昨天是刷题的第 25 天，基本保持了每天一两道，同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索，慢慢熟悉 LeetCode 平台，为了提高刷题学习效率，我决定要改变刷题方式：由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。可以看到，LeetCode 中对题目会有标签分类，昨天我们恰巧碰到 33-35 题三个连续的二分查找题目，经过整合练习，会有很明显地感觉到通过一系列地练习会更快捷掌握该算法的
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2023-12-06 22:35:39
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# Python数组中等于
在Python中，数组是一种有序的集合数据类型，可以存储多个元素，并且这些元素可以是不同类型的数据。在处理数组时，经常会涉及到对数组中的元素进行判断和筛选，比如查找数组中和指定值相等的元素。本文将介绍如何在Python中处理数组中等于的情况。
## 数组的定义和操作
在Python中，可以使用内置模块`array`来创建和操作数组。数组的元素可以是数字、字符等基本
原创
2024-05-04 05:34:00
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列表、list、数组、array都是一个意思，下标、索引、角标、编号也是一个意思，根据这个来取值new_stus = ['emily','刘佳','刘佳1','刘佳2','刘佳3','emily1']
print(new_stus[0])
print(new_stus[-1])
输出结果：下标为0 的是emily,下标为-1则指最后一个，emily11
1、新增
cities=[南京]cities
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2023-08-24 21:16:25
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Python统计列表中的重复项出现的次数的方法本文以实例形式详细讲述了Python列表list数组array用法。分享给大家供大家参考。具体如下：Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组(ArrayList)，用于顺序存储结构。创建列表代码如下:sample_list = ['a',1,('a','b')]
Python 列表操作代码如下:sample_list = ['a','b'
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2023-06-22 22:58:27
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题目我忘了，大概意思就是文章题目说的，输入第一行输入n是测试样例个数，然后每一个样例，第一行输入length表示数组长度，第二行输入表示数组的每一个元素。比如说：
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2023-05-24 17:25:03
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# 如何在Python中找出数组中等于1的序号
## 简介
在Python中，我们可以使用简单的方法找出数组中等于1的序号。本文将向你介绍如何实现这个功能，并帮助你了解整个过程。
## 流程步骤
下面是实现这个功能的具体步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含多个元素的数组 |
| 2 | 遍历数组中的每个元素 |
| 3 | 判断元素是否等于1
原创
2024-03-05 03:43:51
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# 使用 Python 找出数组中等于 1 的索引
在 Python 中，查找数组中某个特定值的索引是一个常见的操作。今天，我们将学习如何找到数组中所有等于 1 的元素的索引。这个过程分为几个步骤，接下来我们一起看看。
## 整体流程
我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-23 03:38:17
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# Python 数组中等于某个数的数量统计
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中统计一个数组中等于某个特定数的元素数量。这个任务虽然简单，但涉及到几个步骤，了解这些步骤将有助于小白开发者建立解决问题的思维方式。下面我们将详细介绍每一步的流程以及相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现的步骤，以便更好地理解这个任务。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤
原创
2024-10-21 04:45:16
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--------------------------------------------------------python函数-------------------------------------------------------------------lambda表达式lambda表达式是起到一个函数速写的作用，是一个匿名函数。允许在代码内嵌入一个函数的定义。lambda的主体是一个表达
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2024-10-23 16:29:30
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**Python统计数组数量**
在编程中，我们经常需要对一组数据进行统计分析。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和统计分析的工具。本文将介绍如何使用Python统计数组的数量，并提供代码示例。
## 数组介绍
数组是一种数据结构，用于存储一组具有相同数据类型的元素。在Python中，我们可以使用列表来表示数组。列表是一种有序的可变集合，可以存储不同类型的元素。下面是
原创
2023-12-19 06:10:09
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# Python数组统计数量
## 引言
在Python中，数组是一种常用的数据结构，用于存储一系列相同类型的数据。有时候我们需要对数组中的元素进行统计，例如统计数组中某个元素的个数。本文将教会新手开发者如何实现Python数组的统计数量。
## 流程
下面是实现“Python数组统计数量”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个数组 |
| 2
原创
2023-09-17 17:51:22
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## Python统计数组次数的实现
### 概述
在Python中，统计数组中各个元素出现的次数是常见的需求。本文将向你介绍如何使用Python实现统计数组次数的功能。首先，我将给你展示整个实现的流程，然后逐步指导你每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
### 实现流程
以下是整个实现的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(输入数组) -->
原创
2023-09-16 09:05:16
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想法由来今天写代码过程中遇到一个需求，计算一个list中数值为1的元素的个数，其中这个list的元素数值不是为0就是为1。一开始想到的是写个方法来计算：# 返回一个0,1数组中1的数量def num_one(source_array):count = 0for x in source_array:if x == 1:count += 1return count嗯好吧，然后觉得这是最low的方法了，
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2023-05-23 16:34:53
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数组中数字出现的次数 II 在一个数组 nums 中除一个数字只出现一次之外，其他数字都出现了三次。请找出那个只出现一次的数字。 示例 1： 输入：nums = [3,4,3,3] 输出：4示例 2： 输入：nums = [9,1,7,9,7,9,7] 输出：1#方法一
from collections import Counter
def numscounter(varlist):
n
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2023-06-05 14:47:44
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方法1-np.argmax(np.bincount())看一个例子array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6]print(np.bincount(array))print(np.argmax(np.bincount(array)))#[1 1 2 1 3 1 1]#4这里用到了两个函数，np.argmax和np.bincount，第一个很常见，就是返回数组中最大值对应的下标，np.b
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2023-09-10 17:52:34
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# Python判断数组中等于某个值的元素
## 介绍
在Python编程中，经常会遇到需要判断一个数组中是否存在某个特定的值的情况。本文将介绍如何使用Python来判断数组中是否存在等于某个值的元素，并给出相应的代码示例。
## 流程
下面是判断数组中是否存在等于某个值的元素的流程图：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化数组
op2=>o
原创
2023-08-14 17:57:21
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注：梳理&整理，用来帮助自己学习。如有错误，请指出。1.编写一个函数，该函数接受两个整数作为参数并返回它们的和。在主函数中调用该函数并输出结果。示例输入： 5 7 示例输出： 12解题思路：首先需要定义一个函数来实现两个整数的加法，函数的返回值为两个整数的和。在主函数中，输入两个整数，然后调用定义好的函数，将两个整数作为参数传递给该函数。最后将函数的返回值输出即可。#include <
很简单，使用numpy.unique()函数，查找数组的唯一元素, 返回数组的排序后的唯一元素。官方文档见https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.htmlimport numpy as np
data=np.array([[1,2,3],[0,1,2],[3,4,5]])
np.unique(data)
nu
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2023-06-06 06:24:48
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在 Python 中进行统计，可以使用 Python 的内置函数、第三方库或手写函数。Python 内置函数：使用 len() 函数可以计算序列的长度，也就是序列中元素的数量。使用 sum() 函数可以计算序列中所有元素的和。第三方库：使用 Numpy 库可以进行多维数组的统计计算。手写函数：可以使用循环语句手写函数进行统计。例如，可以使用 for 循环计算序列中每个元素出现的次数，或者使用 wh
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2023-06-08 19:17:15
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一、基础概念Python中使用最多的第三方库，也是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。二、ndarray处理其实就是多维数组。Python中的 list 保存的是对象的指针，因此数据量大时很占内存，低效且慢。 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中，这样数组计算遍历所有的元素，不像列表 list 还需要对内存地址进行查找，从而节省了计算资源，高效快速。import numpy as
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2023-09-29 20:29:18
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