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Ionic 2 ：如何实现列表滑动删除按钮1.创建Ionic2应用2.准备列表数据3.修改主页（HOME）的模版4.创建方法删除数据5.添加一个编辑按钮总结

这篇教程将展示如何使用Ionic2添加一个简单的删除按钮到列表，当用户滑动列表项到左边的时候。这是一个处理删除列表数据时候常用的模式。本教程将涵盖创建这个滑动删除按钮所需要的一切。 ?...2.准备列表数据 我们需要一些维护数据，因此要建立一些试验数据。创建我们项目的blank模版默认建立了一个Home组件，这个教程我们就在此基础上修改。...另外，我们不止是一个单项，我们要为我们创建的数组的每一个数据创建滑动项，这里我使用ng-for。...我们现在有了一个列表包含所有数据，用户可以滑动并显示出一个delete**按钮。现在剩下的是当用户点击时做点什么事。因此我们设置一个简单监听以便调用方法从我们先前创建的测试数据中删除一项。...，然后点击删除按钮，它就会从列表中删除。

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iOS实践：打造一个可以快速索引的城市列表页1. 从plist中获取城市字典2. 对城市的首字母进行排序3. 设置边栏索引4. 关于约束的重要提示5. 完善：封装

相信绝大部分LBS的APP里面，大家都能看到一个带索引的城市列表页面，用来让用户选择所在城市。...从plist中获取城市字典 1.1 准备素材，下载文件 城市列表（带拼音首字母的），下载地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1nV**YJJ 密码: cjpw...1.2 从plist中读取出所有的城市。...对城市的首字母进行排序 对所有字典key的数组中的内容进行排序 对于排序，系统提供了两种办法可以进行排序。我们就不用再写什么冒泡儿、选择之类的算法了，直接来就可以用。...排序结果记录在了NSComparisonReuslt中。 NSComparisonReuslt是一个枚举。通过操作两数比较的结果，进行排序。

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清晰易懂的Numpy入门教程

本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。 目录 ---- 1. 如何构建numpy数组 2. 如何观察数组属性的大小和形状（shape） 3. 如何从数组提取特定的项 4....另一个区别是已经定义的numpy数组不可以增加数组大小，只能通过定义另一个数组来实现，但是列表可以增加大小。...然而，numpy有更多的优势，让我们一起来发现。 numpy可以通过列表中的列表来构建二维数组。...如何从数组提取特定的项 数组的索引是从0开始计数的，与list类似。numpy数组通过方括号的参数以选择特定的元素。...如何从现有的数组定义新数组 如果使用赋值运算符从父数组定义新数组，新数组与父数组共占同一个内存空间，如果改变新数组的值，那么父数组也相应的改变。

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清晰易懂的Numpy入门教程

本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。 目录 ---- 1. 如何构建numpy数组 2. 如何观察数组属性的大小和形状（shape） 3. 如何从数组提取特定的项 4....另一个区别是已经定义的numpy数组不可以增加数组大小，只能通过定义另一个数组来实现，但是列表可以增加大小。...然而，numpy有更多的优势，让我们一起来发现。 numpy可以通过列表中的列表来构建二维数组。...如何从数组提取特定的项 数组的索引是从0开始计数的，与list类似。numpy数组通过方括号的参数以选择特定的元素。...如何从现有的数组定义新数组 如果使用赋值运算符从父数组定义新数组，新数组与父数组共占同一个内存空间，如果改变新数组的值，那么父数组也相应的改变。

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【Python环境】数据科学之5个最佳Python库，为初学者定制的教程

N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。 2. 你可以不需要使用循环，就对整个数组内的数据行标准数学运算。 3....非常便于传送数据到用低级语言（如C或C++）编写的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。...NumPy不提供高级数据分析功能，但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解，能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。 教程： 1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明 ?...SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如：数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。...2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。 3. 合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）中能找到 的关系操作。 Pandas是进行数据清洗/整理（data munging）的最好工具。

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Python进阶之NumPy快速入门(一)

我们使用NumPy中的eye()函数来检查NumPy是否已经安装完成，eye(N)是一个产生N*N的单位矩阵 运行结果： [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0....运行结果： 2 (2, 2) 4 [1. 2. 3.] [0. 0. 0.] 03 创建数组 对于NumPy数组，一般而言我们有三种创建方法： 用np.array直接填入已知数据，比如我们在第一小节介绍常见数组的时候用的方法...运行结果： [1. 2. 3.] [[0 0] [0 0] [0 0]] [[1. 1. 1.]] np.arrange() 很多情况下我们非常想要得到从一个整数到另一个整数的一个数组，比如周一到周日...，一天中从1点到24点等，还有从-10度到40度的温度范围。...其实在将列表和元组转换成numpy数组的时候效果是一样的。也就是说不论是从列表a出发得到的a_1和a_2还是从元组b出发得到的b_1和b_2都是numpy数组[1,2,3]。

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【译】数据科学之5个最佳Python库，为初学者定制的教程

N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。 2. 你可以不需要使用循环，就对整个数组内的数据行标准数学运算。 3....非常便于传送数据到用低级语言（如C或C++）编写的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。...NumPy不提供高级数据分析功能，但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解，能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。 教程： 1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明 ?...SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如：数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。...2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。 3. 合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）中能找到 的关系操作。 Pandas是进行数据清洗/整理（data munging）的最好工具。

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python：numpy详细教程

那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3.    [[ 1., 0., 0.],  [ 0., 1., 2.]]      ...例如，你可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。   ...示例     打印数组     当你打印一个数组，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局：     最后的轴从左到右打印 次后的轴从顶向下打印 剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开...索引：比较矩阵和二维数组     注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上的。...矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者其它形式来完成这个任务。     像平常在Python中一样，索引是从0开始的。

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Python：numpy模块最详细的教程

三、创建numpy数组 numpy数组即numpy的ndarray对象，创建numpy数组就是把一个列表传入np.array()方法。 import numpy as np # np.array?...获取numpy数组的列 print(arr.shape[1]) 3 六、切割numpy数组 切分numpy数组类似于列表的切割，但是与列表的切割不同的是，numpy数组的切割涉及到行和列的切割，但是两者切割的方式都是从索引...、numpy数组元素替换 numpy数组元素的替换，类似于列表元素的替换，并且numpy数组也是一个可变类型的数据，即如果对numpy数组进行替换操作，会修改原numpy数组的元素，所以下面我们用.copy...对numpy数组的每一个元素求和 print(arr.sum()) # 45 #2. 对numpy数组的每一列求和 print(arr.sum(axis=0)) # [12 15 18] #3....[0,1)[0,1)内产生随机数 size为随机数的shape，可以为元祖或者列表 choice(a, size) 从arr中随机选择指定数据 arr为1维数组；size为数组形状 uniform(

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python numpy 总结

那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3.   [[ 1., 0., 0.],  [ 0., 1., 2.]]    ...例如，你可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。   ...示例    打印数组    当你打印一个数组，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局：    最后的轴从左到右打印 次后的轴从顶向下打印 剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开...通过布尔数组索引    当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。   ...矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者其它形式来完成这个任务。    像平常在Python中一样，索引是从0开始的。

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NumPy的详细教程

那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3.  [[ 1., 0., 0.],  [ 0., 1., 2.]]   ...例如，你可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。 ...示例   打印数组   当你打印一个数组，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局：  最后的轴从左到右打印次后的轴从顶向下打印剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开   一维数组被打印成行...通过布尔数组索引   当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。   ...矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者 其它形式来完成这个任务。   像平常在Python中一样，索引是从0开始的。

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收藏 | Numpy详细教程

那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3. [[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]...例如，你可以使用 array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。...打印数组 当你打印一个数组，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局： 最后的轴从左到右打印次后的轴从顶向下打印剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开 一维数组被打印成行，二维数组成矩阵...通过布尔数组索引 当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。...矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者 其它形式来完成这个任务。 像平常在Python中一样，索引是从0开始的。

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NumPy之:理解广播

简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是..., 1., 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2., 2., 2.], [ 3., 3., 3., 3., 3.], [ 4..., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.]])

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NumPy之:理解广播

简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是..., 1., 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2., 2., 2.], [ 3., 3., 3., 3., 3.], [ 4..., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.]])

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NumPy之:理解广播

简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是..., 1., 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2., 2., 2.], [ 3., 3., 3., 3., 3.], [ 4..., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 1., 2., 3., 4.]])

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Numpy数组

''' import numpy as np #导包 # 给 array()函数 传入一个**列表**，直接将数据以列表的形式作为一个参数传给array()函数即可。...arr = np.array( (5,4,7) ) arr # 给 array()函数 传入一个**嵌套列表**，直接将数据以嵌套列表的形式作为一个参数传给array()函数即可，这时会生成一个多维数组...''' # 生成1个 3*3 的单位矩阵 np.eye(3) 3.生成随机数组：random 模块 随机数组的生成主要用到 NumPy 中的 random 模块。...1.一维数据选取 （1）传入某个位置 NumPy 中的位置同样从0开始计数的。正序从0开始，倒序从-1开始。...2] （2）传入某个位置位置： 数组中每个元素都有一个位置，若要获取某些连续位置的元素，则可以将这些元素对应的位置表示成一个区间（左闭右开），这和列表的切片相同。

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猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

与Python中的数组相比，ndarray对象可以处理结构更复杂的数据。 数组指由相同类型的数据按有序的形式组织而成的一个集合，组成数组的各个数据称为数组的元素。...NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。...比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： numpy的常用数据类型 3 创建数组 3.1 根据现有数据类型创建数组 numpy中使用array()函数创建一个数组，该函数需要接收一个列表或元组...4.1 使用整数索引访问元素 numpy中可以使用整数索引访问数组，以获取该数组中的单个元素或一行元素。 一维数组访问元素的方式与列表访问元素方式相似，它会根据指定的整数索引获取相应位置的元素。

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