woocommerce -如何更改表中的列名？
在 WooCommerce 中，要更改表中的列名，可以通过以下步骤实现：
- 打开 WordPress 的数据库管理工具，例如 phpMyAdmin。
- 选择 WooCommerce 使用的数据库。
- 找到需要更改列名的表，例如 "wp_woocommerce_orders"。
- 点击该表，进入表的结构视图。
- 找到需要更改的列名，例如 "order_date"。
- 点击列名旁边的 "编辑" 按钮。
- 在 "名称" 字段中输入新的列名，例如 "new_order_date"。
- 点击 "保存" 按钮以保存更改。
通过以上步骤，你可以成功更改 WooCommerce 表中的列名。请注意，在进行任何数据库操作之前，请务必备份数据库以防止意外情况发生。
关于 WooCommerce 的更多信息和使用技巧，你可以参考腾讯云的 WooCommerce 产品介绍页面：WooCommerce 产品介绍。
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2回答
numpy数组中的计数值并按结果返回索引
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我有一个2d的numpy数组my_array，开始时如下所示：
array([[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]
浏览 0提问于2018-02-20得票数 0
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2回答
如何重塑3Dnumpy表？
python、numpy
我有一个带有shape=(2,3,4)的3d numpy表，如下所示： a = np.array([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.]]]) 并且想要以这样的方式重塑它，其中每个维度中的列被堆叠到2d矩阵中的新列中。 1 5
1 5
1 5
2 6
2 6
2 6
3 7
3 7
3 7
4 8
4 8
4
浏览 24提问于2021-10-28得票数 2
1回答
python不同维度numpy数组的求和
python、arrays、numpy、transpose
假设我们创建了这样一个numpy数组：
x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1)
其结果是：
array([[ 1.],
[ 2.],
[ 3.],
[ 4.],
[ 5.]])
现在，我们将这个数组的转置添加到它中：
x + x.T
其结果是：
array([[ 2., 3., 4., 5., 6.],
[ 3., 4., 5., 6., 7.],
[ 4., 5., 6., 7., 8.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.],
浏览 5提问于2017-12-02得票数 1
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5回答
替换数组列表中的元素？
python、python-3.x、list、numpy
我有一个这样的清单：
x = [array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]),
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])]
然后我宣布另一个清单：
y = [2, 8]
如果值等于2(或y的索引)，如何用0替换第一个列表中的元素？在第二个列表上做同样的事情，我应该用0替换值8？
因此，所需的输出应该如下所示：
x = [array([ 0., 1., 0., 3., 4., 5., 6., 7., 8.,
浏览 3提问于2020-04-01得票数 1
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1回答
用as_strided沿给定轴重复
numpy、array-broadcasting
我有一个矮小的数组：
a = array([[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.],
[6., 7., 8.]])
我用np.repeat复制了这样的结果：
np.repeat(a, 3, axis=0)
其结果是：
array([[0., 1., 2.],
[0., 1., 2.],
[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.],
[3., 4., 5.],
[3., 4., 5.],
[6., 7., 8.],
[6., 7.,
浏览 2提问于2021-03-10得票数 1
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5回答
Numpy:用前一行中的值填充NaN
python、numpy
我需要用前一行中的值替换NaN，第一行除外，其中NaN值被替换为零。最有效的解决方案是什么？
样本输入，输出-
In [179]: arr
Out[179]:
array([[ 5., nan, nan, 7., 2., 6., 5.],
[ 3., nan, 1., 8., nan, 5., nan],
[ 4., 9., 6., nan, nan, nan, 7.]])
In [180]: out
Out[180]:
array([[ 5., 0, 0., 7., 2., 6., 5
浏览 9提问于2020-05-27得票数 1
2回答
重复的numpy数组
python、python-2.7、numpy
我有一个3D np数组，如下所示：
x= array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[ 10., 11., 12.]],
[[ 13., 14., 15.],
[ 16., 17., 18.],
[ 19., 20., 21.],
[ 22., 23., 24.]]])
我想将我的数组重复n次(例如3次)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
浏览 0提问于2016-12-31得票数 2
1回答
CVXPY -无法获取向量表达式的元素并将其用作数组索引
python、computational-geometry、nonlinear-optimization、cvxpy
问题声明：我试图建模和优化一个将无向图的节点放置在单元格网格中的布局问题，这样加权的欧几里得长度在受约束的情况下是最小的，每个网格单元基于其加权容量只能包含一定数量的节点。我试图用CVXPY将模型描述为一个加权边长度最小化和优化的凸问题。网格被组织成一个2X3矩阵。当我尝试将节点位置转换为带有表达式的网格号，并尝试使用表达式矢量的元素作为数组索引(以便我可以将该网格单元中的所有节点权重之和)时，CVXPY似乎无法工作。
这是我试过的一些代码。具有加权边矩阵的10个节点的样本图。第97行(gn = gridNumi)和99似乎有问题(由问题注释突出显示)。最后的打印行输出将显示所有节点仅位于网格
浏览 3提问于2020-04-09得票数 0
4回答
我想把一个矩阵转换成一个列表python
python
您好，我需要将矩阵转换为列表，如下所示
Matrix:
[[ 1. 6. 13. 10. 2.]
[ 2. 9. 10. 13. 15.]
[ 3. 15. 13. 14. 16.]
[ 4. 5. 14. 13. 6.]
[ 5. 18. 16. 4. 3.]
[ 6. 7. 12. 18. 3.]
[ 7. 1. 8. 17. 11.]
[ 8. 14. 5. 4. 16.]
[ 9. 16. 18. 17. 15.]
[ 10. 8. 9. 15
浏览 0提问于2010-10-29得票数 5
2回答
返回索引的numpy.ndarray排序
python、numpy-ndarray、np.argsort
errors = [[ 0., 9., 12., 9., 14., 5., 4., 10., 8., 8., 6., 5., 9.],
[ 9., 0., 22., 16., 11., 12., 9., 21., 14., 11., 16., 15., 9.],
[12., 22., 0., 18., 23., 16., 10., 22., 21., 13., 13., 13., 15.],
[ 9., 16., 18., 0., 11., 12., 8., 19., 20., 11., 7., 9., 13.],
[14., 11.,
浏览 8提问于2021-12-27得票数 0
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3回答
对数组中的值进行排序：“reverse”是此函数的无效关键字参数
python、arrays、python-3.x、sorting
我尝试按降序对数组中的值进行排序。如果我按升序尝试，它可以工作，但当我按降序执行时，我会得到一个错误。
e = np.array([[5.,3.,8.],[6.,7.,1.],[4.,8.,2.]])
e.sort()
结果：
e = array([[3.,5.,8.],[1.,6.,7.],[2.,4.,8.]])
现在以相反的顺序：
e.sort(reverse=True)
结果：
TypeError: 'reverse' is an invalid keyword argument for this function
我也在from operator import i
浏览 0提问于2017-08-17得票数 2
2回答
基于二维索引数组的二维数组元素设置
python、multidimensional-array、indexing、element
在Python中，假设您有一个形状为零的2D数组(N,4,4)：
z = array([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]])
你有一个二维的索引数组：
i = array([[1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
浏览 6提问于2019-11-13得票数 1
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3回答
如何将数组连接成3D矩阵？
python、numpy、multidimensional-array
在我的Python应用程序中，我有一个3D矩阵(数组)，如下所示：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 7., 8., 9.]]])
我想在特定的“行”中添加，例如，在中间，零数组。最后，我想用下面的矩阵来结束：
array([[[ 1., 2., 3.]], [[ 4., 5., 6.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0.]], [[ 7., 8., 9.]]])
有人知道如何解决这个问题吗？我尝试使用"numpy.concatenate"
浏览 0提问于2014-03-27得票数 1
2回答
理解雪橇的KNNImputer
python、machine-learning、scikit-learn、data-science、imputation
我查看了它的文档，上面写着
每个样本的缺失值都是使用训练集中发现的n_neighbors最近邻的平均值来估算的。如果两个都不缺少的特征接近，则两个样本是接近的。
现在，在玩玩具数据集，即
>>>X = [[1, 2, nan], [3, 4, 3], [nan, 6, 5], [8, 8, 7]]
>>>X
[[ 1., 2., nan],
[ 3., 4., 3.],
[nan, 6., 5.],
[ 8., 8., 7.]]
我们制作了一个KNNImputer如下：
imputer = KNNImputer
浏览 2提问于2020-05-12得票数 5
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4回答
三维阵列中阵列集合的整形
python、arrays、numpy、reshape
为了进行计算，我有一组数组：“子”数组(如下面所示)，我希望按照"test“数组的要求，在数组中对其进行整形：
import numpy as np
sub = np.array([[[[ 1., 1.],
[ 1., 1.]],
[[ 2., 2.],
[ 2., 2.]],
[[ 3., 3.],
[ 3., 3.]],
[[ 4., 4.],
[ 4., 4.]]],
[[[ 5., 5.],
[ 5.
浏览 6提问于2014-10-31得票数 1
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2回答
从二维单元格网numpy阵列求邻接矩阵的优化方法
python、numpy、grid、networkx、adjacency-matrix
给定一系列值：
x = array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
我想知道是否有一种最优的方法可以很容易地获得它的等效邻接矩阵：
M = array([[ inf, 1., inf, 3., 4., inf, inf, inf, inf],
[ 0., inf, 2., 3., 4., 5., inf, inf, inf],
[ inf, 1., inf, inf, 4., 5., inf, inf,
浏览 3提问于2021-07-27得票数 1
2回答
如何根据一列的值将numpy数组拆分为子数组
python、arrays、numpy、split
我有一个很大的numpy数组，想把它分开。我读过，但它帮不了我。目标列可以有几个值，但我知道要根据哪个值来拆分它。在我的简化示例中，目标列是第三个列，我希望根据值2.将其拆分。这是我的阵列。
import numpy as np
big_array = np.array([[0., 10., 2.],
[2., 6., 2.],
[3., 1., 7.1],
[3.3, 6., 7.8],
[4., 5., 2.],
浏览 3提问于2022-01-20得票数 2
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1回答
以二维特征数组为输入的高斯过程
python、machine-learning、scikit-learn、gaussian-process
我需要使用scikit-learn库在Python中实现GPR (高斯过程回归)。
我的输入X有两个特性。例如。X=x1，x2.输出是一维y=y1
我想使用两个内核: RBF和Matern，这样RBF使用'x1‘特性，而Matern使用'x2’特性。我尝试了以下几种方法：
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern as M, RBF as R
X = np
浏览 134提问于2018-06-06得票数 7
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3回答
使用python选择csv文件中每个组的前k项
python、csv、extraction
假设我有一个csv文件，每个条目都有一个唯一的ID和一个类别名称。每个类别的条目至少会出现在标题中指定的k次。现在我想选择每个类别的前k个条目(我不知道有多少个类别)
示例
原始表
ID. category
1. apple
2. apple
3. apple
4. apple
5. orange
6. orange
7. orange
8. banana
9. banana
10. banana
设k= 2
期望输出表
ID. category
1. apple
浏览 6提问于2017-07-14得票数 0
2回答
用索引提取焦火炬中的张量数据
pytorch、data-manipulation、tensor
我想把张量按一定的方式编索引。
假设我的数据，张量X型(1, 3, 16, 9)是
tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 1., 2., 0., 5., 6.],
[ 0., 0., 0., 1., 2., 3., 5., 6., 7.],
[ 0., 0., 0., 2., 3., 4., 6., 7., 8.],
[ 0., 0., 0., 3., 4., 0., 7., 8., 0.],
[ 0., 1., 2., 0., 5., 6., 0.,
浏览 5提问于2021-11-12得票数 2
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