入拆分，然后服务重组。具体的拆分策略大体上可以分为。
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2022-09-24 00:55:57
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# Python 算法拆分多位数纵向输出
在这一篇文章中，我们将一起学习如何用 Python 实现一个算法，将多位数按位拆分，同时实现纵向输出。对于初入编程界的小白来说，这个方法不仅简单易懂，而且能帮助你提升 Python 编程的基础能力。
## 整体流程
为了清晰地展示整个实现过程，我们将这个任务分成几个步骤。请查看下面的表格：
| 步骤 | 描述
# Python 中的数组横向与纵向展宽
在数据科学和机器学习领域，处理数组的能力是至关重要的。无论是在数据清洗、转换、可视化，还是直接进行分析，数组的吃用都无处不在。在Python中，数组的操作多种多样，其中“横向展宽”和“纵向展宽”是两个重要的概念。
## 数组的基本概念
在Python中，数组通常由`NumPy`库中的`ndarray`对象表示。`ndarray`对象可以是一维、二维或
原创
2024-09-14 05:58:18
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上一期我给你讲了什么时候应该进行服务化，以及服务化拆分的两种方式即横向拆分和纵向拆分，最后还提到了引入微服务架构需要解决的问题。我想你一定很好奇微服务架构到底是什么样子的，接下来我们一起走进微服务架构，来看看它的各个组成部分。下面这张图是我根据自己的经验，绘制的微服务架构的模块图，在具体介绍之前先来看下一次正常的服务调用的流程。首先服务提供者（就是提供服务的一方）按照一定格式的服务描述，向注册中心
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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# Python 拆分 JSON 数组
在进行数据处理时，经常会遇到需要将 JSON 数组进行拆分的情况。本文将介绍如何使用 Python 对 JSON 数组进行拆分操作，并提供代码示例和流程图。
## 什么是 JSON 数组？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输。JSON 对象由键值对组成，而 JSON 数组是由
原创
2023-10-02 08:26:00
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# Python数组拆分xy
## 简介
在Python中，数组是一种非常常见且有用的数据结构。它可以存储多个元素，并且可以进行各种操作，例如添加、删除、修改和查询。在本文中，我们将学习如何使用Python将一个数组拆分成两个数组，即拆分成X和Y两部分。
## 什么是数组拆分
数组拆分是指将一个数组分割成两个或多个较小的数组的过程。在本文中，我们只讨论将一个数组拆分成两个部分的情况。拆分后
原创
2024-01-02 10:14:49
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近端时间在面试，发现很多面试官或者面试都把数据的水平拆分合垂直拆分给搞混了，今天特意写了一篇博客来说说水平拆分和垂直拆分希望对程序猿们有所帮助。数据库水平与垂直拆分：垂直(纵向)拆分：是指按功能模块拆分，比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。水平(横向)拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。数据表的水平与垂直拆分：垂直拆
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2023-10-02 19:18:29
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1，水平分割：例：QQ的登录表。假设QQ的用户有100亿，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找，会很慢很慢。如果将这一张表分成100份，每张表有1亿条，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1...qq99表。用户登录的时候，可以将用户的id%100，那么会得到0-99的数，查询表的时候，将表名qq跟取模的数连接起来，就构建了表名。比如123456789用户，取模的89，那
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2024-07-02 00:54:34
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前言嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!今天我们来学习python中NumPy数组的拆分拆分 NumPy 数组拆分是连接的反向操作。连接（Joining）是将多个数组合并为一个，拆分（Spliting）将一个数组拆分为多个。我们使用 array_split() 分割数组，将要分割的数组和分割数传递给它。实例将数组分为 3 部分：import numpy as np
arr = np.array
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2023-08-08 07:36:21
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表的拆分分为横向拆分（记录的拆分）和纵向拆分（字段的拆分）。拆分表的目的：提高查询速度。 1.横向拆分 我们从一个案例去解释，情景是这样的：某某博客，有50W的博客量，有2w的用户，发现随着用户和博客数的增加，查询速度日渐下降，现在要对博客表blog与用户表user进行优化。表结构如下：1 create table blog(
2 bid
3 title
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2023-06-30 09:45:38
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【纵向扩展（向上扩展，scale up）】购买更加强大的服务器来应对增加的负载； 【横向扩展（向外扩展，scale out）】添加更多的服务器；【横向扩展和复制的常见用途】（1）读操作的负载均衡；将只响应查询的服务器分离出来；（2）写操作的负载均衡；方式一：很少更新的表放在一个服务器上，而频繁更新的表分隔到多个服务器上；方式二：按地理区域分隔，这样流量可以直接定向到最近的服务器；（3）通
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2024-04-26 05:46:48
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所有标准序列的操作（索引、切片、乘法、成员资格检查、长度，最大最小值）都适用于字符串，但是，字符串是不可变的，因此不能对字符串的所有的元素进行元素辅助和切片赋值设置字符串格式主要的解决方案是使用字符串格式设置运算符-----百分号；设置的格式可以使用单个值、元组、字典；其中元组最常见%s：转换说明符；指出要将值插入在什么地方 s：字符串；如果指定的值不是字符串，则会使用st
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2023-10-11 06:58:42
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1.二维数组的查找描述：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
# write code here
row
# 如何将横向的数组变成纵向的数组
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到处理数组的情况。今天，我将教你如何使用Python将横向的数组变成纵向的数组。这个过程其实非常简单，只需要按照一定的步骤来操作即可。接下来，让我们一起来学习吧！
## 流程图
```mermaid
gantt
title 将横向数组转换为纵向数组流程
section 将横向数组转换为纵向数组
原创
2024-03-02 05:45:40
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剑指offer上面的66道算法题是面试高频题，书中用C/C++写的答案，本篇笔记用python刷一遍所有的算法题，用于面试准备。题号顺序是牛客网上的顺序，答案都是牛客网编译通过的。由于内容过多，分了两节笔记。1.二维数组中的查找在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数
MySQL1. MySQL 索引有了解么？谈一谈对 B 树和 B+ 树的理解？B树B+树什么是 MySQL 回表？什么是覆盖索引？聚簇索引和非聚簇索引有了解么？为什么聚簇索引可以创建在任何一列上？即使有重复行数据聚簇索引一定比非聚簇索引好么？什么是索引最左前缀规则？什么是索引下推？哪些列上适合创建索引？创建索引的开销有哪些？2. MySQL 常见的存储引擎有哪些？MySQL 逻辑架构3. MyS
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2024-10-13 17:31:39
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