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    嫌 pandas 的方法不够简洁方便，那你一定是没有使用它的增强库

    往往初学者会使用 apply 遍历每一行，使用 python 的 if else 语法完成需求。...如下： 数据： 代码： 新增一列 value，里面就是一大堆的逻辑判断 代码倒是不复杂，但是条件很多，数据也多的情况下，代码就会难看，并且代码的执行速度也不行。...结合 numpy 我们也能轻易做到 ---- numpy 也有 case when 如果你学过我的 pandas 专栏，那么就一定会 numpy 的两个条件函数，这里我们只需要用 select 就可以轻易做到多条件分支...---- 自己写一个也不难 首先，不管三七二十一，定义一个函数，把之前的 numpy 实现代码复制进去： 这里有几个问题： 参数有哪些 尽量不要直接修改数据源，现在我们是直接赋值一列到 df 里面 先加上参数...，3：利用切片的最后一个参数 step ，让其每隔2个位置取出元素，配合开始位置，就可以取出所有的奇数位置或偶数位置的元素 最后，我们不希望修改了源数据，可以使用 pandas 提供的方法做到： 有没有觉得

    77220

    《机器学习》(入门1-2章)

    获取数组元素：a[0] **a[-1]**表示最后一个元素 二维数组：a=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6])) 2行3列数组 这时a.shape输出**(2,3)**表示2行...1，其它为0的举证)：a=numpy.eye(10) 生成随机矩阵：a=numpy.random.random([2,3]) 区域矩阵获取：**a=a[0:2,0:2]**表示从第1行到第2行，不包括第...创建数组：pandas.Series([1,2,3]) 第一列为索引，第二列为数值 a=pandas.DataFrame(numpy.arange(12),reshape(3,4)) a[1] 为提取第一列...a[‘col1’] 获取第一列 获取头几行：a.head(2) 获取前2行 a.tail(2) 获取最后2行 查看df的详细信息：a.describe() 矩阵的转制：a.T 添加特征(添加列)：a[...2.如果A的所有奇数阶顺序主子式都小于0(小于或等于0)，所有的偶数阶顺序主子式都大于0(大于或等于0)，那么A是负定矩阵(半负定矩阵)。 3.计算顺序主子式是：对角线相乘后相加。

    1.8K31

    算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

    复杂度问题最后是复杂度问题。很多时候，复杂的 For 循环逻辑可以通过更简单的方式实现。...只要是能通过一行表达式解决的问题，都可以考虑用列表推导式。它不仅能简化代码，还能减少编写错误的机会。示例代码来个更实际的例子，假设我们要从一组数字中筛选出所有偶数，并计算它们的三次方。...示例代码比如说，我们有一列表，想要过滤出里面所有正数的元素：positives = list(filter(lambda x: x > 0, [-5, 3, -1, 9, 0, -2]))老铁们，是不是感觉...示例代码来看一个实用的例子，比如我们要根据一列的条件快速过滤数据：# 创建一个较大的 DataFramelarge_df = pd.DataFrame({ 'Age': [22, 45, 18,...选择合适的方法不仅能提升代码的执行效率，还能增强代码的可读性和可维护性。根据具体需求选择老铁们，选择替代方法的时候，首先得考虑你的具体需求。

    85000

    算法基础篇：（三）基础算法之枚举：暴力美学的艺术，从穷举到高效优化

    -1] - a [i-2]）； 合法性验证：推导的 a [i] 必须是 0 或 1，且最后一行的状态需满足 b [n] = a [n-1] + a [n]（第二列最后一行的数字由第一列最后两行的地雷数量决定...)（n≤1e4，完全可行）； 推导逻辑：利用第二列数字与第一列相邻状态的关系，通过递推公式推导后续状态，避免暴力枚举； 边界处理：第一行上方无格子（a [0]=0），最后一行下方无格子（a [n+1]=...额外验证：最后一行的每个元素是否满足偶数矩阵要求（避免推导遗漏） for (int j = 1; j <= n; ++j) { int sum = 0; // 最后一行的元素...：推导完成后，检查最后一行是否满足偶数矩阵要求（避免因推导公式的边界处理遗漏问题）。...（4） 最后一行未验证 问题：推导完成后未检查最后一行是否满足偶数矩阵要求，导致部分非法方案被误判为合法； 解决：额外遍历最后一行，计算每个元素的相邻元素之和，确保为偶数。

    26610

    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    这是一个数据表，其中每一行代表一个新的发现，每一列代表一个新的特征。 也许你通过使用自定义代码生成或加载数据，现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。...data[0][0] 例如，我们可以访问第一行和第一列，如下所示： # 2d indexing from numpy import array # define array data = array([...我们可以这样做，将最后一列前的所有行和列分段，然后单独索引最后一列。 对于输入要素，在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列，并且在列索引中指定-1。...X = [:, :-1] 对于输出列，我们可以再次使用':'选择所有行，并指定-1索引来检索最后一列 y = [:, -1] 综上，我们可以把一个3列的二维数据集分成如下的输入和输出数据： # split...每一列有多个时间步，每个时间步都有一个观察点(特征)，这说的很明白。 我们可以使用数组的shape属性中的大小来指定样本（行）和列（时间步长）的数量，并将特征数固定为1。

    21.8K90

    蛇梯棋、、

    玩家从棋盘上的方格 1 （总是在最后一行、第一列）开始出发。...该选择模拟了掷 六面体骰子 的情景，无论棋盘大小如何，玩家最多只能有 6 个目的地。 传送玩家：如果目标方格 next 处存在蛇或梯子，那么玩家会传送到蛇或梯子的目的地。...r； 最后，列的排列是蛇形的：原本我们每一列的排序都是从左到右的，因此计算出来的 c 是哪一列就是哪一列；但是现在我们从最后一行到首行的元素排列顺序是交替的：最后一行从左到右，倒数第二行从右到左，......r 行的编号变成 n-1-r'），那么偶数行是从左到右，c' = 0+c【从首列0往右数c个位置】；奇数行是从右到左 c' = n-1-c【从最后一列n-1往左数c个位置】。...通过数学计算，我们可以得到实际的列 c' 与 行 r 的关系 偶数行 (n-1-r）& 1 = 0 奇数行 (n-1-r) & 1 = 1 记 x = (n-1-r）& 1 当 x = 0, 偶数行

    51210

    Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

    data[ [4,3,0,6] ] 索引，将第4,3,0,6行摘取出来，组成新数组 numpy.reshape(a,b) 将ab的一维数组排列为ab的形式 array([a,b,c,d],[d,e,f,...a[a>5]  2 给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数?...a[(a>5)&(a%2==0)]  3 给一个数组，选出数组中所有大于5的数和偶数 a[(a>5)|(a%2==0)]  4.3 花式索引  1 对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组...答案：a[[1,3,4,6,7]]  2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组?...：随机数生成  随机数生成函数在np.random子包内 常用函数：  rand  给定形状产生随机数组（0到1之间的数）  randint  给定形状产生随机整数  choice  给定形状产生随机选择

    1.5K20

    HDU 6400 Parentheses Matrix（构造）

    题意：给你r,c求一个矩阵让它的行和列的匹配度最大，匹配就要一行一列全都匹配   每个位置只能是左括号或者右括号， “（）”这算一个匹配，那么“（（））”，“（）（）”也是匹配的。...题解：当r,c都为奇数时，不可能匹配； 当r或c为奇数时，答案就是r，c 难的是r和c都是偶数，遇事不决先打表。...想一想，第一行要匹配要一半的左括号，一般的右括号，（（（（）））），像这样，第一行有右括号该列就无法匹配了 就很浪费，那么第一行就全是（（（（（（（（（，同理第一列也全都是（(((((((，然后吧，最后一列是...）））））） 最后一行除了第一列都是）））））））））））））） 然后就是中间的，打表或者自己画找找规律什么的，发现行或者列有一个小于等于4第一行有（（）），就不会很浪费 就算特殊情况，然后构造。...但是往后如果行列没有小于4的，就还是按照上面的处理 比如这个最多是16，（比赛真是服了一群14wa,14wa,14wa,然后最后几分钟浙大宁波学院的一哥们？

    30220

    炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

    这里需要注意的是axis这个参数，在2维数据中，axis = 0表示选择行，axis = 1表示选择列，但不能机械的认为0就表示行，1就表示列，注意前提2维数据中。...切片的第一个元素:表示的是选择所有行，第二个元素:-1表示的是从第0列至最后一列（不包含），所以结果如上所示。...一个常用的切片 以列的形式获取最后一列数据： a[:,3:] out: array([[ 3], [ 7], [11], [15]]) 以一维数组的形式获取最后一列数据...默认k = 0，取主对角线； k = 1时，取主对角线上面1行的元素； k = -1时，取主对角线下面1行的元素。 思考：这个函数只能选择主对角线上的元素，那如果想要获取副对角线上的元素呢？...最后 不仅仅是在数据分析中会用到Numpy，之后接触机器学习、深度学习、图像处理等等，都要跟它打交道，这主要就是因为它丰富的内置函数和快速的响应时间，可以说Numpy支撑起了Python数据科学的半边天

    1.9K40

    Python数据分析作业一：NumPy库的使用

    输出结果： 和最小的行的行号是: 0 array([167, 218, 262, 195]) 7、同时输出r1数组第一行和最后一行的最后两列数据 要求输出后： print(r1[[0,-1],-2:])...[0, -1]表示要选择第一行和最后一行，-2:表示要选择倒数第二列到最后一列（包括最后一列）。...:-1,:] r2 np.sort(r1, axis=0)使用 NumPy 的sort()函数对二维数组r1按列进行排序，其中axis=0表示沿着列的方向进行排序，即每一列都会单独排序。...4行互换位置(可以考虑使用花式索引和切片) r4[[3,1],:] = r4[[1,3],:] r4 r4[[3, 1], :]表示对r4数组进行索引操作，选择第 4 行和第 2 行（Python 中索引从...r4[[1, 3], :]表示对r4数组进行索引操作，选择第 2 行和第 4 行。

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