在保持原始索引的同时有效的带条件的numpy argsort_在保持列表原始索引的同时对列表进行排序的最好方法是什么？_在保持宽高比的同时缩小图像的最有效的方法？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性。当我们对数据建模时，首先应该建立一个标准基线方案，然后再通过优化对该方案进行修改。...在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...对于每个方案，我们都需要对数据进行处理，建模和验证，这都需要从头开始对模型进行再训练，这时就会浪费很多的时间，如果我们可以通过一些简单而有效的技巧来提高预测的速度。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...lags=range(1,169), use_exog=False, n_jobs=-1 ) direct_model.fit(None, y) selected_lags = np.argsort

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...对于每个方案，我们都需要对数据进行处理，建模和验证，这都需要从头开始对模型进行再训练，这时就会浪费很多的时间，如果我们可以通过一些简单而有效的技巧来提高预测的速度。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...range(1,169), use_exog=False, n_jobs=-1 ) direct_model.fit(None, y) selected_lags = np.argsort...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型可以看到最直接方法是最准确的。

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numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内

numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内np.clip()给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。...np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])print(np.clip(array,2,6))#输出：[6 6 4 3 2 2 5 6 2 4 6 2]小于2的元素变为...2，大于6的元素变为6，一行代码的简洁和高效远超这种写法：array[array6]=6

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深入理解装饰器模式：在保持灵活性的同时扩展对象功能

深入理解装饰器模式：在保持灵活性的同时扩展对象功能摘要：装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许我们通过将对象包装在装饰器对象中来动态地添加新功能。...本文将介绍装饰器模式的概念、实现方式以及在实际应用中的使用场景和优势。------引言在软件开发中，我们经常会遇到需要在不改变现有代码结构的情况下，动态地添加新功能的需求。...每个装饰器对象都实现了与被装饰对象相同的接口，因此可以无缝地替代原始对象。...具体装饰器（Concrete Decorator）：继承自装饰器对象，实现了具体的功能扩展。它可以选择性地调用父类的方法，以保留被装饰对象的原始行为。...通过将对象包装在装饰器对象中，我们可以逐层地添加新的功能，而不改变原始对象的接口和行为。装饰器模式提供了一种可维护、可扩展且易于理解的方式来修改对象的行为，同时保持代码的灵活性和可复用性。

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一种“在 Android 设备上，播放视频的同时，获取实时音频流”的有效方案

这篇文章将会按照一般的需求开发流程，从需求、分析、开发，到总结，来给大家讲解一种“在 Android 设备上，播放视频的同时，获取实时音频流”的有效方案。...一、需求在车载产品上，有这样一种需求，比如我把我的Android设备通过usb线连接上车机，这时我希望我在我Android手机上的操作，能同步到车机大屏上进行显示。...接下来我们再了解下，在Android系统上，声音的播放流程是怎样的？这对我们如何去获取视频播放时候的音频流，很有帮助。我们先看下关于视频的播放、录音,Android给我们提供了哪些API？...，就是在framework层的AudioTrack.cpp文件中，通过socket，把音频流实时的发送出来。...另一个就是接收端，不停的接收发送出来的socket数据，这个socket数据就是实时的pcm流，接收方，在实时播放pcm流，就能实现音频的实时同步了。关于视频流，是如何实现同步的，大家也可以猜猜？

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解决在laravel中leftjoin带条件查询没有返回右表为NULL的问题

问题描述：在使用laravel的左联接查询的时候遇到一个问题，查询中带了右表一个筛选条件，导致结果没有返回右表为空的记录。...- leftJoin('class as c','c.user_id','=','u.user_id') - where('c.status','=',2) - get(); 解决方案： 1.在mysql...的角度上说，直接加where条件是不行的，会导致返回结果不返回class为空记录，正确是写法应该是 select u.user_id,c.class from users u left join class...里这个mysql表达式的写法是怎样的，我查阅了多个手册。。。...以上这篇解决在laravel中leftjoin带条件查询没有返回右表为NULL的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

searchsorted(a, v[, side, sorter]) 查找应插入元素以保持顺序的索引。 extract(condition, arr) 返回满足某些条件的数组元素。...searchsorted(a, v[, side, sorter]) 查找元素应插入以保持顺序的索引。 extract(condition, arr) 返回满足某些条件的数组元素。...注意事项各种排序算法的特点在于它们的平均速度、最坏情况性能、工作空间大小以及它们是否稳定。稳定排序会保持具有相同键的项在相对顺序中保持一致。...截至 NumPy 1.4.0，argsort可用于包含 nan 值的实数/复数数组。增强的排序顺序在sort中有文档记录。...left', sorter=None) 查找应插入以保持顺序的元素的索引。

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Numpy进阶之排序小技巧

Numpy提供了大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。...numpy.argsort函数用于将数组排序后，返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。...1, 2]) ''' 数组： array([3, 1, 2]) ''' # 获取排序后的索引 np.argsort(x) ''' 输出： array([1, 2, 0], dtype=int64) '...在总成绩相同时，数学成绩高的优先录取，在总成绩和数学成绩都相同时，按照英语成绩录取…… 这里，总成绩排在电子表格的最后一列，数学成绩在倒数第二列，英语成绩在倒数第三列。...numpy.lexsort函数用于按照多个条件（键）进行排序，返回排序后索引。

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机器学习速查笔记-Numpy篇

； c. random_sample: 原型： numpy.random.random_sample(size=None)，在[0.0,1.0)上随机采样； d. random: 原型：...(d0, d1, ..., dn)，产生d0 - d1 - … - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。...函数返回的是数组值从小到大的索引值的列表。...reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变：关于Python中reshape函数参数-1的意思？...（） numpy.where(condition[, x, y]) 这里x,y是可选参数，condition是条件，这三个输入参数都是array_like的形式；而且三者的维度相同当conditon的某个位置的为

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

但它们都是所谓的view，也就是不存储原始数据。并且如果原始数组在被索引后进行更改，则不会反映原始数组的改变。...这些索引方法允许分配修改原始数组的内容，因此需要特别注意：只有下面最后一种方法才是复制数组，如果用其他方法都可能破坏原始数据： ?...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3<=a<=5在NumPy数组中不起作用。...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。...第一个索引是平面的编号，然后才是在该平面上的移动： ? 这种索引顺序很方便，例如用于保留一堆灰度图像：这a[i]是引用第i个图像的快捷方式。但是此索引顺序不是通用的。

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再见了，Numpy！！

布尔索引 - 使用布尔条件来索引数组创建一个布尔条件数组（例如条件为元素大于5） condition = initial_array > 5 使用布尔数组索引原始数组 initial_array[condition...数组排序和搜索 numpy.sort(): 对数组进行排序。 numpy.argsort(): 返回排序后的索引。...numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...返回排序后元素的原始索引 sorted_indices = np.argsort(initial_array) # 输出：[1, 3, 6, 0, 9, 2, 4, 8, 10, 7, 5] 使用...这些代码示例展示了深度副本和视图（浅副本）之间的区别：深度副本不影响原始数组，而视图的修改会影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。

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深度学习基础之numpy，小白轻松入门numpy，送书了！！！

调试看下结构 2.3 副本和视图副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。...) 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式 import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3) print ('原始数组是：') print (a)...op_flags：nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改，必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。...操作函数 numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本 numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值 numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。..." +str(mid)) mean = np.mean(a) print("平均值 :" +str(mean)) print(np.argsort(a)) 5、ndarray和 list的区别数组元素要求是相同类型

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 4

tf.argsort返回张量的索引排序, 沿给的轴排序....axis: 操作维度- direction: 正序或者倒序- stable: 如果为 True, 则原始张量中的相等元素将不会按返回的顺序重新排序- name: 数据名称例子: # 创建张量0~9,...k 个最大条目的值和索引....- paddings: 要扩展的维度- mode: 模式, 默认为 “CONSTANT”- constant_value: 在 “CONSTANT” 模式下, 要使用的标量填充值 (必须与张量类型相同)...格式: tf.scatter_nd( indices, updates, shape, name=None ) 参数: indices: 索引- updates: 更新的值- shape:

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numPy的一些知识点

np 的高级索引，不像 python 只能用字符和数字做索引，np 还可以用整形矩阵和布尔型矩阵来进行索引，虽然平时可能用的并不多。...还可以用多维矩阵做索引，有点类似函数的感觉，看个例子就知道了改变 shape 前面就已经给出了几个改变 array 的 shape 的方法了，在 np 中有 ndarray.reshape，ndarray.T...np 中有点不同，如果直接将矩阵赋值给另一个矩阵，相当于没有拷贝，只是给矩阵换了个名字而已，因此如果有 a = b，b 改变的同时 a 也会改变。...argsort 函数返回的是数组值从小到大的索引值，也就是 index 一维数组 >>> x = np.array([3, 1, 2]) >>> np.argsort(x) array([1, 2,...keepding：是否保持矩阵的二维特性 True表示保持矩阵的二维特性，False相反 import numpy as np x = np.array([ [0, 3, 4], [1

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Python进阶之NumPy快速入门(四)

概要 1、掌握NumPy中的排序函数，让排序变得得心应手； 2、掌握NumPy中的条件筛选，玩转条件筛选数组元素； 3、掌握NumPy中的线性代数，用程序轻松学习线性代数。...运行结果： [[3 7] [1 9]] [[3 1] [9 7]] [[3 7] [1 9]] numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...b = np.array([3, 1, 2]) print (np.argsort(b)) print (b[np.argsort(b)]) 讲解：对于数组b我们先给出排序后的索引顺序。...运行结果： [1 2 0] [1 2 3] 条件筛选我们可以通过NumPy中条件筛选函数，来按照条件函数筛选出来我们想要的结果。...() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

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Python从零开始第三章数据处理与分析：三个简单但强大的函数

简书 https://www.jianshu.com/u/619b87e54936 =============================================== 今天讨论一些基本的Numpy...(1) np.where()函数 import numpy as np grade = np.array([1, 3, 4, 5, 0, 2, -1]) grade Out[21]: array...5, 0, 2, -1]) grade1 = np.where(grade > 3) grade1 Out[22]: (array([2, 3], dtype=int64),) 注意它返回的是数据的索引位置...，第一个'high'为满足条件时修改后的值，否则在不满足相应条件下则修改为 'low' (2) np.argmin等函数 argmin（），argmax（），argsort（）函数的作用分别是：...返回最小值的索引，返回最大值的索引，排序后的索引。

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Numpy入门教程：06. 排序，搜索和计数

NumPy 数组用于存储训练数据和机器学习模型的参数。 ...np.sort(a, order='age') print(b) # [(b'Bob', 17) (b'Mike', 21) (b'Nancy', 25) (b'Jane', 27)] 如果排序后，想用元素的索引位置替代排序后的实际结果...【例】对数组沿给定轴执行间接排序，并使用指定排序类型返回数据的索引数组。这个索引数组用于构造排序后的数组。 ...(condition, [x=None, y=None]) 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。 ...v：插入a数组的值，可以为单个元素，list或者ndarray。side：查询方向，当为left时，将返回第一个符合条件的元素下标；当为right时，将返回最后一个符合条件的元素下标。

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Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？...---- 1、有时候我们不仅仅需要知道array中满足条件的元素是什么，也需要知道满足条件的元素在array中的索引： import numpy as np arr_rand = np.array([8...，可以利用数组的take方法取出符合条件的元素： arr_rand.take(index_gt5) #> array([[8, 8, 7, 7]]) 3、np.where可以在括号里添加两个参数，a和b...2, 8, 9]) sort_index = np.argsort(x) print(sort_index) #> [0 3 2 4 5 1] 这里3表示排序后第二小的数位于原来数组的第四个位置（索引从...1、找出满足条件的值的索引（找到索引就找到了值）。 2、数组的排序（不管是整体排序，还是按列排序），一个排序好的数组某些时候有利于直接使用。 3、数组的拼接（数组之间进行拼接，横向或者纵向）。

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NumPy学习笔记—(33)

03 本章目录： 1.1.初探高级索引 1.2.组合索引 1.3.例子：选择随机点 1.4.使用高级索引修改数据 1.5.例子：数据分组 2.1.NumPy 中快速排序：`np.sort` 和 `np.argsort...它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。 1.1.初探高级索引高级索引在概念层面非常简单：传递一个数组作为索引值参数，使得用户能一次性的获取或修改多个数组元素值。..., 5]) 如果你期望直接改变数组的数据进行排序，你可以对数组对象使用它的sort方法： x.sort() print(x) [1 2 3 4 5] 相关的函数是argsort，它将返回排好序后元素原始的序号序列...虽然使用广播和逐行排序的方式完成任务可能没有使用循环来的直观，但是在 Python 中这是一种非常有效的方式。...本小节展示了如何使用 NumPy 的结构化数组和记录数组，它们能够提供对于复合的，不同种类的数组的有效存储方式。本小节的内容，包括场景和操作，通常都会在 Pandas 的Dataframe中使用。

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Python数据分析 | Numpy与2维数组操作

二、轴参数在很多矩阵运算操作中，NumPy可以实现跨行或跨列的操作。为了适用任意维数的数组，NumPy引入了axis的概念。...在NumPy中有一种更好的方法，无需在内存中存储整个I和J矩阵（虽然meshgrid已足够优秀，仅存储对原始向量的引用），仅存储形状矢量，然后通过广播规实现其余内容的处理： [653cd2fa67dc7d7ae1f6b14d0aa6676f.png...除了在二维或三维网格上初始化函数外，网格还可以用于索引数组： [5fbeb8c06cf6972f068787fd31d70184.png] 以上方法在稀疏网格中同样适用。...] 其中，argsort返回排序后的原始数组的索引数组。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： NumPy速查表 Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表拓展参考资料 NumPy教程 Python NumPy教程 ShowMeAI

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