上个专题提到了如何利用Python操作Oracle数据库并监控想要的指标 这个专题讲述如何讲这些监控数据保存在MySQL中为日后所用 ---- 上节讲到建立一个MySQL数据库并新建一张用于存放索引信息的表...，今天讲如何获取Oracle已使用过的索引名称 由于我们的执行计划都存在v$sql_plan中，所以我们定期从这个视图中获取索引信息，经过一段时间的积累即可知道哪些索引没被使用过 ---- 环境设置...---- 新建获取索引信息的语句 新建 getindex.sql文件，这里我们从v$sql_plan视图中获取已使用过的索引名称 ?...---- 新建脚本自动获取Oracle已使用过的索引名称 该脚本获取所有在视图中的索引并把结果存放在一个list(列表)中 脚本名称为 checkindex.py ?...可以看到已经从v$sql_plan视图中获取到了已使用过的索引的名称 ---- 至此我们已经学会了如何利用Python获取oracle已使用过的索引名称，下节我们讲如何把结果放到MySQL数据库中
这个专题讲述如何讲这些监控数据保存在MySQL中为日后所用 上节讲到建立一个MySQL数据库并新建一张用于存放索引信息的表 今天讲如何获取Oracle已使用过的索引名称 环境设置 Linux系统为 Centos...v$sql_plan中，所以我们定期从这个视图中获取索引信息，经过一段时间的积累即可知道哪些索引没被使用过 新建获取索引信息的语句 新建 getindex.sql文件，这里我们从v$sql_plan视图中获取已使用过的索引名称...QS_WS', 'QS_OS', 'QS_CS', 'QS_CBADM', 'QS', 'PM', 'PERFSTAT', 'OE', 'ODM', 'HR', 'QS_ES', 'SCOTT') 获取已使用的索引...可以看到已经从v$sql_plan视图中获取到了已使用过的索引的名称 源码位置 代码请查看我的Github主页 https://github.com/bsbforever/wechat_oms 至此我们已经学会了如何利用...Python获取oracle已使用过的索引名称 下节我们讲如何把结果放到MySQL数据库中
python使用数组作为索引遍历数组 import numpy as np a=np.arange(0,5) print(a) # [0 1 2 3 4] b=np.arange(0,10).reshape...(5,2) print(b) # [[0 1] # [2 3] # [4 5] # [6 7] # [8 9]] # 将一维数组作为二维数组的索引 c0=b[a][:,0] print(c0)
1.什么是numpy numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。...学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。...数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。...（5）usecols：读取指定的列，索引，元组类型。 （6）unpack：如果True，读入属性将分别写入不同数组变量，False 读入数据只写入一个数 组变量，默认False。...图2.2 3.Numpy的索引和切片 Numpy的索引和切片和与列表相似，以后可能会经常遇到这样的操作，所以熟练掌握与切片相关的操作是很重要的。取某一行可以直接写t2[2]，这个例子是指取第三行。
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。...python切片形式：x[start:stop:step] ,结合负数索引，可以从后向前，当step为负数时，则为倒序索引。...2.2 整数索引 整数索引是说可以用数组去索引，规则符合numpy的boadcast规则，也就是每一维度的索引数组会相互组合。...2.3 合理使用ix_() 函数 ix_函数是用来扩充维度，因为在整数索引中要保证每个维度的索引数组的维度一样，则可以直接用ix_函数来构建索引函数 import numpy as np a = np.arange
参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用...ndarray.choose(choices[, out, mode]) 使用索引数组从一组选项中构造新数组。ndarray.sort([axis, kind, order]) 就地对数组进行排序。...ndarray.argmax([axis, out]) 返回给定轴的最大值索引。ndarray.min([axis, out, keepdims]) 沿给定轴返回最小值。...ndarray.argmin([axis, out]) 返回最小值的索引沿给定轴线一个。ndarray.ptp([axis, out, keepdims]) 沿给定轴线的峰到峰（最大-最小）。
2.2.3: Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组 NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other...在本例中，index或ind被定义为Python列表，但我们也可以将其定义为NumPy数组。...使用列表或其他NumPy数组。...NumPy数组也可以使用逻辑索引进行索引，但这实际上意味着什么？...我现在可以做以下事情了——我将通过获取对象z1并使用索引向量对其进行索引来创建w。 The contents of w here are 1, 3, and 5. 这里w的内容是1、3和5。
对于二维的NumPy数组，我们也可以用一维索引的方法，这时我们会索引出某一行。 我们首先建立了一个0到11的数组A，我们试图索引它的第一个元素，大家可以猜一下，结果是什么。...如果猜对了，恭喜你已经熟悉了Python从0开始计数的特性。第二个打印时reshape之后的第二行，也就是从6到11的整个一行，所以结果其实是一个一维数组。...这个就和我们之前学过的numpy.arange的形式是一样的。如果你想加入步长功能就需要使用a:b:c这种方式，a是起始值，b是终止值，c是步长。...运行结果： 2高级索引 高级索引是Numpy数组相对于列表基础上提供的更多的索引方式，包括整数数组索引，布尔索引以及花式索引。我们只讲前面两种索引方法，并不需要太花式。...这是一种通过布尔(逻辑)运算来获得符合条件元素的索引方式。简单来说，你可以通过给定一定的条件，筛选出满足条件的元素。这种索引方式是我们日常使用Numpy数组较为常用和使用的方法，大家可不要忽略了。
参考链接： Python中的numpy.isinf 代码部分如下所示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数... # 对数组各项取对数 np.sign([1,7,0,-67]) # 计算正负号正1负-1零0 np.ceil([1.2,7.1,0]) # 计算大于该值的最小整数并把小数点加在最后...np.floor([-1.4,0,3,np.exp(10)]) # 计算小于该书的最小整数 np.rint([1.2,-1.3,9.5]) # 四舍五入到最近的整数 np.modf([1.9,3.7,9.1
Numpy介绍： Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。...arr1) print(arr_sin) # 逻辑运算 print(arr1<3) # 查看arr1矩阵中哪些元素小于3，返回[ True True False False] # 矩阵求和，求矩阵最大最小值...索引 # numpy索引 arr1=np.array([1,2,3,6]) arr2=np.arange(2,8).reshape(2,3) print(arr1) print(arr1[0]) #...(arr2[0,0:3]) # 表示输出第0行，从第0列到第2列所有元素 # 注意python索引一般是左闭右开 # 通过for循环每次输出矩阵的一行 for row...Reference 用 numpy 和 pandas 把玩你的数据 给深度学习入门者的Python快速教程：numpy和Matplotlib篇
#NumPy数据库学习 #Numpy包含一下特点： ''' 1.强大的N维数组对象。 2.成熟的函数库。...= np.random.random([2,3])#随机生成两行三列的举证 print(f) g = np.sum(b)#函数求和 print(g) h = np.max(b)#求元素最大值最小值...a = np.arange(2,14).reshape(3,4) print(a) print(np.argmax(a))#矩阵中最大元素的索引 print(np.argmin(a))#矩阵中最小元素的索引...reshape(3,4) print(a) print(np.sort(a))#排序 print(np.transpose(a))#转置 print(np.clip(a,5,9))#判断当前矩阵元素是否比最小值小或比最大值大...，若是则替换 #一维索引 a = np.arange(0,12) print(a) print(a[1]) b = np.arange(0,12).reshape(3,4) print(b) print
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。...二、numpy的使用 1、创建ndarray 由python list创建python # 1维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print(type(a), a.shape...5、ndarray切片 python a[:,:-1] 去除最后一列 a[:,-1] 只保留最后一列 一个常用的切片 python 以列的形式获取最后一列数据： a[:,3:] out:...array([[ 3], [ 7], [11], [15]]) python 以一维数组的形式获取最后一列数据： a[:,-1] out: array([
Arrays.asList(numbers)); int max = (int) Collections.max(Arrays.asList(numbers)); System.out.println("最小值
参考链接： Python中的numpy.arctan NumPy是Python语言的一个扩展包。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...NumPy通常与SciPy(Scientific Python)和Matplotlib(绘图库)一起使用，这种组合广泛用于替代Matlab，是一个流行的技术平台。 ...NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述相同类型的元素集合，可以使用基于零的索引访问集合中元素。...基本的ndarray是使用NumPy中的数组函数创建的: numpy.array。 NumPy支持比Python更多种类的数值类型。...基于N维索引来获取数组中任意元素 x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # y中包括数组x中(0,0), (1,1), (2,0)位置处的元素 y = x[[0,1,2
参考链接： Python中的numpy.logspace NumPy是Python语言的一个扩展包。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...NumPy通常与SciPy(Scientific Python)和Matplotlib(绘图库)一起使用，这种组合广泛用于替代Matlab，是一个流行的技术平台。 ...NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述相同类型的元素集合，可以使用基于零的索引访问集合中元素。...基本的ndarray是使用NumPy中的数组函数创建的: numpy.array。 NumPy支持比Python更多种类的数值类型。...基于N维索引来获取数组中任意元素 x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # y中包括数组x中(0,0), (1,1), (2,0)位置处的元素 y = x[[0,1,2
参考链接： Python中的NumPy 2(高级) NumPy是Python语言的一个扩展包。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...NumPy通常与SciPy(Scientific Python)和Matplotlib(绘图库)一起使用，这种组合广泛用于替代Matlab，是一个流行的技术平台。 ...NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述相同类型的元素集合，可以使用基于零的索引访问集合中元素。...基本的ndarray是使用NumPy中的数组函数创建的: numpy.array。 NumPy支持比Python更多种类的数值类型。...基于N维索引来获取数组中任意元素 x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # y中包括数组x中(0,0), (1,1), (2,0)位置处的元素 y = x[[0,1,2
此部分是对python List的扩展应用。...在python中定义一个二维数组， 先看如下例子： a = [1, 2, 3] print(a * 3) [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] print([a * 3
参考链接： Python中的numpy.less The following are code examples for showing how to use ....They are extracted from open source Python projects....is equivalent to ``split`` with ``axis=2``. .. seealso:: :func:`cupy.split` for more detail, :func:`numpy.dsplit...is equivalent to ``split`` with ``axis=0``. .. seealso:: :func:`cupy.split` for more detail, :func:`numpy.dsplit...is equivalent to ``split`` with ``axis=2``. .. seealso:: :func:`cupy.split` for more detail, :func:`numpy.dsplit
代码 import numpy as np def batch_gen(data): # 定义batch数据生成器1 idx = 0 while True: if idx
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] 在Python机器学习中如何索引、切片和重塑...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...[[11 22] [33 44] [55 66]] 2.数组索引 一旦你的数据使用NumPy数组表示，你就可以使用索引来访问它。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
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