文章目录 一、索引方法 1、查找给定元素的第一个索引 - indexOf() 2、查找给定元素的最后一个索引 - lastIndexOf() 二、索引方法案例 - 数组元素去重 1、需求分析 2、代码实现...一、索引方法 1、查找给定元素的第一个索引 - indexOf() 调用 Array 数组对象 的 indexOf() 方法 可以 查找给定元素的第一个索引 , 语法如下 : indexOf(searchElement...- lastIndexOf() 调用 Array 数组对象 的 lastIndexOf() 方法 可以 查找给定元素的最后一个索引 , 语法如下 : lastIndexOf(searchElement...(lastIndexOf5After2); 执行结果 : 二、索引方法案例 - 数组元素去重 1、需求分析...给定一个数组 , [9, 5, 2, 7, 5] 将数组中的重复元素删除 , 也就是将上述数组中 重复的元素 5 删除 ; 创建一个新的空数组 , 遍历旧数组 , 遍历每个旧数组元素时 , 查询该元素是否在新数组中
NumPy数组比Python列表更通用。NumPy 数组使读取和写入对象更快、更高效。 在 Python 中，你可以用什么方法制作一个给定形状的空 NumPy 数组和 Numpy 数组？...例 以下程序显示了如何创建给定形状的空 NumPy 数组和 Numpy 垃圾数组 - # importing NumPy module import numpy # Creating an empty...Python 有一个独特的功能，称为数组和列表中的负索引。 Python允许“从最后开始索引”，即负索引。 这意味着序列中的最后一个值的索引为 -1，倒数第二个值的索引为 -2，依此类推。...装饰器仅用于向方法添加某些布局模式，而不会影响函数的结构。装饰器通常在他们将要改进的事件之前被确定。在使用装饰器之前，我们必须首先定义它的函数，即装饰器函数。...然后编写将在其中实现装饰器函数的函数，并且装饰器函数只是位于其上方。在这种情况下，@ 符号位于装饰器之前。 什么是最流行的 Python 内置数据类型？
答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...难度：2 问题：获取数组a和b的元素匹配的索引号 输入： 输出： 答案： 14.从numpy数组中提取给定范围内的所有数字？ 难度：2 问题：从数组a提取5到10之间的所有元素。...答案： 方法2是首选，因为它创建了一个可用于采样二维表格数据的索引变量。 43.用另一个数组分组时，如何获得数组中第二大的元素值？ 难度：2 问题：第二长的物种的最大价值是什么？...答案： 44.如何按列排序二维数组？ 难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。 输入： 答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？ 难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。
如何在一个既有数组周围添加边框（用0填充） (★☆☆) ? 17. 下方表达式的结果是什么?...假设有一个（6,7,8）形状的三维数组，那么其中第100个元素的索引（x，y，z）是什么? 21. 使用tile函数创建棋盘格8x8矩阵 (★☆☆) 22....给定一维数组，所有在3到8之间的元素都变成其负数(正->负, 负->正). (★☆☆) 26. 这段脚本的输出是什么？...创建一个具有name属性的数组类(★★☆) 64. 设有一个给定的向量，如何让每个能被第二个向量索引的元素加1（注意重复索引的情况）？（★★★） 65....设有一个很大的向量 Z, 求Z的3次幂(至少尝试3种不同的方法) (★★★) 93. 设有两个数组A和B, A的形状（8,3）, B的形状是（2,2).
而 NumPy 最核心且最重要的一个特性就是 ndarray 多维数组对象，它区别于 Python 的标准类，拥有对高维数组的处理能力，这也是数值计算过程中缺一不可的重要特性。 ...其方法如下： numpy.transpose(a, axes=None) 其中： a：数组。axis：该值默认为 none，表示转置。如果有值，那么则按照值替换轴。...3.6 numpy.random.choice choice(a, size, replace, p) 方法将会给定的 1 维数组里生成随机数。 ...2.2 双曲函数 在数学中，双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。双曲函数经常出现于某些重要的线性微分方程的解中，使用 numpy 计算它们的方法为： numpy.sinh(x)：双曲正弦。...searchsorted(a,v ,side,sorter)：查找要插入元素以维持顺序的索引。extract(condition,arr)：返回满足某些条件的数组的元素。
对象比它模仿的一维Numpy数组更加通用 Series是广义的Numpy数组 Series对象和Numpy数组基本可以等价代换，但两者间的本质差异其实是索引: Numpy数组通过隐式定义的整数索引获取数值...这种类型很重要:就像NumPy数组背后的特定类型编译代码使它在某些操作上比Python列表更有效一样，Series对象的类型信息使它在某些操作上比Python字典更有效。...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。...如果不指定行列索引值，那么行列默认都是整数索引值：(本质是给一个多维Series对象，给定行索引index，给定列索引columus，默认为None) pd.DataFrame(np.random.rand...Numpy数组相似的属性 print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) 5 (5,) 1 int64 Index对象的索引是不可逆的，也就是说不能通过赋值的方法进行调整
我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。...这种类型很重要：正如 NumPy 数组后面的特定于类型的编译代码，使其在某些操作方面，比 Python 列表更有效，PandasSeries``的类型信息使其比 Python 字典更有效。...作为扩展的 NumPy 数组的DataFrame 如果Series是具有灵活索引的一维数组的模拟，则DataFrame是具有灵活行索引和灵活列名的二维数组的模拟。...因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。我们将在“数据索引和选择”中，探索更灵活的索引DataFrame的方法。...数组 给定一个二维数据数组，我们可以创建一个DataFrame，带有任何指定列和索引名称。
与（嵌套）Python列表相比，NumPy数组具有什么优势？ 答： Python的列表是有效的通用容器。它们支持（相当）高效的插入，删除，附加和连接，并且Python的列表理解使它们易于构造和操作。...NumPy不仅效率更高；这也更加方便。您可以免费获得许多矢量和矩阵运算，有时这可以避免不必要的工作。而且它们也得到有效实施。...如何获取NumPy数组中N个最大值的索引？...回答： 我们可以使用以下代码在NumPy数组中获得N个最大值的索引： import numpy as np arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5]) print(arr.argsort...NumPy和SciPy有什么区别？ 答： 在理想情况下，NumPy除了数组数据类型和最基本的操作外，将不包含任何内容：索引，排序，重塑，基本的元素函数等。 所有数字代码都将驻留在SciPy中。
我们要将M金额的钱换为硬币，保证硬币数目最少，我们的换法是什么，例题二，我们现在有M米的绳子，截成N段（N的长度一定为整数），将N段绳子的长度相乘，保证乘积结果为最大值，我们需要截取，过几天再回头来写这个吧...我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。 问题：将arr中的所有奇数替换为-1，而不改变arr。...问题：将一维数组转换为2行的2维数组，给定：np.arange(10) arr = np.arange(10) out = np.reshape(2,-1) reshape语法为（行，列）若参数二列为...方法三：r_垂直堆叠，扩展c_为横向。 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...例如：a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2，而在我们的二维数组中，我们可以使用‘，’；例如a[X,M]，这时我们就取出，第X+1行的第M+1个元素。
6. ]] 也可以使用某些模式创建数组 # 创建一个内容从 10 到 30 的一维数组，间隔为5 np.arange( 10, 30, 5 ) # 输出： [10 15 20 25] #创建一个内容从...print(ndarray.base) # 输出： None 4、数组方法 一个ndarray对象具有上或与以某种方式在阵列，典型地返回一个数组结果操作的许多方法。下面简要说明这些方法。...ndarray.fill(value) 使用标量值填充数组。 形状操作 对于重新n整形，调整大小和转置，单个元组参数可以用将被解释为n元组的整数替换。 ...ndarray.take(indices[, axis, out, mode]) 返回由给定索引处的a元素组成的数组。...默认的reduce数据类型与self的数据类型相同。为避免溢出，使用更大的数据类型执行缩减可能很有用。 对于多种方法，还可以提供可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。
callable对象怎么实现的？ 还在觉得yield可有可无吗？ 还觉得装饰器与你没有毛关系吗？ NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？...说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...NumPy 数值计算：更快，案例解读 5 种创建 NumPy 数组的常用方法 arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍...NumPy 索引和选择功能强大，不仅支持切片操作，还支持布尔型按条件筛选操作。...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行
最简单的方法是禁用 jax.Array，看看问题是否解决。 我如何暂时禁用 jax.Array？...这种主机本地输入最常见的例子是输入数据批次。 这对任何主机本地输入都有效（不仅仅是输入数据批次）。...要测量操作的真正成本，我们必须要么在主机上读取值（例如，将其转换为普通的主机端 numpy 数组），要么在 jax.Array 值上使用 block_until_ready() 方法，等待生成它的计算完成...ptp(a[, axis, out, keepdims]) 沿某个轴的值范围（最大值 - 最小值）。 put(a, ind, v[, mode, inplace]) 用给定值替换数组的指定元素。...使用内置copy模块时，当copy.copy()或copy.deepcopy()遇到Array时，等效于调用copy()方法，该方法将在与原始数组相同设备上创建缓冲区的副本。
在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。 花式索引就像我们已经看到的简单索引，但是我们传递索引数组来代替单个标量。这使我们能够非常快速地访问和修改数组的复杂子集。...使用花式索引修改值 正如可以使用花式索引来访问数组的某些片段，它也可以用于修改数组的某些部分。...0. 0. 1. 2. 3. 0. 0. 0. 0. 0.] at()方法使用指定的值（此处为 1）在指定的索引处（此处为i），执行给定运算符的原地应用。...另一种本质上类似的方法是ufunc的reduceat()方法，你可以阅读 NumPy 文档。 示例：数据分箱 你可以使用这些想法有效地分割数据来手动创建直方图。...对大型数据集有效的算法，并不总是小数据集的最佳选择，反之亦然（参见“大 O 记号”）。但是自己编码这个算法的好处是，通过理解这些基本方法，你可以使用这些积木来扩展它，来做一些非常有趣的自定义行为。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。...Python 数组和列表有什么区别？ Python 中的函数是什么？ init 是什么？ 什么是 lambda 函数？ Python 中的自我是什么？ 如何中断，继续并通过工作？...这是什么意思：* args，** kwargs？我们为什么要用呢？ len（）做什么？ 在 Python 中解释“re”模块的 split（），sub（），subn（）方法。...什么是 python 的内置类型？ NumPy 阵列在（嵌套）Python 列表中提供了哪些优势？ 如何将值添加到 python 数组？ 如何删除 python 数组的值？...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？ 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？
如果有值，那么则按照值替换轴。...3.6 numpy.random.choice choice(a, size, replace, p) 方法将会给定的 1 维数组里生成随机数。...2.2 双曲函数 在数学中，双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。双曲函数经常出现于某些重要的线性微分方程的解中，使用 numpy 计算它们的方法为： numpy.sinh(x)：双曲正弦。...比如, 我们常听到的「4 舍 5 入」就属于数值修约中的一种。 numpy.around(a)：平均到给定的小数位数。numpy.round_(a)：将数组舍入到给定的小数位数。...numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。
(★☆☆) 看看下面表达式的结果是什么？...给定一个678的三维矩阵，求100个元素的索引是什么？ print(np.unravel_index(99,(6,7,8))) 21....(★☆☆) 看看下面脚本的输出是什么？...(★☆☆) 给定一个整数数组Z，看看下面哪个表达式是合法的？ Z**Z 2 > 2 Z <- Z 1j*Z Z/1/1 ZZ 28....下面表达式的结果是什么？
Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。 Q16、Python中的函数是什么？ 函数是一个代码块，只有在被调用时才会执行。...sub() – 查找正则表达式模式匹配的所有子字符串，然后用不同的字符串替换它们 subn() – 它类似于sub()，并且还返回新字符串。 Q41、什么是负指数，功能是什么？...Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。积极的数字使用’0’作为第一个索引，’1’作为第二个索引，进程继续使用。...NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。...NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q46、如何将值添加到python数组？
N 维数组(ndarray) 构造数组 数组索引 ndarray 的内部内存布局 数组属性 数组方法 算术、矩阵乘法和比较操作 特殊方法 标量 内置标量类型...属性 索引 方法 定义新类型 数据类型对象(dtype) 指定和构造数据类型 dtype 索引例程 生成索引数组 类似索引的操作 向数组中插入数据...与 Python 中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片（例如使用N个整数）以及通过ndarray的方法和属性来访问和修改数组的内容。...更多信息，请参考 numpy 模块并检查数组的方法和属性。 参数： （对于 new 方法；看下面的注意）** shape 一组整数 创建数组的形状。...argmax([axis, out, keepdims]) 返回沿给定轴的最大值的索引。 argmin([axis, out, keepdims]) 返回沿给定轴的最小值的索引。
NumPy 数组，使用 arange 和 linspace 函数最合适不过了。...它们都有各自特定的功能，但在这里使用（不是使用范围）在于其产生的 NumPy 数组，对于数据科学通常更容易操作。...因此，给定一个开始值 start 和结束值 stop，以及个数值 num，linspace 函数将在 NumPy 数组中均分这个范围。这在数据可视化和绘图时轴的声明很有用。...但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ? 可以通过查看优秀的 Pandas 文档，了解特定用法和更具体的示例，以及你可能遇到的一些特殊用法。...结语 我希望你在使用 Python 进行数据科学操作时，可以通过经常遇到的一些重要但有些棘手的方法、函数和概念对上述方法有效地慢慢记忆。
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