使用numpy数组/列表作为字符串的索引 - 腾讯云开发者社区

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)

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C语言定义数组时使用枚举作为数组的下标

所以这里通常都使用枚举变量作为下标来访问数组。...，如下顶一个了一个枚举类型，用来作为访问数组的脚标。...看似可读性高的代码其实也是硬编码作为脚标，如果在输入数据时候数组和枚举的顺序有一些变化，就会出现bug，且这个bug很难被发现。...且这个枚举是作为SDK提供给上层，且你的代码不公开，这样会出现很大问题。...为了避免这种隐患可以在定义数组时候使用枚举作为数组的下标，这样即使数据输入混乱，但是只要数组定义时候枚举下标定义和数组成员可以对应正确就可以避免这种错误。

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【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

b中有0~23的整数，共24个元素，是一个2×3×4的三维数组。...你可能已经猜到，reshape函数的作用是改变数组的“形状”，也就是改变数组的维度，其参数为一个正整数元组，分别指定数组在每个维度上的大小。如果指定的维度和数组的元素数目不相吻合，函数将抛出异常。...[0,:,1] array([1,5, 9]) (6)如果要选取第1层楼的最后一列的所有房间，使用如下代码： >>>b[0,:,-1] array([3, 7, 11]) 如果要反向选取第1层楼的最后一列的所有房间...，使用如下代码： >>>b[0,::-1,-1] array([11, 7, 3]) 在该数组切片中间隔地选定元素： >>>b[0,::2,-1] array([3, 11]) 如果在多维数组中执行翻转一维数组的命令...], [[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]]) 刚才做了些什么我们用各种方法对一个NumPy

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三个NumPy数组合并函数的使用

在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...vstack 和 hstack 我们在实际开发中，比较常用的操作就是对二维或者三维数组进行行和列的合并操作，所以 numpy 为我们提供了更加方便的 vstack 和 hstack。...''' array([[ 1, 2, 3, 100, 200, 300], [ 4, 5, 6, 400, 500, 600]]) ''' 上面的操作我们同样可以使用...np.vstack((A, z))) ''' array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [666, 666, 666]]) ''' 使用

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Python之numpy的ndarray数组使用方法介绍

NumPy介绍 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：（1）一个强大的N维数组对象ndrray；（2）比较成熟的（广播）函数库；（3）用于整合...C/C++和Fortran代码的工具包；（4）实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数主要优点： 1.NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。...2.使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。...数组索引下标都是从0开始，不在特意强调（1）常用步长访问语法：start:stop:step (开始下标，停止下标，步长) a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6...，排序，返回下标 np.argsort(a[:,0]) #升序 [7,3,4] // np.argsort(-a[:,0]) #降序 #下面这个是按从小到大排序后的索引值 [1,2,0] # 取出排序后的元数据

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C语言定义数组时使用枚举作为数组的下标 ——c99功能

__VA_ARGS__ 使用宏的时候，允许省略参数，被省略的参数会被扩展成空串。...long, long double _Complex, float _Complex 等类型支持不定长的数组，即数组长度可以在运行时决定，比如利用变量作为数组长度。...声明时使用 int a[var] 的形式。不过考虑到效率和实现，不定长数组不能用在全局，或 struct 与 union 。...a, b, c, d;} foo = { .a = 1, .c = 3, 4, .b = 5 }; // 3,4 是对 .c,.d 赋值的格式化字符串中，利用 \u 支持 unicode 的字符...为了避免这种隐患可以在定义数组时候使用枚举作为数组的下标，这样即使数据输入混乱，但是只要数组定义时候枚举下标定义和数组成员可以对应正确就可以避免这种错误。

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【shell脚本】字符串和数组的使用

字符串可以使用单引号和双引号定义字符串变量但是单引号中不支持变量解析 #!...username}" str_2='hello ${username}' echo $str_1 # hello mayuan echo $str_2 # hello ${username} 获取字符串的长度.../bin/bash username="mayuan" echo ${#username} # 6 截取字符串 #!.../bin/bash username="mayuan" echo $(expr index "${username}" y) #查找y在指定字符的位置数组 #!.../bin/bash arr=(1 2 3 4 5) echo ${arr[0]} #输出1 echo ${arr[1]} #输出2 获取数组长度 #!

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踩坑：在Java中使用 byte 数组作为 Map 的 key

使用 byte 数组作为key 为了能够从映射中成功地检索值，相等性必须是有意义的。这就是使用byte数组并不是一个真正的选择的主要原因。在Java中，数组使用对象标识来确定相等性。...如果我们使用byte数组作为key创建HashMap，那么只有使用完全相同的数组对象才能检索值。...我们可以使用Base64轻松编码和解码字符串，然后创建一个使用字符串作为key而不是byte数组的HashMap： String key1 = Base64.getEncoder().encodeToString...因此，该解决方案推荐使用。总结本文将讨论在使用HashMap时，当byte数组作为key时所遇到的问题及其解决方案。首先，我们将研究为什么不能直接使用数组作为键。...在使用HashMap时，我们需要保证每个键的唯一性，而使用数组作为键可能会出现冲突。

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

(type(a)) # 查看a的类型下面是运行结果： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] numpy.ndarray'> # ndarray类型【示例2】对列表中的元素开平方...例如，如果要生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表类型的参数。每一个列表元素是一堆的ndarray类型数组，作为二维数组的行。...'> numpy.ndarray'> numpy.ndarray'> 由上可知：使用array函数创建的数组都是ndarray对象【示例2】array函数中dtype的使用...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...使用 ravel 函数将多维数组变成一维的数组 ravel()是NumPy中的一个函数，它用于将数组展平成一维数组。

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资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结

'> 那么我们为什么要使用 NumPy 数组而不使用标准的 Python 数组呢？...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密，在使用同样单精度变量下，NumPy 数组所需要的内存较小。此外，NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...因为 Python 定义的列表没有 reshape() 方法，该博客给出的标准数组会报错。我们只能对 NumPy 数组执行 reshape。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...，注意 Python 列表和数组的索引都是左闭右开，即 A 中包含 2 索引的元素而不包含 5 索引的元素： A[lowerbound(inclusive): upperbound(exclusive)

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使用Numpy广播机制实现数组与数字比较大小的问题

在使用Numpy开发的时候，遇到一个问题，需要Numpy数组的每一个元素都与一个数进行比较，返回逻辑数组。我们在使用Numpy计算是可以直接使用数组与数字运算，十分方便。...当我尝试使用广播机制来处理数组与数字比较大小问题的时候发现广播机制同样适用，以下是测试代码：示例一，二维数组与数字大小比较： import numpy as np a = np.linspace(1,12,12...).reshape(3,-1) print("a is /n", a) b = 3 c = a > b print("c is /n", c) 结果：由此可以看出c被广播成了一个3x4，各元素值都为3的二维数组...： import numpy as np a = np.linspace(1,12,12).reshape(4,-1) d = np.linspace(2,4,3) print("a is \n",...a) print("d is \n", d) e = a > d print("e is \n",e ) 结果：表明d被广播成了3x4的二维数组，列向量分别为[2. 3. 4.] a is [[ 1.

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indexOf()在数组和字符串中使用的区别

参考链接 indexOf()只返回字符串在规定的查找顺序中，首次出现的位置！ 1、传参相同 var arr = [0,1,'2']; var str="Hello world!"...console.log("Array",arr.indexOf(1)); //1 console.log("string",str.indexOf('s')); //-1 3.不同字符串的...indexOf在传入参数不是字符串的情况下默认会转换为字符串 var str="Hello 666!"...; console.log("string",str.indexOf('6')); //6 console.log("string",str.indexOf(6)); //6 而数组的indexOf...不会进行数据类的转换 var arr = [0,1,'2']; console.log("Array",arr.indexOf(2)); //-1 console.log("Array",arr.indexOf

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使用 Python 从作为字符串给出的数字中删除前导零

− 创建一个函数 deleteLeadingZeros（），该函数从作为字符串传递给函数的数字中删除前导零。使用 for 循环，使用 len（）函数遍历字符串的长度。...例以下程序以字符串的形式返回，该字符串使用 for 循环和 remove（）函数从作为字符串传递的数字中删除所有前导零 − # creating a function that removes the...例以下程序以字符串形式返回，该字符串使用正则表达式从作为字符串传递的数字中删除所有前导零 - # importing re module import re # creating a function...− 创建一个函数 deleteLeadingZeros（），该函数从作为字符串传递给函数的数字中删除前导零。使用 int（）函数（从给定对象返回一个整数）将输入字符串转换为整数。...我们学习了如何使用切片来获取可迭代对象的子集，例如字符串、列表或元组。我们还学习了如何利用正则表达式模块用另一种模式替换（替换）一种模式。

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

3.1.向量索引 3.1.1 数值型向量 x<-(1,2,3,4,5) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素...） t(m)#将行列转置五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 <- c("B1", "B2", "B3") dim3 <- c("C1", "C2", "C3...", "C4") z <- array(1:24, c(2,3,4), dimnames=list(dim1, dim2, dim3)) 六.数据框数据框的索引 attach(mtcars)# mtcars...为内置数据集，使用attach函数后，可省略"mtcars$",直接写列名 mpg hp detach(mtcars)#关闭 with(mtcars,{mpg})#大括号里面可替换列名 mtcars[3...,ya=c,la=d) 7.2 列表索引 mlist[1]#输出的为列表的子集，结果仍是列表 mlist[[1]]#输出的为元素本身的数据类型 mlist[c(1,4)] mlist["ni"] mlist

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基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

如果已经熟悉 MATLAB，那么这个教程对于开始使用 NumPy 可能会有用。数组Array NumPy 数组是一个由相同类型的值组成的网格，这些值通过非负整数元组进行索引。...数组索引Array indexing Numpy 提供了多种对数组进行索引的方法。切片Slicing：与Python列表类似，numpy数组可以被切片。...：当使用切片索引 NumPy 数组时，结果数组视图总是原始数组的子数组。...要计算向量的内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵，使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块中的函数使用，也可以作为数组对象的实例方法使用。...例如，它包含了从磁盘读取图像到numpy数组的函数，将numpy数组写入磁盘作为图像的函数，以及调整图像大小的函数。

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【数据处理包Pandas】DataFrame的创建

（一）按列排列按列排列，需要基于字典构建：字典的键对应列名，字典的值可以是一列表、一维Numpy数组、Series 对象，或者字典都行。...此时，只要一列存在行索引，则该行索引被共享（例如 english 的索引）；如果各列都没有行索引，则用整数作为隐含索引。...1、字典的值分别是一个Series对象、一维列表、一维Numpy数组的情形 #***case1-① ② ③：字典的值分别是一个Series对象、一维列表、一维Numpy数组的情形 english = pd.Series...（二）按行排列按行排列，需要基于列表构建：列表中的元素可以是一维 Series 对象、一维列表、一维 Numpy 数组或字典都行。...字符串在 Pandas 中被处理成object类型的对象。

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格式化http的header字符串为数组(格式为键值对或格式传header值用的索引数组)

格式为键值对的话，方便取值或格式传header值用的索引数组，可以用于调用接口传值使用 /**格式化http的header字符串为数组 * @param $header_str header头字符串...* @param int $is_need_key 是否分割成键值对数组，方便取出每一项的值，仅仅分割换行不分割键值对的话这个数据格式刚好可以抓数据时候传header * @return array...$is_need_key){ return $header_list;//这个值可以用在调用接口时候传递header头使用 } $header_arr = [];...(base64_decode($header_arr['Content-MD5'])); } return $header_arr; } 未经允许不得转载：肥猫博客 » 格式化http的header...字符串为数组(格式为键值对或格式传header值用的索引数组)

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

要访问 3-D 数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维数和索引。...NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。...字符串 V - 固定的其他类型的内存块 ( void ) 检查数组的数据类型 NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：实例获取数组对象的数据类型： import...astype() 函数创建数组的副本，并允许您将数据类型指定为参数。数据类型可以使用字符串指定，例如 ‘f’ 表示浮点数，‘i’ 表示整数等。...('i') print(newarr) print(newarr.dtype) 实例通过使用 int 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数： import numpy as np arr =

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

NumPy 切片和索引NumPy 高级索引布尔索引花式索引 NumPy 广播(Broadcast)广播的规则: NumPy 迭代数组控制遍历顺序修改数组中元素的值使用外部循环广播迭代 ...花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。 ...lower()数组元素转换为小写upper()数组元素转换为大写split()指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表splitlines()返回元素中的行列表，以换行符分割strip()移除元素开头或者结尾处的特定字符...numpy.char.splitlines() numpy.char.splitlines() 函数以换行符作为分隔符来分割字符串，并返回数组。 \n，\r，\r\n 都可用作换行符。 ...numpy.char.replace() numpy.char.replace() 函数使用新字符串替换字符串中的所有子字符串。

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

NumPy作为一个开源的Python科学计算基础库，包含：一个强大的N维数组对象ndarray ；广播功能函数；整合C/C++/Fortran代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。...这里笔者再补充四种方法并整理出来：从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等从字节流（raw...），即使两个类型一致 .tolist( )：将数组或者矩阵转换成列表但请注意深度分割函数dsplit的使用条件： import numpy as np arr=np.arange(12) arr.shape...字符串操作 Numpy的char模块提供的字符串操作函数可以运用向量化运算来处理整个ndarray，而完成同样的任务，Python的列表则通常借助循环语句遍历列表，并对逐个元素进行相应的处理。...ndarray使用的切片和索引方法，改变ndarray形状的方式，ndarray的排序、搜索与字符串操作等。

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