层叠 是css处理冲突的一种解决方案。需要通过计算权重 来解决层叠的问题。 计算权重的第一步 Document /*计算权重第一步比较... div-div-div-p 结果： 计算权重的第二步...，谁的权重大听谁的。...如果权重一样，谁写在后面听谁的。 如果没有选中目标元素，那么权重为0，如果所有的权重都为0，就近原则，谁离目标元素近听谁的。
css权重的计算规则 1、用四位数串来表示权重。每个数字代表一个级别，从左到右，级别依次降低，级别之间没有进位。 每个选择器的贡献值叠加了最终权重值。 2、继承风格的权重为0。...行内风格的权重大于所有选择器。 ！important命令表示优先级。 权重相同时，采用层叠。...实例 #box ul li a.cur {color:red;} #box li .cur {color:green;} #box ul li a.cur 权重是 100+1+1+1+10... = 113 #box li .cur 权重是 100+1+10 = 111 以上就是css权重的计算规则，希望对大家有所帮助。
>>> import numpy as np >>> np.add.accumulate([1,2,3]) # 累加 array([1, 3, 6], dtype=int32) >>> np.add.accumulate...> np.add.reduce([1,2,3,4,5]) # 连加 15 >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> np.add.at(x, [0,2], 3) # 下标0和2的元素分别加...]]) # row3 >>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 3], axis=1) # 对列进行计算 array([[ 3., 3., 3., 3.],
但 SciPy 中并没有合适的类似于 Numeric 中的对于基础数据对象处理的功能。...于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。 ...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...：',c1.ndim) print('形状为：',c1.shape) # 结果显示的(4,)不应该理解为沿轴0有4行，而应该理解为沿着唯一的维度(其实是轴1)方向有4个元素 print('元素个数为...输出： [[1] [2] [3]] (3, 1) [[1 2 3]] (1, 3) 三、生成随机数组 （一）通过random模块创建随机数组 在 NumPy.random 模块中，提供了多种随机数的生成函数
首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。...---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去..., 12, 13, 14, 15]) # 6x1数组和1x6数组的广播 # 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行 >>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3,...200, 250]]) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组与标量的广播计算...>>> a + 2 array([[3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 2x3数组与2x1数组之间的广播 # 把[1]广播到a的第一行，[2]广播到a的第二行 >>> a
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 ?
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...三、数组的运算 （一）数组和标量间的运算 数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...几乎所有的统计函数在针对二维数组的时候需要注意轴的概念。axis=0 时表示沿着纵轴进行计算，axis=1 时沿横轴进行计算。...： 657 z的列元素之和： [136 212 157 152] z的行元素之和： [143 213 301] 计算元素的均值。
numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式： 结合BitGenerator生成伪随机数 结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator：生成随机数的对象...某些过期的API清除意味着已从Generator中删除了旧方法和兼容性方法。 ?...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。
broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output
问题 CSS中的选择器权重 Hello，欢迎来到我的博客，每天一道面试题，我们共同进步。 解答 不用说，CSS权重肯定是面试中最常考的题之一。 我们直接上权重计算规则： 第零等：!...【伪元素可以创建一些文档语言无法创建的虚拟元素。比如：文档语言没有一种机制可以描述元素内容的第一个字母或第一行，但伪元素可以做到(::first-letter、::first-line)。...同时，伪元素还可以创建源文档不存在的内容，比如使用 ::before 或 ::after。】 计算规则 !important 和内联样式style都属于不讲理的那种， 只要存在 !...important，存在style，那么style便具有最高优先级； 剩下的 “ID” 、 “类，伪类和属性” 、 “元素类型和伪元素“ 分别对应 权重值（0-a-b-c）中的 a/b/c；计算方法 其余某个选择的权重...，就是他们有的选择器的权重相加，相同的话后面的覆盖前面的。
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。...Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 Numpy开源免费。 numpy历史 1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。...2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组 代码简洁：减少Python代码中的循环。...)) # numpy.ndarray'> 内存中的ndarray对象 元数据（metadata） 存储对目标数组的描述信息，如：ndim、shape、dtype、data等。...行 print(a[:, 1, :]) #切出0页的1行1列 print(a[0, :, 1]) ndarray数组的掩码操作：之后的要学到的pandas包也经常使用 import numpy
首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...>>> import numpy as np >>> a_list = [3, 5, 7] # 创建矩阵 >>> a_mat = np.matrix(a_list) >>> a_mat matrix(...c_mat = np.matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) >>> c_mat matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) # 纵向排序后的元素序号...matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5]]) ------------------分割线---------------- 今日习题：表达式10 ** 2 ** 3的值是什么
随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。...print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数： from numpy import random x = random.randint...实例 生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。 它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。...np.random.randn(5, 4) print(arr) print(arr.mean()) print(arr.sum()) print(arr.mean(axis = 1)) # 对每一行的元素求平均...arch['b']) print ('读取csv文件做为数组') arr = np.loadtxt('array_ex.txt', delimiter = ',') print (arr) 线性代数 常用的numpy.linalg...用于按列堆叠') print(np.c_[np.r_[arr1, arr2], arr]) print('切片直接转为数组') print(np.c_[1:6, -10:-5]) 例题 例题分析 距离矩阵计算
本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....), (4, 5, 6)])2.2 访问数组元素import numpy as np# 访问数组元素a[0] # 访问一维数组的第一个元素b[1, 2] # 访问二维数组的第二行第三列的元素2.3...数组操作import numpy as np# 更改数组形状a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])a.reshape(3, 2) # 将二维数组变为3行2列的数组#...数据分析与处理NumPy在数据分析中扮演着重要的角色，常与Pandas、Matplotlib等库配合使用，进行数据处理、分析和可视化。...本文详细介绍了NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。通过合理利用NumPy提供的功能，可以在数据分析中高效地进行大规模数据处理和数值计算。
简单介绍 行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”，指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。...numpy 之所以是基石，是因为 numpy 为 matplotlib 和 pandas 等提供了底层数据结构和计算支持。...在 numpy 中，维度这个概念也叫秩 ，英文叫Axes ，因此，这里创建的二维数组，我们也可以称之为秩为 2 的多维数组，它包含了 2 个轴(Axis)。...对，从结构和使用方式上，的确 numpy 多维数组和列表有诸多相似的地方。在大数据分析，机器学习上尤其是深度学习，等需要对大量数据进行计算的场景，它的性能将远超普通列表。...下面计算一个长度为 300,000,000 （3亿）的数组的均值，分布使用列表和 numpy 数组计算。前者用了 15 秒，后者只用不到 2 毫秒。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。...print(np.identity(3)) print(np.eye(3)) print(np.eye(3,k=1)) #补充numpy.linspace方法，例如，在从1到3中产生9个数： print...#numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。...#numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中 arr1 = np.random.randn(2,4)#2行4列数组 print(arr1) print(...print(rnd_arr[name_arr == 'Bob']) # 利用布尔数组选择行,显示第一行和第四行 print(rnd_arr[name_arr == 'Bob', :2]) # 在上一个的基础上增加限制打印列的范围
使用Python的numpy的array结构，如何给矩阵增加一行或者一列呢？ 下面提供一种方法，当然numpy还提供了很多API函数可供选择。 ?
在numpy中，提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵，常用的函数有以下两个 1. loadtxt loadtxt适合处理数据量较小的文件，基本用法如下 >>> import numpy as np...默认采用空白作为分隔符，将文件中的内容读取进来，并生成矩阵，要求每行的内容数目必须一致，也就是说不能有缺失值。由于numpy矩阵中都是同一类型的元素，所以函数会自动将文件中的内容转换为同一类型。...如果文件内容全为纯数字或者字符，上述行为当然没什么问题，但是当文件内容是混合型时，有可能出现无法自动转换的情况，最常见的第一行为字符串表头，其他行为数字，此时程序会尝试将表头的字符串转换为浮点型，由于无法自动转换...除了经典的文件读取外，numpy还支持将矩阵用二进制的文件进行存储，支持npy和npz两种格式，用法如下 # save函数将单个矩阵存储到后缀为npy的二进制文件中 >>> np.save('out.npy...以上就是numpy文件读写的基本用法，numpy作为科学计算的底层核心包，有很多的包对其进行了封装，提供了更易于使用的借口，最出名的比如pandas，通过pandas来进行文件读写，会更加简便，在后续的文章中再进行详细介绍
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