设置为numpy 2d数组中非零值的0x% - 腾讯云开发者社区

当我在使用GROUP_CONCAT函数合并字段的值时，若某个字段的值为空就导致数据查不出来了，使用COALESCE函数进行为空处理，返回一个默认值，如下： GROUP_CONCAT( user.a...合并a字段和b字段的值，：号隔开，若b字段的值为空则返回0然后继续跟a字段合并。...合并a字段的值，通过‘+’号分割，例如：1+2+3+4。

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

Counting count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 计算数组a中非零值的数量。...Counting count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 统计数组 a 中非零值的数量。...参数： a数组样式输入数据。返回： res数组输出数组，包含a.ravel()中非零的元素的索引。另请参见 nonzero 返回输入数组中非零元素的索引。..., *, keepdims=False) 计算数组 a 中非零值的数量。...返回: countint 或 int 数组沿着给定轴的数组中非零值的数量。否则，返回数组中的总非零值数量。参见非零返回所有非零值的坐标。

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Numpy实战全集

2.2 创建全零数组2.3 创建全一数据2.4 创建全空数组2.5 创建连续数组2.6 reshape操作2.7 创建连续型数据2.8 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1...# 创建全空数组，其实每个值都是接近于零的数 a = np.empty((3,4)) print(a) 输出: [[0. 0. 0. 0...当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元，当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。...代表的是它的索引值在x中出现的次数！还是以上述x为例子，当我们设置weights参数时候，结果又是什么？...bincount的另外一个参数为minlength，这个参数简单，可以这么理解，当所给的bin数量多于实际从x中得到的bin数量后，后面没有访问到的设置为0即可。

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稀疏矩阵的概念介绍

值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...列索引数组 Column index array：此数组存储值数组中元素的列索引。...（这里使用从零开始的索引）行索引数组 Row index array：该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...最后一个元素表示原始数组中非零元素的数量。长度为 m + 1；其中 m 定义为原始矩阵中的行数。...首先，这里是 plt.spy () 函数的介绍：绘制二维数组的稀疏模式。这可视化了数组的非零值。在上图中，所有黑点代表非零值。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

在 NumPy 中的数组赋值通常存储为 n 维数组，只需要最小类型来存储对象，除非你指定维数和类型。NumPy 执行元素按元素的操作，所以用*来乘以 2D 数组不是矩阵乘法 - 这是元素按元素的乘法。...NumPy 中的数组赋值通常存储为 n 维数组，以容纳序列中的对象所需的最小类型，除非你指定维数和类型。NumPy 执行逐个元素的操作，因此用*乘以 2D 数组不是矩阵乘法 - 而是逐个元素的乘法。...的元素归零 a .* (a>0.5) a * (a > 0.5) a 中小于 0.5 的元素归零 a(:) = 3 a[:] = 3 将所有值设置为相同的标量值 y=x y = x.copy() NumPy...0.5 的 a 元素变为零 a .* (a>0.5) a * (a > 0.5) 小于 0.5 的 a 元素变为零 a(:) = 3 a[:] = 3 将所有值设置为相同的标量值 y=x y = x.copy...diag(v,0) np.diag(v, 0) 返回一个正方形对角矩阵，其非零值为向量 v 的元素 | rng(42,'twister') rand(3,4) | from numpy.random

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python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...CSR是一种编码的方式一维数组data（数值）:有序地存储了所有的非零值，它具有与非零元素同样多数量的元素，通常由变量nnz表示。...indptr[i]:indptr[i+1]]是一个具有行i中非零元素的列索引的整数数组。...即例如第0行的列索引为indices[0:2]=[0,2]（第i行中非零元素的列索引组成的整数数组）,值为data[0:2]=[1,2];第1行的列索引为indices[2:3]=[2],值为data[

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稀疏矩阵的概念介绍

值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...（这里使用从零开始的索引）行索引数组 Row index array：该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...最后一个元素表示原始数组中非零元素的数量。长度为 m + 1；其中 m 定义为原始矩阵中的行数。...首先，这里是 plt.spy () 函数的介绍：绘制二维数组的稀疏模式。这可视化了数组的非零值。在上图中，所有黑点代表非零值。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。

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机器学习-10-神经网络python实现-鸢尾花分类

array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T targets =...array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T #...# 对 label的位置设置为0.99 targets[int(all_values[0])] = 0.99 # 开始训练 n.train...the desired label which is 0.99) # 创建一个包含十个输出的向量，初始值为0.01 targets = numpy.zeros(output_nodes...) + 0.01 # all_values[0] is the target label for this record # 对 label的位置设置为0.99

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机器学习-10-神经网络python实现-从零开始

array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T targets =...array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T #...# 对 label的位置设置为0.99 targets[int(all_values[0])] = 0.99 # 开始训练 n.train...array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T targets =...array # 将输入列表转换为2d数组 inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T #

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numpy.nonzero()函数

官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero....简单来说就是参数是数组或者矩阵，返回值为该数组或者矩阵中非零元素的下标值构成的元组。该元组有两维，第一维是非零元素所在的行，第二维是非零元素所在的列。...如果 a=mat([ [1,0,0], [1,0,0], [0,0,0]]) 则 nonzero(a) 返回值为...(array([0, 1]), array([0, 0])) , 因为矩阵a只有两个非零值，在第0行、第0列，和第1行、第0列。...所以结果元组中，第一个行维度数据为（0,1）元组第二个列维度都为（0,0）。

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numpy中的nonzero()的用法

函数的作用 nonzero(a)返回数组a中值不为零的元素的下标，它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组，元组的每个元素都是一个整数数组，其值为非零元素的下标在对应轴上的值。...返回输入值中非零元素的信息（以矩阵的形式）这些信息中包括两个矩阵，包含了相应维度上非零元素所在的行标号，与列标标号。...b1，nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组，因为矩阵有两个非0值。...因为矩阵b2只有3个非零值，它的第0个元素是数组a中值不为0的元素的第0轴的下标，第1个元素则是第1轴的下标，因此从下面的结果可知b2[0,0]、b[0,2]和b2[1,0]的值不为0：案例3 当布尔数组直接做为...numpy数组下标时，相当于使用由nonzero()转换之后的元组作为下标对象： a = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5) print(a) print(a[np.nonzero

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Python进阶之NumPy快速入门(四)

排序排序在数组中是一个十分重要的功能，我们介绍两个关键的排序函数： numpy.sort() 函数返回输入数组从小到大的排序值。...函数格式如下： numpy.arg 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...其格式如下： numpy.argmax(a, axis) 参数说明：当只有a的时候，输出结果是数组所有元素中的最大值对应的总索引当axis=0的时候，输出为每一列最大元素的索引当axis=1的时候...运行结果： 7 [1 2 0] [2 0 1] numpy.nonzero() numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引： b = np.array([[30,40,0],[0,20,10...一个有六个元素是非零的，运行结果的形式是先给定行索引，然后是列索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有非零元素，返回形式为一维数组。

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Numpy库

数组操作 NumPy提供了丰富的数学函数库，可以对数组执行各种数学运算：基本数学函数：加、减、乘、除等算术运算。统计函数：求和、平均值、最大值、最小值等。...特殊数组创建 NumPy还提供了一些特殊数组的创建方法，例如全零数组（np.zeros ()）、全一数组（np.ones ()）、等差数列（np.arange ()）等。...NumPy 中可以使用 numpy.linalg.qr () 函数来实现这一分解。特征值分解（Eigendecomposition）：特征值分解是将矩阵分解为其特征值和特征向量的乘积。...NumPy与pandas库的集成使用有哪些最佳实践？ NumPy与Pandas是Python数据科学中非常重要的两个库，它们在处理大规模数据集时具有高效性和易用性。...图像扩展：通过增加像素值来扩大图像的尺寸，这在某些需要放大图像的场景中非常有用。水平镜像和水平翻转：通过交换图像的行或列来实现水平镜像和水平翻转。

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PyTorch入门笔记-nonzero选择函数

本小节介绍的 torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = False) 函数与前面两个选择函数最大的不同是：「nonzero 函数返回的是输入张量中非零元素的索引而不是输入张量中符合索引规则的元素值...False (默认值)，返回一个包含输入张量中非零元素的索引的 2D 张量；如果 as_tuple 为 True，对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量，1D 张量中的元素是沿着该维度上非零元素的索引...当 as_tuple = False (默认) torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = False) 函数返回一个 2D 张量，2D 张量中的每一行都是输入张量中非零元素值的索引...比如对于一个非零元素个数为 4 的 3D 输入张量来说，输入张量的维度为 3 且一共有 4 个非零元素，因此 nonzero 函数返回的是一个形状为 (4 x 3) 的 2D 张量； 2....的 1D 张量 torch.tensor([0, 1, 1]) 和 torch.tensor([1, 0, 1])，元组中的每 1D 张量对应输入张量的一个维度，而每个 1D 张量的元素值分别对应输入张量中非零元素在对应维度上的索引

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【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码简洁，通俗易懂，旨在让零基础的读者也可以轻松上手！...除此之外，我们还可以对坐标轴的绘制进行设置，具体代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi...，用来设置等高线的值。...即在固定的几个值的位置设置等高线。其中的origin可以传入’upper’,’lower’,’None’,以及’image’等参数用于固定图像的位置。...hist()函数的第二个参数指定小区间的数目，需要注意的是，因为hist()只接受一维数组作为输入，所以我们在绘制图像直方图之前，必须先对图像进行平压处理，flatten()方法将任意数组按照行优先准则转换成一维数组

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numpy在cs231n中的应用

代表的是它的索引值在x中出现的次数！还是以上述x为例子，当我们设置weights参数时候，结果又是什么？...bincount的另外一个参数为minlength，这个参数简单，可以这么理解，当所给的bin数量多于实际从x中得到的bin数量后，后面没有访问到的设置为0即可。...4.np.argmax() 函数原型为：numpy.argmax(a, axis=None, out=None). 函数表示返回沿轴axis最大值的索引。...首先通过np.bincount(x)得到的结果是：[1 2 1 2 1]，再根据最后的遇到重复最大值项，则返回第一个最大值的index即可！2的index为1，所以返回1。...但是，如果这个参数设置为负数，又表示什么？

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matplotlib 绘图命令：quiver

所有参数可能是 1D或2D数组及序列。...如果 U 和 V是 2D 数组，但 X 和 Y 是 1D 数组，并且 len(X) 和 len(Y) 与 U 的列和行相同，则使用 numpy.meshgrid 生成 2D 网格。...当为 None 时，自适应算法会根据平均矢量长度和矢量数计算一个值。箭头的长度单位可以通过 scale_units 参数设置。...不要设置此值小于1，否则那些小箭头会变得很奇怪。默认值为1。增大此值会使箭头变细。一般情况下不需要更改此值。 minlength: scalar 如果箭头的长度小于此值，将绘制以此值为半径的点。...和之前相比， headwidth 参数设置为 5，默认值为3，也就是说箭头宽度为杆宽的5倍。与上图相比，箭头变大了。

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quiver函数绘图详解【一】

• 所有参数可能是 1D或2D数组及序列。...如果 U 和 V是 2D 数组，但 X 和 Y 是 1D 数组，并且 len(X) 和 len(Y) 与 U 的列和行相同，则使用 numpy.meshgrid 生成 2D 网格。...当为 None 时，自适应算法会根据平均矢量长度和矢量数计算一个值。箭头的长度单位可以通过 scale_units 参数设置。...默认值为 3. • headlength: scalar，箭头长度，为杆宽的倍数。默认值为 5。 • headaxislength: scalar，在杆的交点处箭头的长。默认值为 4.5。...• minshaft: scalar，小于箭头 scale 的长度，以箭头长度为单位。不要设置此值小于1，否则那些小箭头会变得很奇怪。默认值为1。增大此值会使箭头变细。一般情况下不需要更改此值。

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卧谈会之numpy

下面一起来，深入研究今日文章的干文，在日常学习当中所碰到的numpy深度函数~~~ 1.访问数组普通访问 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8...代表的是它的索引值在x中出现的次数！还是以上述x为例子，当我们设置weights参数时候，结果又是什么？...bincount的另外一个参数为minlength，这个参数简单，可以这么理解，当所给的bin数量多于实际从x中得到的bin数量后，后面没有访问到的设置为0即可。...4.np.argmax() 函数原型为：numpy.argmax(a, axis=None, out=None). 函数表示返回沿轴axis最大值的索引。...首先通过np.bincount(x)得到的结果是：[1 2 1 2 1]，再根据最后的遇到重复最大值项，则返回第一个最大值的index即可！2的index为1，所以返回1。

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如何为机器学习索引，切片，调整 NumPy 数组

在机器学习中，数据被表示为数组。具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。...例如，可以使用括号运算符[]指定要检索的数据序号（从零开始的偏移量）来访问元素。...data[0][0] 例如，我们通过以下程序可以访问数组的第一行中的第一列，如下所示： # 2d indexing from numpy import array # define array data...(5,) 二维数组的返回值将是一个二维元组。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。

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【问题篇】使用GROUP_CONCAT函数组合多个字段的值并设置为空处理

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