print('4') if 2 < 4 else print('2') a numpy.where 前面说了那么多关于三元表达式，就是为了引出numpy.where函数，其实猜也能猜出来，我们的numpy.where...但是如果使用Python中的list列表的话会有几个问题： 它对于大数组的处理速度不是很快(因为所有工作都是由纯python完成的)； 无法用于多维数组； 所以我们就有了numpy.where函数的出现...1.1 2.2 1.3 1.4 2.5] 注意： 本例中虽然传入的参数是数组类型，但是我们使用numpy并不仅仅局限于数组参数，所以where函数的参数可以是标量； 参数之间是有一定的对应关系的...import numpy as np array = np.where(True,[1,2,3],[4,5,8])#[True]也可以 #这个地方传进去的值是list，但是返回值还是数组 #where会自动把参数转换成...numpy数组 print(type(array)) print(array) [1 2 3] import numpy as np array = np.where
numpy.where(condition[, x, y])Return elements chosen from x or y depending on condition.Note：When only...3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> np.where(a >> np.where(a < 4, a, -1) # -1 is broadcastarray([[ 0, 1, 2], [ 0
本文目录 where函数的定义 where函数实例 一、where函数的定义 where函数是numpy库中的，通常需要先加载numpy库，再调用该函数。...函数的基本调用语法有两种，一种是： import numpy as np np.where(arry) 此时，np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。...另一种是： import numpy as np np.where(cond, x, y) 此时，np.where函数满足cond条件输出x，不满足输出y。...： (array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),) 此时，np.where函数返回数值大于5的索引位置。...函数满足y中数值除以2余数为0输出'2b'，不满足输出'n_2b'。
Syntax numpy.where(condition[, x, y]) 返回 符合某一条件 的 下标 。...Note : 不接受 list 型的参数，只接受 `ndarray 型输入。...[5, 5, 1]]) print np.where(array_1 > 2) print np.where(array_2 > 2) 打印结果： (array([3, 4]),) (array([1..., 1]), array([0, 1])) 三目运算 例：将奇数转换为偶数，偶数转换为奇数： import numpy as np y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print...np.where(y%2 == 0, y+1, y-1) 打印结果： [0 3 2 5 4 7] ---- ----
理解多维矩阵的"求和"、"平均"操作确实太恶心了，numpy提供的函数里还有一堆参数，搞得晕头转向的，这里做个笔记，提醒一下自己， 下面是例程 import numpy as np X = np.array...([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print np.mean(X, axis=0, keepdims=True) print np.mean(X, axis=1, keepdims=
第一种用法：只给where()函数传递一个数组作为参数，返回其中非0元素的下标。 ?...第二种用法：给where()函数传递一个包含True/False值的数组，返回该数组中True值的下标，结合numpy数组的关系运算，可以返回数组中符合特定条件的元素的下标。 ?...第三种用法：给where()函数传递一个条件数组和两个值或数组，对于条件数组中等价于True的位置，从第一个值或数组中取值进行替换，否则从第二个值或数组中取值进行替换。 ?
参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...4 5 6 7 2 8 9 10 11 2.numpy.where 声明： 首先强调一下，where()函数对于不同的输入，返回值是不同的。 ...>>> import numpy as np >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.where...)) 具体实现 numpy.where(condition[, x, y]) 功能： 参数： condition： 判定条件，如果True，选择 x；False，选择y（数据类型为数组，bool 值）
本博客记录一个细节，在使用sql left join时候，参数放在left join后面当条件，还是放在where后的区别 给出两条SQL： tt.book_type = ‘TIPS_TYPE’，放在...tt on tt.book_code = tc.tips_flag and tt.book_type = 'TIPS_TYPE' tt.book_type = ‘TIPS_TYPE’，放在where...tt.book_name tipsType from t_tips_config tc left join t_book tt on tt.book_code = tc.tips_flag where...tt.book_type = 'TIPS_TYPE' 这两种情况意义完全不一样的，前者如果t_book没有book_type = 'TIPS_TYPE’的数据，整条SQL还是可以查到数据的，只是t_book的参数没查到而已
参考链接： Python中的numpy.isreal numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='n', header=''...X : 1D or 2D array_like Data to be saved to a text file. fmt : str or sequence of strs, optional A single...real and imaginary part must have separate specifiers, e.g. [‘%.3e + %.3ej’, ‘(%.15e%+.15ej)’] for 2...Default: ‘# ‘, as expected by e.g. numpy.loadtxt....If the encoding is something other than ‘bytes’ or ‘latin1’ you will not be able to load the file in NumPy
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。...import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) ---------------- array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df...Compares 5.4 to 4, here 3<=x so Put 4 18、reshape 它是NumPy中最常用的函数之一。它返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。...2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values...np.loadtxt('array.txt') 以上就是50个numpy常用的函数，希望对你有所帮助。
原文作者：aircraft 原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random...2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)： 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。...3.numpy.random.randn()函数用法： numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)： 生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：正态分布的随机样本数。...9.numpy.random.shuffle()函数用法 numpy.random.shuffle(x)： 对X进行重排序，如果X为多维数组，只沿第一条轴洗牌，输出为None。...10.numpy.random.permutation()函数用法 numpy.random.permutation(x)： 与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同，两者区别：peumutation
numpy通用函数 快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数 一元通用函数 函数名 描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...**0.5 square 计算平方，等同于arr**2 exp 计算个元素的指数ex log、log10、log2、log1p 自然对数（底数为e的log）、底数为10的log、底数为2的log、底数为...cosh、sinh、tanh 双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数 二元通用函数 函数名 描述 add 数组对应元素相加...fmax 求相应最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 求相应最小值，fmin忽略NaN mod 求模 copysign 将第二个数组中的元素的符号复制给第一个数组的元素 import numpy...),b_array.reshape(4,2)),'\n') [0 1 2 3 4 5 6 7] [8 7 6 5 4 3 2 1] [8 8 8 8 8 8 8 8] [0 1 2 3 0 2 0
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch3 读写文件 import numpy as np # eye 用于创建单位矩阵 i2 = np.eye(2) print i2...np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) # 计算成交量加权均价 # average 用于计算均值 # weights 参数指定权重...将布尔索引变成位置索引 posretindices = np.where(returns > 0) print "Indices with positive returns", posretindices...] # 计算一周中每一天的均值 averages = np.zeros(5) for i in range(5): indices = np.where(dates == i) prices...用于过滤元素 # 等价于 a[a > 2] print "Compressed", a.compress(a > 2) # Compressed [3] 计算阶乘 import numpy as np
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
2.1.可变参数函数 可变参数指参数的个数可以是任意个 可变参数必须在参数列表最后的位置，在参数名和类型之间添加三个点表示可变参数函数 声明函数时，在函数体把可变参数当作切片使用即可 package main...{ fmt.Println(i,n) } } func main() { demo("derek","看书","打球","游戏") } //结果 derek 的爱好是 0 看书 1 打球 2...游戏 2.2.匿名函数 package main import "fmt" func main() { //第一种：无参数无返回值 func(){ fmt.Println("无参数无返回值匿名函数...var a func() a = b //内存地址相同 fmt.Println(a,b) //0x47d820 0x47d820 } （2）函数作为参数 package main import...main() { result := a() r2 := result() fmt.Println(r2) //110 }
# 来源：NumPy Beginner's Guide 2e ch4 交易相关偶对 import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot from...unpack=True) vale=np.loadtxt('VALE.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True) # polyfit 用于多项式拟合 # 参数为训练集...vals = np.polyval(poly, t) print np.argmax(vals) # 7 print np.argmin(vals) # 24 # 绘制原始函数和拟合函数 plot(...1. 1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. 1. 1. 1. -1. 1. 1. -1.] ''' # 状态也可以用 piecewise 来计算 # 参数为输入数组...-3632200.] ''' 使用向量化来避免循环 # 向量化就是逐元素调用函数 import numpy as np import sys # 获取开盘价、最高价、最低价和收盘价 o, h,
1 一个 SQL 语句中的 select_expression 或 where_definition 可由任何使用了下面所描述函数的表达式组成。...所有的参数均被当作整数。为了函数能正确地工作，它要求 N1 < N2 < N3 < ... < Nn。...注意，在一个 WHERE 子句中的 RAND() 将在每次 WHERE 执行时被重新计算。...如果你更希望能得到恰当的年-周值，那么你应该使用参数 2 或 3 做为可选参数，或者使用函数 YEARWEEK() ： 1132 mysql> SELECT YEARWEEK('2000-01-01'...输入的参数可以是任意长度的。如果任何一个参数是 NULL，这个函数返回值也将是 NULL。
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....`SUPPLIER_TYPE` = '个人' THEN '2' WHEN tp1....`REGISTER_AUDIT_STATUS` = 2 AND ( ( esp....`SUPPLIER_TYPE` = '个人' THEN '2' WHEN tp1....`REGISTER_AUDIT_STATUS` = 2 AND ( ( esp.
= [[1,2,3], [4,5,6]] In [17]: array_n_numpy = np.array(test_n_list) In [18]: array_n_numpy Out[18]...: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [19]: （2）读图创建 假设现在目录下有个test.jpg图片，可以读图进行初始化 ?...，每个分量是原始图片的R、G、B信息 （3）使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim = np.ones((3,4,4), dtype='int8') # 创建全1的矩阵 In [...可以在创建矩阵的时候指定数据类型，像上面的例子那样，也可以之后进行转换 In [28]: array_n_numpy Out[28]: array([[1, 2, 3], [4, 5,...7, 8, 9]]) In [43]: test_reshape.shape Out[43]: (2, 5) # 现在的shape是（2,5） 到此numpy基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy
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