下面几种情况下,索引是不会被使用的 (1)组合索引,查询时的条件列不是组合索引中的第一个列 例如 组合索引 (a,b),查询中使用了b作为查询条件,这时是不会用到索引的,如果用a作为查询条件,则会使用索引...(2)like查询中关键字前面带有‘%’ 例如 a字段为索引,使用like查询,where a like '%xxx',这时就不会使用索引 where a like 'xxx%',这时则会使用索引 而在大量模糊查询中经常会用到...'%xxx%' 这个形式,所以建议少使用like,而使用支持中文的全文检索技术 sphinx (3)or 中如果有字段不是索引字段,则不会使用索引 例如 a字段为索引,查询 where a='x' or...b='y',虽然a是索引,但b不是,这时就不会使用索引 (4)查询字符串类型的字段时,如果值不用单引号引起来,则不使用索引 例如:a字段为字符串类型,并为索引,查询 where a=111,可以准确查询...,但不会使用索引 where a='111',则会使用索引 值为数字类型时,mysql会自动包装为字符串,但如果是字符,会报错,例如: where a=xxx,这时xxx会被看做字段名,没有此字段,就会报错
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数,左开右闭 print a[1, 0
花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似..., 但是传递的是索引数组, 而不是单个标量。...花哨的索引让我们能够快速获得并修改复杂的数组值的子数据集。 探索花哨的索引 花哨的索引在概念上非常简单, 它意味着传递一个索引数组来一次性获得多个数组元素。...在花哨的索引中, 索引值的配对遵循广播的规则。...另一个可以实现该功能的类似方法是通用函数中的 reduceat() 函数, 你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数的更多信息。
前言 Numpy中对数组索引的方式有很多(为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组),比如: 基本索引:通过单个整数值来索引数组 import numpy as np...[start: end: step](起始位置为start,终止位置为end,步长为steps)的方式索引连续的数组子集 import numpy as np arr2d = np.arange(9)...a 什么是花式索引? 花式索引(Fancy indexing)是指利用整数数组进行索引,这里的整数数组可以是Numpy数组也可以是Python中列表、元组等可迭代类型。...code/PycharmProjects/Python_base/text01.py", line 147, in print(arr3d[[0, 1], [0, 1, 2]]) IndexError...下面先来利用一维数组来举例,花式索引利用整数数组来索引,那么就先来一个整数数组,这里的整数数组可以为Numpy数组以及Python中可迭代类型,这里为了方便使用Python中的list列表。
numpy中数组的索引非常灵活且强大,基本的操作技巧有以下几种 1....下标索引 通过每一轴的下标来访问元素,一次获取一个元素,用法如下 >>> import numpy >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4,...切片索引 切片索引通过切片的方式来提取子集,适用于数组内连续元素的提取,用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组用法和...花式索引 花式索引,本质是根据下标的集合,即索引数组来提取子集,与切片的区别在于,花式索引可以提取非连续的元素,用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0,...# 第一个数组中的元素为列对应的下标 >>> a[numpy.ix_([0,1], [0,1])] array([[0, 1], [3, 4]]) 需要注意,利用花式索引从二维数组中提取当行或者单列的数据
.,0,...]会引发一个IndexError。 在打印输出中,NumPy 用...替代大数组的中间元素。要查看整个数组,使用numpy.printoptions : Python 的切片操作符。...>>> dt = np.dtype('>H') # big-endian unsigned short 高级索引 而不是使用标量或切片作为索引,一个轴可以用数组作为索引,提供精细选择。...numpy.genfromtxt 现在正确解包结构化数组。 mgrid、r_等对非默认精度输入一直返回正确输出。 形状不匹配的布尔数组索引现在会正常地引发 IndexError。...) 兼容性说明 从 numpy.random.Generator.dirichlet 更改随机变量流 PyArray_ConvertToCommonType 中的标量提升 Fasttake...out’关键字参数现在接受数组的元组 byte-array 索引现在会引发 IndexError 包含带有数组的对象的掩码数组 当遇到无效值时,中位数会发出警告并返回 nan 从
,有的人不以为然,我们这里采用精准的数字索引,很容易排查错误。...若索引是经过计算出的一个变量,就千万要小心了,否则失之毫厘差之千里。...---- numpy.array 索引 一维 In [34]: import numpy as npIn [35]: arr = np.arange(10)In [36]: arrOut[36]: array...: index -10 is out of bounds for axis 1 with size 5 numpy.array 索引 三维…N维 In [67]: import numpy as np...当使用字符串时切片时是 []区间 ,一般是 [)区间 当在numpy.ndarry、list、tuple、pandas.Series、pandas.DataFrame 混合使用时,采用变量进行索引或者切割
孟德尔随机化研究中以遗传变异为工具变量,而合格的工具变量需要符合以下几个条件 与暴露因素的强关联,称之为关联性假设 与混杂因素相独立,称之为独立性假设 只会通过暴露因素对结局变量造成影响,称之为排他性假设...当多效性的基因可以通过混杂因素影响结局变量时,违背了独立性假设;当多效性的基因可以通过代谢通路等其他途径来影响结局变量时,违背了排他性假设。无法满足以上3点的遗传变异,称之为无效的工具变量。...为了确保分析结果的准确性,需要对无效工具变量进行检验, 有多种检验方式,其核心思想是异质性检验, 假设每个工具变量的因果效应估计值是相似的,当存在无效工具变量时,其计算得到的因果效应估计值与有效的工具变量存在较大差异...在进行无效工具变量的显著性检验时,常用的方法为Cochran’s Q检验,这一检验异质性的方法在meta分析中广泛使用。Q检验适用于处理如下数据 ? subject表示样本,其他列表示不同的条件。...在MR分析中,为了确保分析结果的可靠性,有必要进行无效工具变量的检验。
创建 ~/.bash_profile文件 vim ~/.bash_profile文件,进行环境变量的配置 完了之后使用zsh终端发现配置的环境变量还是无效,每次打开zsh都需要手动source ~/.bash_profile...解决方案:修改zsh的配置文件,让其在每次启动的时候来读取~/.bash_profile里面的配置。...vim~/.zshrc 在文件的最后面加上 source~/.bash_profile source ~/.zshrc 使其立即生效 OK~ profile(/etc/profile),用于设置系统级的环境变量和启动程序...一般不建议在/etc/profile文件中添加环境变量,因为在这个文件中添加的设置会对所有用户起作用。...这个文件同样也可以用于配置环境变量和启动程序,但只针对单个用户有效。 和profile文件类似,bashprofile也会在用户登录(login)时生效,也可以用于设置环境变理。
remove 会删除第一个匹配到的指定值,而不是特定的索引,如果找不到值则抛出 ValueError 异常。...pop 则会删除指定索引处的元素并返回它,如果指定了无效的索引则抛出 IndexError 异常。 为什么输出是 [2, 4]?...列表迭代是按索引进行的,所以当我们从list_2或list_4中删除 1 时,列表的内容就变成了[2, 3, 4]。剩余元素会依次位移,也就是说,2的索引会变为 0,3会变为 1。...由于下一次迭代将获取索引为 1 的元素(即3), 因此2将被彻底的跳过。类似的情况会交替发生在列表中的每个元素上。 29. 循环变量泄漏!...也就是说,代码原意是捕获IndexError, ValueError两种异常,但在 python2 中,必须写成(IndexError, ValueError),示例中的写法解析器会将ValueError
异常模块 下面介绍python常用的异常模块 AttributeError异常 AttributeError试图访问一个类中不存在的成员(包括:成员变量、属性和成员方法)而引发的异常 AttributeError...异常 IndexError异常是访问序列元素时,下标索引超出取值范围所引发的异常 IndexError: list index out of range KeyError异常 KeyError异常是试图访问字典里不存在的键时而引发的异常...File"", line1, in dict1[104] KeyError: 104 NameError异常 NameError是试图使用一个不存在的变量而引发的异常...NameError: name 'value1' is not defined TypeError异常 TypeError是试图传入变量类型与要求的不符合时而发生的异常 >>> i = '2' >>>.../ i) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'str' ValueError异常 ValueError异常是由于传入一个无效的参数值而引发的异常
breakelse:print("无效的输入,请重新输入。")数据结构:列表作为一种基本的数据结构,可以用来构建更复杂的数据结构,如栈、队列、链表等。...0开始:列表中的元素通过索引来访问,索引从0开始。...因此,在使用列表时需要注意索引的使用,避免越界错误(IndexError)。...如果处理大量数据或需要优化内存占用的情况,可以考虑使用其他数据结构,如NumPy数组或Pandas数据框。...例如,当多个变量引用同一个列表对象时,对列表的修改会影响所有引用该列表的变量。
FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失败的时候 IndexError 索引超出序列的范围...KeyError 字典中查找一个不存在的关键字 KeyboardInterrupt 用户输入中断键(Ctrl+c) MemoryError 内存溢出(可通过删除对象释放内存) NameError 尝试访问一个不存在的变量...不同类型间的无效操作 UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量(NameError的子类) UnicodeError Unicode相关的错误(ValueError的子类) UnicodeEncodeError...Unicode转换时的错误(UnicodeError的子类) ValueError 传入无效的参数 ZeroDivisionError 除数为零 以下是 Python 内置异常类的层次结构:... +-- BufferError +-- EOFError +-- ImportError +-- LookupError | +-- IndexError
with-fpectl标志,但是标准文档中不提倡使用fpectl OverflowError 数值运算超出最大限制 当一个算术运算超出变量类型的界限时,会产生 ZeroDivisionError 除(或取模...无效数据查询的基类 \ IndexError 序列中没有此索引(index) 如果索引超出范围,就会产生IndexError KeyError 映射中没有这个键 如果没有找到一个值作为字典的键,会产生异常...,而当前作用域中不存在这个名字,会产生 UnboundLocalError 访问未初始化的本地变量 一种NameError,特别针对局部变量名 ReferenceError 弱引用(Weak reference...如果错误发生在解释器本身,会产生 TypeError 对类型无效的操作 使用+拼接的时候 必须使用字符串,或者将数字转化成字符串 ValueError 传入无效的参数 如果一个函数接收到的值类型正确,但是值不合法时产生...as e: # 捕捉索引异常的子异常,注意,这里的as e在老版本的py中可以写成,e但是新版本中用as e,",e"未来可能会淘汰 print("IndexError:",e) except
推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:Numpy掩码数组(Numpy异常值、缺失值处理) 简介 有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值,我们可以标记该元素为被屏蔽(无效)状态。...>>> mx.mean() 2.75 访问掩码 可通过其mask属性访问掩码数组的掩码。我们必须记住,掩码中的True条目表示无效数据。...由于MaskedArray是numpy.ndarray的子类,它会继承其用于索引和切片的机制。...当访问没有命名字段的被掩蔽数组的单个条目时,输出是标量(如果掩码的相应条目是False)或特殊值masked (如果掩码的相应条目为True): >>> x = ma.array([1, 2, 3],...,其data属性是原始数据的视图,并且其掩码是nomask(如果没有无效条目原始数组)或原始掩码的相应切片的副本。
OSError 操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引(index...IndentationError 缩进错误 TabError Tab和空格混用 SystemError 一般的解释器系统错误 TypeError 对类型无效的操作 ValueError 传入无效的参数...下标索引超出序列边界,比如当x只有三个元素,却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量...SyntaxError Python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了) TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量...,基本上是由于另有一个同名的全局变量,导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值,即使值的类型是正确的 2.异常处理方式 2.1 单个异常处理 语法如下: try:
ImportError | 导入模块/对象失败 | | LookupError | 无效数据查询的基类...| | IndexError | 序列中没有此索引(index) | | KeyError...NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) | | UnboundLocalError | 访问未初始化的本地变量...| | TypeError | 对类型无效的操作 | | ValueError...| 传入无效的参数 | | UnicodeError | Unicode
ImportError | 导入模块/对象失败 | | LookupError | 无效数据查询的基类... | | IndexError | 序列中没有此索引(index) | | KeyError...NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) | | UnboundLocalError | 访问未初始化的本地变量... | | TypeError | 对类型无效的操作 | | ValueError... | 传入无效的参数 | | UnicodeError | Unicode
IOError 输入/输出操作失败 OSError 操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError...序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的) NameError 未声明/初始化对象 (没有属性) UnboundLocalError...访问未初始化的本地变量 ReferenceError 弱引用(Weak reference)试图访问已经垃圾回收了的对象 RuntimeError 一般的运行时错误 NotImplementedError...对类型无效的操作 ValueError 传入无效的参数 UnicodeError Unicode 相关的错误 UnicodeDecodeError Unicode 解码时的错误 UnicodeEncodeError...: list index out of range 此时报错是IndexError 接下来,我们来捕获他 In [3]: for i in range(0,5): ...: try:
导入模块失败的时候 IndexError 索引超出序列的范围 KeyError 字典中查找一个不存在的关键字 KeyboardInterrupt 用户输入中断键(Ctrl...+c) MemoryError 内存溢出(可通过删除对象释放内存) NameError 尝试访问一个不存在的变量 NotImplementedError 尚未实现的方法 OSError...TabError Tab和空格混合使用 SystemError Python编译器系统错误 SystemExit Python编译器进程被关闭 TypeError 不同类型间的无效操作...UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量(NameError的子类) UnicodeError Unicode相关的错误(ValueError的子类) UnicodeEncodeError... Unicode转换时的错误(UnicodeError的子类) ValueError 传入无效的参数 ZeroDivisionError 除数为零 以下是 Python 内置异常类的层次结构
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