[]（方括号）来截取，这里不再过多赘述； 这里讲一下按条件截取 ，按条件截取其实是在[]（方括号）中传入自身的布尔语句 ，按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。...通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变。...矩阵的常见运算： +：矩阵对应元素相加 -：矩阵对应元素相减 *：矩阵对应元素相乘 /：矩阵对应元素相除，如果都是整数则取商 %：矩阵对应元素相除后取余数 **：矩阵每个元素都取n次方，如**2：每个元素都取平方...求和： 矩阵求和的函数是sum()，可以对行，列，或整个矩阵求和 累积和： 某位置累积和指的是该位置之前(包括该位置)所有元素的和。...在计算机中，当以RGB模式表示颜色时，反相的实现是用255（前提是R/G/B都是8位的）分别减去R，G，B的值，得到的即为反相对应的RGB值。
在《Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和》中，我们提供的示例数据每行只有2列，如果数据有3列，又如何求每行最小值之和呢？ 本次的练习是：如下图1所示，求每行最小值之和。...如果我们现在对这些组合值使用LARGE函数，很明显，最后一行（第10行）中的3个值将位于结果数组的顶部；接下来是第9行中的3个值，然后是第8行中的3个值，依此类推，直到最后3个元素成为第1行中的3个值。...请记住，所有这些值都将按降序排列。 因为我们每行有3个元素，所以我们所要做的就是从第一个元素开始逐个到第四个元素！...2.将其与ROW函数结合，乘以足够大的数字，使RANK值即使在组合后也不会改变。使用ROW函数可自动确保结果值按行分组，从而更容易提取行最大值。...因为RANK函数从秩1开始（对于最大的数据值），当它向下移动数据集时，分配更高的秩值，当涉及到重复时，它将相同的秩分配给相同数据值的所有重复实例，然后在将下一个秩分配给数据集中下一个较小的值时跳过秩。
向量索引 一旦将数据存储在数组中，NumPy便会提供简单的方法将其取出： ? 上面展示了各式各样的索引，例如取出某个特定区间，从右往左索引、只取出奇数位等等。...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。...和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。 axis参数 在许多操作（例如求和）中，我们需要告诉NumPy是否要跨行或跨列进行操作。...在第一部分中，我们已经看到向量乘积的运算，NumPy允许向量和矩阵之间，甚至两个向量之间进行元素的混合运算： ? 行向量与列向量 从上面的示例可以看出，在二维数组中，行向量和列向量被不同地对待。...最后，还有一个函数，可以在处理多维数组时节省很多Python循环，并使代码更简洁，这就是爱因斯坦求和函数einsum： ? 它将沿重复索引的数组求和。
因为列表中的元素是可以重复的，如果 2 个列表能相减，他就要考虑有重复元素与没有重复元素的歧义。...因此，列表是不能相减，但是 Python 中的确有一种东西与列表相似，但他里面的元素不能重复—— set(集) 由此我们可以得到第二种解法： 行4：用 set 函数得到 set 结构，即可相减。...因为下一步我们需要使用 "列表相加" 的骚操作 细心的你可能注意到，出来的结果中，其他列的顺序与解法1不一样！...因为 set 是不关心元素顺序的，2 个 set 相减后，顺序变化了 "有没有不同遍历，有可以保留其他列的原始前后顺序的？" ---- 解法3 前面的解法，本质上都在做去重工作。...pandas 中不也有去重功能吗，我们也可以用上。 行4：pd.Series 中传入有重复元素的列表，就能返回一个 Series。使用他的去重方法即可完成 "有问题啊，new_cols 是列表？
行主序和列主序 行主序 (row-major order) 指每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 指每列的元素在内存块中彼此相邻。...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组) arr = np.arange...列主序」打平，将打平后的数组 ravel_F 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 ravel(order='F') 是复制了原数组) ravel_F = arr.ravel...行主序」打平，将打平后的数组 ravel_C 第一个元素更新为 10000，原数组 arr[0][0] 也变成了 10000 (证明 ravel() 没有复制原数组) ravel_C = arr.ravel...拿求和 (sum) 函数来说，我们可以对数组 所有的元素求和 在某个轴 (axis) 上的元素求和 先定义数组 arr = np.arange(1,7).reshape((2,3)) arr array
行主序和列主序 行主序 (row-major order) 指每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 指每列的元素在内存块中彼此相邻。...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组)arr = np.arange...列主序」打平，将打平后的数组 ravel_F 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 ravel(order='F') 是复制了原数组) ravel_F = arr.ravel...行主序」打平，将打平后的数组 ravel_C 第一个元素更新为 10000，原数组 arr[0][0] 也变成了 10000 (证明 ravel() 没有复制原数组) ravel_C = arr.ravel...拿求和 (sum) 函数来说，我们可以对数组 所有的元素求和 在某个轴 (axis) 上的元素求和 先定义数组 arr = np.arange(1,7).reshape((2,3)) arr array
【行主序和列主序】 行主序 (row-major order) 指每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 指每列的元素在内存块中彼此相邻。...，首先看 flatten()，将打平后的数组 flatten 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 flatten() 是复制了原数组) arr = np.arange...列主序」打平，将打平后的数组 ravel_F 第一个元素更新为 10000，并没有对原数组 arr 产生任何影响 (证明 ravel(order='F') 是复制了原数组) ravel_F = arr.ravel...行主序」打平，将打平后的数组 ravel_C 第一个元素更新为 10000，原数组 arr[0][0] 也变成了 10000 (证明 ravel() 没有复制原数组) ravel_C = arr.ravel...拿求和 (sum) 函数来说，我们可以对数组 所有的元素求和 在某个轴 (axis) 上的元素求和 先定义数组 arr = np.arange(1,7).reshape((2,3)) arr array
通过这些分割操作，可以将数组按照指定的行或列进行划分，并得到划分后的子数组。行分割是将数组在垂直方向上划分，列分割是将数组在水平方向上划分。...c1 = sum(a) 使用内置函数 sum() 对数组 a 进行逐列求和，将每列元素的和累加，将结果保存在变量 c1 中。这里的 sum() 函数会将每一列作为可迭代对象进行求和。...c2 = np.sum(a, axis=0) 使用函数 np.sum() 对数组 a 进行逐列求和，将每列元素的和累加，将结果保存在变量 c2 中。axis=0 表示沿着列的方向进行求和。...axis=0表示沿着第一个轴（行）的方向进行求和，即对每一列元素进行求和。结果赋值给变量c2。...然而，需要注意的是，在实际编程中，我们通常使用具有更高维度的矩阵进行乘法运算，而不仅仅限于行向量和列向量的情况。符号 "@" 的使用方式保持不变，但乘法操作涉及更多的元素和维度。
还可以在一个向量中指定多个元素的索引，从而一次引用多个元素。例如，访问 A 的第二行中的第一个和第三个元素。...r = A(2,[1 3]) r = 1×2 5 7 要访问某个行范围或列范围内的元素，请使用 colon。例如，访问 A 中第一到三行、第二到四列中的元素。...例如，可以轻松地对 A 的所有元素求和，而无需指定 sum 函数的第二个参数。...MATLAB 将 ind 中值 1 的位置与 A 和 B 中的对应元素进行匹配，并在列向量中列出它们的值。...is 函数还返回逻辑数组，指示输入中的哪些元素满足特定条件。
格式类似于数组类型，但是客户机应该只检查第一个string元素，说明带外数据的类型，如果有为这种特定类型的推送信息注册的回调，则调用回调。...由于许多编程语言缺少本机集类型，一个明智的选择是返回一个散列，其中字段是集类型中的元素，值只是真值或任何其他值。...在较低级别的编程语言（如C）中，类型仍应报告为线性数组，并与类型信息一起通知用户它是一个集合类型。...通常设置的回复不应包含多次发出的相同元素，但协议不强制执行：客户端库应尝试处理此类情况，如果元素重复，则应尽力避免返回重复数据，至少在使用某种形式的哈希返回回复时是这样。...例如，他们将尝试在某个映射、散列或Set数据类型中添加每个read元素，再次添加相同的元素将替换旧的副本，或者将无声地失败，从而保留旧的副本。
MATLAB 向量类型： 行向量 列向量 MATLAB 行向量： 创建行向量括在方括号中的元素的集合，用空格或逗号分隔的元素。...列向量： 创建列向量括在方括号中的元素的集合，使用分号来分隔的元素。...要创建一个列向量 c 将 n 加 m 个元素放入其中，通过附加这些载体，编写： c = [c1; c2] 还可以创建一个矩阵c追加这两个向量；向量c2将第二列的矩阵： c = [c1, c2] 同样要注意...例如，可以相加，相减分割标量向量。 MATLAB向量的加法和减法 在 MATLAB 中当进行两个向量的加法与减法的时候，这两个向量的元素必须有相同的类型和数量。...要建立一个矢量 v 带的第一个元素 f，最后一个元素 l 和元素之间的区别是任何真正的数 n，可以这样写： v = [f : n : l] 详细例子 在MATLAB中建立一个脚本文件，代码如下： v =
1.1.1 数学、图形与编程 基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上最自然的表达数学计算的方法。内置的图形显示功能使我们更容易将数据可视化并从中得到新认识。...e = a * b; 1 您可以通过按向上箭头键（↑）和向下箭头键（↓）来撤销之前的命令。在空命令行或键入命令的第一个字符后按箭头键。例如，要撤销命令 b = 2，先键入 b，然后按向上箭头键。...最常见的方法是指定行和列下标，例如： A(4,2) ans = 14 不太常见但有时有用的方法是使用一个下标，按顺序遍历每一列： A(8) ans = 14 使用单个下标来引用数组中的特定元素称为线性索引...例如，列出 A 的第 1 行和第 2 列的元素： A(1:3,2) ans = 3×1 2 11 7 仅冒号（没有起始值 start 或结束值 end）是指定该维度中的所有元素。...然后，循环语句重复地给 f(n) 赋值，每执行一次循环，n 增加 1，直到达到 100。脚本中的最后一个命令 f(1:10) 显示了 f 的前10个元素。
在该结构中，在一端插入新元件，从另一端移除现有元件。 ? image Max-Heap：堆是基于树的数据结构，其中树的所有节点都按特定顺序排列。最大堆是二叉树。它是完整的。...在trie中，每个节点（根节点除外）存储一个字符或一个数字。通过将trie从根节点向下遍历到特定节点n，可以形成字符或数字的公共前缀，其也由特里结构的其他分支共享。 ?...线性搜索：线性搜索是一种在列表中查找目标值的方法。它按顺序检查列表中每个元素的目标值，直到找到匹配项或者直到搜索完所有元素为止。 ?...image 递归：递归是一种函数或算法自称的计算机编程技术。它应包括具有终止条件的步骤。当条件满足时，每个重复的其余部分从最后一个被调用到第一个重复处理。通过递归解决的最着名的问题是因子数。...image 快速排序：选取一个随机元素并对数组进行分区，所有小于分区元素的数字都会出现在大于它的所有元素之前。如果我们在元素周围重复分区数组，那么数组最终将被排序。
我们可以这样想：从 list 中取出特定规则的数字，能不能只关注和设置规则，循环这种事情交给编程语言去处理呢？当然可以。...王 汉 460 如果民族不是汉族，则总分在考试分数上再加 5 分，现在需要用 pandas 来做这种计算，我们在 Dataframe 中增加一列。...lambda 匿名函数，将计算结果存储在一个新的 Series 中返回。...该函数可以接收位置参数或者关键字参数，语法如下： Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwargs) 对于 func 参数来说，该函数定义中的第一个参数是必须的...所有的元素都执行平方运算： x y z a 1 4 9 b 16 25 36 c 49 64 81 如果只想 apply() 作用于指定的行和列，可以用行或者列的
(Matlab程序) 函数功能 A(1) 将二维矩阵A重组为一维数组，返回数组中第一个元素 A(: , j) 返回二维矩阵A中第 j 列 列向量 A( i , :) 返回二维矩阵A中第 i 行 行向量...) 返回二维矩阵A中第 i 行到第 k 行 行向量 和第 j 列到第 m 列 列向量的交集组成的子矩阵 A(:) 将二维矩阵A中得每列合并成一个列向量 A( j : k) 返回一个行向量，其元素为A(:...)中的第 j 个元素到第 k 个元素 A([ j1 j2…]) 返回一个行向量，其元素为A(:)中的第 j1，j2…个元素 A(: , [ j1 j2 …]) 返回矩阵A的第 j1 列、第 j2 列等的列向量...）； （2）A-B; 表示矩阵A和矩阵B相减（各个元素对应相减）； （3）A*B; 表示矩阵A和矩阵B相乘； （4）A....min(a,b) 返回a, b中较小的数值 max(a,b) 返回a, b中较大的数值 mean(x) 求x的列平均数（列平均） median(x) 求x的列中位数（列中位数） sum(x) x中各个列之间的元素求和
此模块中的函数返回一个矩阵，而不是数组对象。 矩阵是行和列元素的矩形阵列。 矩阵中的元素可以是数字、符号或数学表达式。...以下是由6个数字元素组成的2行3列矩阵： 转置矩阵 在NumPy中，除了使用NumPy.transpose函数交换数组的维度外，还可以使用T属性。。...例如，通过使用t（）函数，可以将具有m行和n列的矩阵转换为具有n行和m列的矩阵。...一维阵列的秩是1，二维阵列的秩为2，依此类推。 在NumPy中，每个线性阵列称为轴，即维度。例如，二维阵列等效于两个一维阵列，第一个一维阵列中的每个元素都是一维阵列。所以一维数组是NumPy中的轴。...第一个轴等效于基础数组，第二个轴是基础数组中的数组。轴的数量，秩，是阵列的维数。 在许多情况下，可以声明axis。
前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...是在numpy的基础上实现的，所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用： 通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与numpy...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
数字图像处理中的阵列相乘对应MATLAB中的点乘（.*） ☞当我们谈到一幅图像的求幂时，意味着每个像素均进行求幂操作； ☞当我们谈到一幅图像除以另一幅图像时，意味着在相应的像素之间进行相除。...注：是阵列求和，不是图像所有元素求和，因此单幅图像的求和是该图像本身 该方法用于证明对应的操作是线性操作还是非线性操作（左边=右边→线性；左边≠右边→非线性） 例：有两幅图像 ?...---- 三、算数操作 图像间的算术操作是阵列操作（算数操作在相应的算数对之间进行） 图像的算数操作涉及同样大小的图像 图像相加：s(x,y)=f(x,y)+f(x,y) 图像相减：g(x,y)=f(...,N-1 通常，M和N是图像的行和列，s,g,d和v是大小为M×N的图像 图像相加：①去除叠加性噪声 ? ②生成图像叠加效果 ?...②图像的局部显示（用二值蒙板图像与原图像做乘法） ?
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