np.isin用法 np.isin(a,b) 用于判定a中的元素在b中是否出现过，如果出现过返回True,否则返回False,最终结果为一个形状和a一模一样的数组。...但是当参数invert被设置为True时，情况恰好相反，如果a中元素在b中没有出现则返回True,如果出现了则返回False. import numpy as np # 这里使用reshape是为了验证是否对高维数组适用...，返回一个和a形状一样的数组 a=np.array([1,3,7]).reshape(3,1) b=np.arange(9).reshape(3,3) # a 中的元素是否在b中，如果在b中显示True...Np_No_invert=np.isin(a, b, invert=False) print("Np_No_invert\n",Np_No_invert) # a 中的元素是否在b中，如果设置了invert...=True,则情况恰恰相反，即a中元素在b中则返回False Np_invert=np.isin(a, b, invert=True) print("Np_invert\n",Np_invert) #
Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中，然后遍历该数组，在列E...对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。
上一篇文章，【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给了思路和代码，这篇文章，一起来看看另外一个方法。...二、实现过程 这里【论草莓如何成为冻干莓】也给了一个解决方法，如下所示： # 只判断 ABCDE 列是否在行存在 df1_cols = df1.columns.drop('score') # 如果存在则赋值为...score 列, 否则为0 df1[df1_cols] = df1[df1_cols].apply(lambda x: pd.Series(x.index.isin(x.name.split(',')...代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
上一篇文章，【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给了思路和代码，这篇文章，一起来看看另外一个方法。...二、实现过程 这里【论草莓如何成为冻干莓】也给了一个解决方法，如下所示： # 只判断 ABCDE 列是否在行存在 df1_cols = df1.columns.drop('score') # 如果存在则赋值为...score 列, 否则为0 df1[df1_cols] = df1[df1_cols].apply(lambda x: pd.Series(x.index.isin(x.name.split(',')
代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。
, "r"); co = open("world.txt", "r"); colines = co.readlines(); #读取所有world文件中的行
我们更多的还是要记住，MATLAB在内存在以列的方向保持二维数组。...对于一个m行n列的数组，分别使用i和j代表元素行列的索引，则一个二维数组的寻址可表示为A(i,j)；代表A矩阵第中i行j列的这个特定元素，如果括号里只有一个数，这种就叫做单下标寻址，如A(k)；代表的就是按列进行逐一计数...,col]=find(___) [row,col,v]=find(___) k表示非零元素的下标值，row和col分别表示行下标向量和列下标向量，和上一篇说的索引i和j是一个东西，只是为了方便理解，这边换...在实际应用中，通常使用多逻辑关系组合产生逻辑数字，判断数组元素是否满足某种比较关系，然后通过find函数返回符合比较关系的元素索引，从而实现对数组元素的查找。...sort(A,1)对A的列元素进行排序。 ? ·sort(A,2)对A的行元素进行排序。 ?
我们使用Hash表存储表数据Key可以存储索引列，Value可以存储行记录或者行磁盘地址。...这种数据结构我们称为B树，B树是一种多叉平衡查找树，如下图主要特点： B树的节点中存储着多个元素，每个内节点有多个分叉。 节点中的元素包含键值和数据，节点中的键值从大到小排列。...所以在需要查询数据的情况下每次的磁盘的IO跟树高有直接的关系，但是从另一方面来说，由于数据都被放到了叶子节点，放索引的磁盘块锁存放的索引数量是会跟这增加的，相对于B树来说，B+树的树高理论上情况下是比B...联合索引的使用 考虑当前是否已经存在多个可以合并的单列索引，如果有，那么将当前多个单列索引创建为一个联合索引。...当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。
它的行和列都按照升序排列，给定一个数值x，设计一个有效算法，能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界，也就是无论任何算法，它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。...2，由于矩阵元素按照列进行升序排列，因此我们可以在第j列元素中进行折半查找，直到找到给定数值元素，或是大于给定元素的最小元素为止，假设该元素位于第i行 3，在第i行中的[0,j-1]范围内的元素中折半查找...另一个是竖直查找，它停止的标准是找到给定元素，或是找到一个比它大的最小元素时停止，之所以设立这个标准，是因为行和列升序排列的规律。...例如给定数值10，我们在上面二维矩阵中查找，首先我们在第一行折半查找，找到第一行最后一个元素4，然后在4所在列折半查找，找到比10大的最小元素时12，然后我们在12所在的行内折半查找，于是就能找到元素10...因为假设存在一个算法，它不访问这些元素中的某一个，那么我们可以把不访问的那个元素换成x，同时矩阵的行和列递增性都不会变，而且该x在矩阵中是唯一的，因此该算法在找到给定x前就会退出，因此它会返回错误结果，
我们使用Hash表存储表数据Key可以存储索引列，Value可以存储行记录或者行磁盘地址。...这种数据结构我们称为B树，B树是一种多叉平衡查找树，如下图主要特点： B树的节点中存储着多个元素，每个内节点有多个分叉。 节点中的元素包含键值和数据，节点中的键值从大到小排列。...所以在需要查询数据的情况下每次的磁盘的IO跟树高有直接的关系，但是从另一方面来说，由于数据都被放到了叶子节点，所以放索引的磁盘块锁存放的索引数量是会跟这增加的，所以相对于B树来说，B+树的树高理论上情况下是比...联合索引的使用 考虑当前是否已经存在多个可以合并的单列索引，如果有，那么将当前多个单列索引创建为一个联合索引。...当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。
索引是在数据库表的字段上添加的，是为了提高查询效率存在的一种机制。...联合索引的使用 考虑当前是否已经存在多个可以合并的单列索引，如果有，那么将当前多个单列索引创建为一个联合索引。...当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。...8784，可以找到指向第3行的指针，最后一步是比较第三行的值是否为"Peter",以确保就是要查找的行。...---- 多列索引 如果在EXPLAIN中看到有索引合并，应该好好检查一下查询和表的结构，看看是否存在问题，也可以通过参数optimizer_switch来关闭索引合并功能。
，读 / 写最大 O (log2 (n)) 次 红黑树（RBT）：另一种自平衡的查找树，读 / 写最大 O (log2 (n)) 次 BST、AVL、RBT 很好的将读写次数从 O (n) 优化到...修改 key 与子树的判断逻辑，使子树大于等于上一 key 小于下一 key，最终所有访问都将落于叶子节点；叶子节点中直接存储数据行或数据行的位置。...2、所有的叶子结点包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3、所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。 ️...索引只能用于查找 key 是否存在（相等），遇到范围查找（>,<,=,between,like 左匹配）等就不能进一步匹配。 ️...如果是联合索引，那么 key 也由多个列组成，同时，索引只能用于查找 key 是否存在（相等），遇到范围查询 (>、查找。
凡是涉及到分组解决的都是分治法(二分查找、归并排序、求阶乘、斐波那契数列等)。 2.案例 2.1 二分查找 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法。...它的基本思想是通过将数组分成两部分，判断目标元素在哪一部分中，然后继续在该部分中进行查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。...如果循环结束时仍未找到目标元素，则返回-1，表示目标元素不存在。 2.2 归并排序 归并排序是一种分治算法，它将一个数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。...从第一行开始，逐行放置皇后。 对于每一行，依次尝试在每一列放置皇后。 判断当前位置是否与已放置的皇后冲突，如果冲突则尝试下一列。...如果找到一个合适的位置，则记录当前位置，并递归地继续放置下一行的皇后。 如果找不到一个合适的位置，则返回上一行，回溯到上一个位置继续尝试下一列。 当放置完8个皇后后，得到一个解，输出解的位置。
8、表主键 MyISAM：允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。...因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。...在这种情况下，key列包含了使用的索引的清单，key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。...key列显示使用了哪个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。...对前面的表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或index_merge访问方法来索取行。 Using filesort：MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。
这里简单概括一下B+树的几个特点：每个节点可以存储多个元素所有的非叶子节点只存储关键字信息所有具体数据都存在叶子结点中所有的叶子结点中包含了全部元素的信息所有叶子节点之间都有一个链指针索引分类聚集索引聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行...也可以理解为一个个由Key-Value组成的元素分布在一棵B+树上，Key对应的就是索引，Value对应的就是具体的数据行。非聚集索引非聚集索引具有独立于数据行的结构。...大白话就是非聚集索引中存储的Key-Value，其中Key跟聚集索引一样是索引列，Value根据表是否存在聚集索引来进行区分，如果存在则Value为指向聚集索引键(也就是聚集索引的Key)的指针，不存在...查询优化索引命中规则之最左匹配原则众所周知，我们通常会在高频的where条件所用的字段上建立相关索引，那么我们建立索引以后我们的where查询条件是否命中索引呢？...之前我们讲过在非聚集索引的叶子节点上存放了对应聚集索引的指针，查询在命中非聚集索引的以后要查询非索引列时会根据这个指针去聚集索引上查找相关列，这个动作就是回表；如果我们的非聚集索引上INCLUDE了要查询的列
第三范式3NF 首先要满足第二范式，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。...2、唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。唯一索引和主键索引的区别是：唯一约束的列可以为null且可以存在多个null值。...4、全文索引：只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR、VARCHAR和TEXT类型字段上使用全文索引。 什么是最左匹配原则？...聚集索引叶子节点的存储是逻辑上连续的，使用双向链表连接，叶子节点按照主键的顺序排序，因此对于主键的排序查找和范围查找速度比较快。 聚集索引的叶子节点就是整张表的行记录。...是否支持行级锁 : MyISAM 只有表级锁，而InnoDB 支持行级锁和表级锁，默认为行级锁。 是否支持事务和崩溃后的安全恢复：MyISAM 不提供事务支持。
当一个方法调用另一个方法时，如果被调用方法需要事务支持，那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。...B树是一种多路搜索树，用于实现普通索引，适合于磁盘存储，支持随机查找和范围查找。 B+树是在B树的基础上优化而来，只有叶子节点存储数据，适合于数据库索引，查询性能更稳定，支持顺序查找和范围查找。...检查索引列是否被修改： 如果索引列的值在查询时被修改了，那么索引可能会失效。例如，在WHERE条件中使用了函数或表达式对索引列进行操作，会导致索引无法使用。...检查是否存在列组合索引： 如果查询条件中的多个列可以组合在一起使用索引，可以考虑创建列组合索引，以提高查询性能。...集合中的元素是唯一的，但每个元素可以关联一个分数。 Bitmap（位图）： Bitmap是一个特殊的数据类型，它是一个由二进制位组成的字符串。Bitmap可以用于记录某个事件在某个时间点是否发生。
题意 这题的题意也很简单，给定一个二维的数组matrix和一个整数target，这个数组当中的每一行和每一列都是递增的，并且还满足每一行的第一个元素大于上一行的最后一个元素。...我们仔细阅读一下题意，再观察一下样例，很容易发现，如果一个二维数组满足每一行和每一列都有序，并且保证每一行的第一个元素大于上一行的最后一个元素，那么如果我们把这个二维数组reshape到一维，它依然是有序的...所以这题最简单的做法就是把矩阵降维，变成一位的数组之后再通过二分法来判断元素是否存在。...找到了行号i之后，我们再如法炮制，在i行当中进行二分来查找j的位置。找到了之后，再判断matrix[i][j]是否等于target，如果相等，那么说明元素在矩阵当中。...关于这题还有一个变种，就是去掉其中每行的第一个元素大于上一行最后一个元素的限制。那么矩阵当中元素按照编号顺序递增的性质就不存在了，对于这样的情况， 我们该怎么样运用二分呢？
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