shell 中的字典和数组 # --------------------- echo "shell定义字典" #必须先声明 declare -A dic dic=([key1]="value1" [key2...]="value2" [key3]="value3") #打印指定key的value echo ${dic["key1"]} #打印所有key值 echo ${!...dic[*]} #打印所有value echo ${dic[*]} #字典添加一个新元素 dic+=（[key4]="value4"） #遍历key值 for key in $(echo ${!...dic[*]}) do echo "$key : ${dic[$key]}" done echo "shell定义数组"
字典数据转化为Dataframe类型 1.1.简单的字典 对于字典数据，直接用pd.Dataframe方法即可转化为Dataframe类型。...我们可以看到，在常规的字典转化为Dataframe时，键转化为了列索引，行索引默认为range(n)，其中n为数据长度。我们亦可在进行转化的时候，通过设定参数index的值指定行索引。...对于由字典组成的列表，同样可以简单使用pd.Dataframe方法转化为Dataframe类型。...对于元组组成的字典，会构成多级索引的情况，其中元组的第一个元素为一级索引，第二个元素为二级索引，以此类推。...Dataframe 方法：pandas.json_normalize()对于普通的多级字典如下： In [38]: d = {'id': 1, ...: 'name': '马云'
上次我们对比学习了一下ExcelVBA中数组、集合和字典的概念和声明语法，我个人觉得在声明部分，三者的区别还是挺大的。...下面我们一块学习一下赋值方面的知识点，因为内容较多，我们今天就先学习一下给数组变量赋值的内容 三、赋值 不管是数组、集合还是字典，都有向变量赋值的操作，赋值也是这几个概念的核心和关键，操作也有很大不同。...1.向数组变量赋值 对数组来说，数组中的每个元素数据类型必须相同，从数组声明就可以看出，这是数组与集合和字典的明显不同。这就要求向数组变量赋值时的数据规范必须严格。...image.png a.向数组中单个数组元素的赋值 当数组已经确定了长度，我们就可以对数组内的元素进行赋值。...这种情况是我们不想要的，我们只想扩大一下数组，之前填充到数组中的内容是不想改变的。
首先，我们先导包并设置Pandas显示参数： import pandas as pd pd.set_option("display.max_colwidth", 100) 正则提取并分列 需求： ?...+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。...解析json字符串并字典分列 需求： ? 首先读取数据： df = pd.read_excel("字典分列.xlsx") df.head() 结果： ?...json字符串解析为字典对象。...**.apply(pd.Series)则可以将每个字典对象转换成Series，则可以将该字典扩展到多列，并将原始的Series转换为Datafream。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...通过这种方式，你可以将 Pandas Series`视为 Python 字典的特化。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...从这里开始，我们可以执行典型的字典式的项目访问： population['California'] # 38332521 但是，与字典不同，Series也支持数组式的操作，例如切片： population...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。
我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。
字符串之后学习的是数组——NSArray 数组的学习思路和字符串是相似的，先要创建，创建之后就是函数的使用。数组的元素可以是任何对象，但数组中装有的元素不是对象而是地址。...数组中的方法就不再举例了，网上的常用方法到处都是。 最后总结一些字典。 看到字典相等一般人回首先想到我们平时生活、学习中用到的字典有汉语字典有英语字典。...OC中的字典——NSDictionary作用也差不多，字典中的元素是以键值对的形势存在的，键值对就像字典中的生词和页数的关系，有着一定的对应关系。OC中的字典存储对象的地址是没有顺序的。...字典同样可以像数组那样进行遍历，遍历方式也差不多。快速枚举法所遍历的是键，得到了键也就知道了值。老师说的一句话：值是我们的目的（我们要得到值），键是我们的手段（我们通过键寻找值）。...字符串、字典、数组的总结就到这里，今后可千万别再误课了，感觉补课好累，而且补完了心里也没底，感觉没听老师讲课很多东西都误了。下个礼拜加倍努力地去学习，加油！！！
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。
我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...我们还可以将 Series 看作一种特殊的 Python 字典。...字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...，或是一种特殊的 Python 字典。...2.2.2 DataFrame 作为特殊的字典 我们也可以将 DataFrame 对象看作一种特殊的字典，其将一个「列名」映射到一个 Series 对象上。
取出元素 - pop 删除并返回数组的最后一个元素。 var item = arr1.pop(); 与pop相反的方法：shift() 删除并返回数组的第一个元素。...其中， 从数组的开头（位置 0）开始向后查找。 lastIndexOf：接收两个参数：要查找的项和（可选的）表示查找起点位置的索引。其中， 从数组的末尾开始向前查找。...所以即使数组的元素为数字，默认也不会按照数字大小排序。...字典 Map { } 初始化 var map = new Map(); // 使用常规的Map构造函数可以将一个二维键值对数组转换成一个Map对象 var kvArray = [["key1", "value1...(JSON.stringify(arr)); //["aaa","bbb"] 但字典Map使用JSON.stringify()获取到的为空{},字典需要先转为Obj再转为Json。
这就是哈希表解决哈希冲突的一种方式。可以看出，哈希表的作用就是将一些键值对映射到一个数组中，在这种实现方式下比二维数组更省内存。...Generally: 哈希表和二维数组做哈希，时间复杂度上区别不大，但是二维数组更消耗内存; 哈希表是基于数组实现的 题主所说的字典，如果是Python中的字典的话，本质上就是哈希，但是PyDict的Hash...C++中有一个map可以作为字典使用，但是map的实现和哈希表有本质上的区别：map是用平衡树实现的；map中所存储的Key必须是comparable的数据类型（或被指定用于compare的函数 / 重载运算符...哈希表在理想情况 / 平均下可以 查询，但C++中的map 由于是平衡树实现的，因此均摊查询复杂度是 ....所以STL中的字典速度是要比哈希表慢的... 哈希表可以理解为一维数组。...一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。而对稀疏数组跟稀疏矩阵都有专门的保存算法。
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...numpy 是一个用于处理数组（特别是数值型数组）的库，提供了许多数学函数。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
] [ 0. 0. 0.]] ''' 现在X数组中的每个元素都包含一个id和一个3x3矩阵。为什么要使用它而不是简单的多维数组，或者 Python 字典呢？...原因是这个 NumPy dtype直接映射到 C 结构定义，因此包含数组内容的缓冲区，可以在适当编写的 C 程序中直接访问。...记录数组：略有不同的结构化数组 NumPy 还提供了np.recarray类，它与刚刚描述的结构化数组几乎相同，但有一个附加功能：字段可以作为属性而不是字典的键来访问。...转向 Pandas 关于结构化和记录数组的这一部分，有意放在本章的最后部分，因为它很好地介绍了我们将要介绍的下一个包：Pandas。...在某些情况下，最好了解这里讨论的结构化数组，特别是在你使用 NumPy 数组来映射到 C，Fortran 或其他语言的二进制数据格式的情况下。
Pandas 数据结构 pandas中最主要的数据结构是Series和DataFrame。Series是一种类似numpy的一维数组对象,它由一组数据和数据标签(索引)组成....正如上面看到的，如果我们没有初始化一个index数组时，Series会自动创建一个从整数索引。如果获取Series的值和索引呢？...，字典的key映射到index，字典的value映射到data。...Series还会对不同字典的具有相同的key进行计算时，Serise会自动对齐索引。...函数处理 pandas的函数处理一部分是顶级的函数pandas函数提供的。
可能上面的标题有些拗口，学过PHP的小伙伴们都知道，PHP中的数组的下标是允许我们自定义的，PHP中的数组确切的说就是键值对。...下面有一个需求：在一个数组中有多个字典，每个字典中的数据是请求一条URL中的参数，我们需要做的就是把每个字典转换为URL,在把每个URL放在数组中返回。...下面的代码还是对数组，字符串和字典的具体的应用。 ...上面的需求对于熟练操作字典，数组，字符串的小伙伴们应该是小菜一碟吧，今天写出来就是想记录一些学习的点点滴滴，上面的时拼接URL, 下面的博客会URL拆分成字典，敬请期待吧！...1.对数组中的每个字典遍历 2.对每个字典中的键值对遍历 3.url中如果是第一个参数拼接时加上？
知识点总览 1、列表相关知识 2、字典相关知识 3、if语句以及for循环 4、数据结构：栈 两数之和 题目描述 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值的那...两个 整数，并返回他们的数组下标。...但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。...，比如只用一次循环，然后借助Python中的字典在循环的过程记录下数值以及对应的索引，从而加速算法： class Solution1(object): # best solution def twoSum...if target - n in dct: return [dct[target - n], i] dct[n] = i 注意字典存储的方式将数字存在
数据集的构成 存储类型：文件格式（如csv） 可用的数 scikit-learn Kaggle UCI 常用数据集数据的结构组成 结构：特征值 + 目标值 处理： pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具...库 安装：pip3 install Scikit-learn (需安装pandas) 特征抽取 字典特征抽取 文字 –> 提取数据 方法： from sklearn.feature_extraction...DictVectorizer.inverse_tranform(x) X： array数组或者sparse矩阵 返回值：转换之前数据格式(即就是字典类型的列表) DictVectorizer.get_feature_names...编码 时间型：时间的切分 归一化 特点 通过对原始数据进行变换把数据映射到（默认为[0, 1]）之间。...[n_samples, n_features]，是二维数组 。
数据归一化 什么是归一化 简单的说归一化就是通过对原始数据进行变换把数据映射到某个区间（默认为[0,1]）之内。...为什么要用归一化 了解了归一化的定义之后，不免会产生一些问题，那就是为什么处理数据时非要把原始数据映射到某个区间呢？直接对原始数据进行处理不行吗？……下面用一个例子对其进行解释。...字典特征数据提取 字典特征数据提取即对字典数据进行特征值化，sklearn中的字典特征数据提取API为 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer DictVectorizer...最后的温度为数字，直接用35。 所以字典数据提取的本质为：把字典中一些类别数据，分别进行转换特征，进而转化为数字。...字典转化为的数组值就是我们熟悉的one-hot编码，至于为什么机器学习中要用one-hot编码以及one-hot编码的意义，请去百度。 文本特征数据提取 对文本数据进行特征值化。
Pandas提供了以下几种基本的数据类型： Series DataFrame Index Pandas Series对象 Pandas Series 是一个一维的数组对象，它可以从列表或者数组中创建。...2.从Numpy数组中创建 Pandas Series对象和Numpy 数组最大的区别就是Numpy只支持整数型数值索引，而Pandas Series支持各种类型的索引，而且可以显示声明索引。...对象其实也可以理解为一个字典，每个索引对应一个值，只不过值得类型必须是一致的，因为一致，底层使用Numpy数组，从而更加高效。...根字典不同的是，Series支持类数组的操作，比如切片： population['California':'Illinois'] 4.通用的构建方法 总结上面的构造方法，基本都可以通过如下形式构造：...对象 跟前面讨论的Series对象类似，DataFrame对象可以看做Numpy数组的一般化，也可以看为Python字典的特殊化。
，使用如下命令可查看pandas是否已安装成功pip show pandas显示如下信息表明pandas成功安装【Series】Series是Pandas中的一个核心数据结构，它类似于一维数组，但又比一维数组更为灵活和强大...【创建Series】在Pandas中，创建Series的方法主要有两种：通过数组创建和通过字典创建。...1.通过数组创建Seriesimport pandas as pd a = pd.Series([100, 200, 300, 500, 600]) print(a)因为没有索引，所以索引是默认从0...)2.通过字典创建Series在Python中，字典的键和值的关系与Series的索引和数据的关系类似，因此也可以通过字典来生成Series。...字典的键会作为Series的索引，字典的值会作为Series的数据。
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