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Python中的Numpy(4.矩阵操作(算数运算,矩阵积,广播机制))

参考链接: Python中的numpy.divide 1.基本的矩阵操作:  '''1.算数运算符:加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5))...print(n1) n2 = n1 + 10  # 对n1进行加法(减法,乘法,除法是一样的用法) print(n2) '''2.利用方法:加(np.add())减(np.subtract())乘(np.multiply...divide = np.divide(n1, 2) print("除的方法结果为:", n1_divide) '''3.矩阵积''' a = np.random.randint(0,10,size=(2,3...与b的矩阵积:",c_dot)    矩阵积的具体算法:  '''4.广播机制     ndarray两条规则:     ·规则一: 为缺失的维度补1  (1代表的是补了1行或者1列)     ·规则二...:假定缺失元素用已有值填充 ''' n1 = np.ones((2,3)) n2 = np.arange(3) print("n1:",n1) print("n2:",n2) '''numpy的广播机制

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如何对矩阵中的所有值进行比较?

如何对矩阵中的所有值进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵中显示的值,需要进行整体比较,而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示,确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下,如何对整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中,那相对比较好办,只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中,那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式,就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...,矩阵中的值会变化,所以这时使用AllSelect会更合适。

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    NumPy中的广播:对不同形状的数组进行操作

    因此,需要对阵列进行快速,鲁棒和准确的计算,以对数据执行有效的操作。 NumPy是科学计算的主要库,因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中,我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。...维度:索引的数量 形状:数组在每个维度上的大小 大小:数组中元素的总数。 尺寸的计算方法是将每个维度的尺寸相乘。我们来做一个简单的例子。...a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([1,1,1,1]) a + b array([2, 3, 4, 5]) 因为操作是按元素执行的,所以数组必须具有相同的形状...在下面的示例中,我们有一个形状为(3,4)的二维数组。标量被加到数组的所有元素中。...由于在两个维度上都进行广播,因此所得数组的形状为(4,4)。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时,也会发生广播。同样的规则也适用于此。每个尺寸的大小必须相等或为1。

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    盘点对Python列表中每个元素前面连续重复次数的数列统计

    一、前言 前几天在Python钻石流群有个叫【周凡】的粉丝问了Python列表的问题,如下图所示。 下图是他的原始内容。...= 0 else 0 list2.append(l) print(list2) 本质上来说的话,这个方法和【瑜亮老师】的一模一样,只不过他这里使用了一行代码,将判断简化了。...: pre_num = num result[num] = num - pre_num print(result) print(result) 这个方法就是判断当前的数据和之前的...这篇文章主要盘点一个Python列表统计小题目,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共5个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。如果你还有其他解法,欢迎私信我。...最后感谢粉丝【周凡】提问,感谢【瑜亮老师】、【绅】、【逸总】、【月神】、【布达佩斯的永恒】大佬给出的代码和具体解析,感谢【dcpeng】、【懒人在思考】、【王子】、【猫药师Kelly】、【冯诚】等人参与学习交流

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    WebUI自动化测试中隐藏的元素如何操作?三种元素等待方式如何理解?

    1 自动化测试中隐藏的元素如何操作?面试中,我们经常会遇到“隐藏元素是如何操作的?”带着这个问题我们看下如何操作?...在自动化测试中,会遇到一些比如环境不稳定、网络不稳定的因素,此时可能需要控制脚本执行速度,那么就需要用到元素等待操作。其实不一定设置等待就好,各有利弊,以下是一些观点仅供参考。...表示整个页面中的所有元素加载完才会执行,会根据内部设置的频率不断刷新页面继续加载并检测当前所执行的元素是否加载完成。如果在设定的时间之前元素加载完成,则不会继续等待,继续执行下一步。...优缺点:优缺点说明 优点对整个脚本的生命周期都起作用,只需要设置一次缺点程序会一直等待加载完成,才会执行下一步,但有时想要的元素加载完了,其他的元素没有加载完,仍要等待全部加载完才进行下一步,不是很灵活...含义:对单个元素设置一定的频率,使其按频率刷新当前页面并检测是都存在该元素。

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    如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作

    本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。...Selenium可以模拟用户的交互操作,如点击按钮,选择选项,滚动页面等,从而获取更多的数据。Selenium可以通过定位元素的方法,如id,class,xpath等,来精确地获取表格中的数据。...解析数据并存储:如果是数据行,代码创建一个空字典record,并将每个单元格的文本和对应的列名作为键值对存入字典。...然后,将这个字典追加到data列表中,形成一个二维数据结构,其中每个元素都是一个字典代表一行数据。关闭浏览器对象:在数据爬取完成后,通过driver.close()关闭浏览器对象,释放资源。...通过DataFrame对象,可以方便地对网页上的数据进行进一步处理和分析。结语通过本文的介绍,我们了解了如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。

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    一条SQL如何被MySQL架构中的各个组件操作执行的?

    如果缓冲池中没有所需的数据页,从磁盘加载数据页到缓冲池中。 执行器: 对于每个找到的记录,再次判断记录是否满足索引条件name。...然后,执行器根据JOIN子句的类型和ON子句中的连接条件,对数据进行连接操作。 (4)WHERE:执行器对从存储引擎返回的数据进行过滤,只保留满足WHERE子句条件的记录。...连接操作: 执行器会基于上一步从驱动表中筛选出的记录对另一个表(即student表)进行连接。这时,执行器会使用student表上的索引(如id索引)来高效地找到匹配的记录。...这意味着,在进行连接操作之前,我们已经对两个表分别进行了过滤。   接下来,执行LEFT JOIN操作,将过滤后的s和sc子查询的结果集连接起来,基于s.id = sc.student_id条件。...然后,执行器在内存中对这些记录进行进一步的过滤,根据索引条件和非索引列的条件来过滤数据。 当查询涉及到非聚集索引时,需要回表的操作会导致聚集索引和非聚集索引都被加载到内存中。

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    解密Java中的Map:如何高效地操作键值对?有两下子!

    理解和掌握如何高效地操作Map,不仅能够提升代码的性能,还能提高程序的可维护性。本文将深入探讨Java中的Map,分析其核心实现,并展示如何在实际开发中充分发挥Map的优势。...我们将深入解析Map的底层源码,揭示其性能特性,并通过实际案例展示Map在不同场景中的应用效果。本文还将提供代码示例和测试用例,帮助读者理解如何高效地操作键值对。...键值对(Key-Value Pair):Map 通过键值对的形式存储数据,每个键都唯一地对应一个值。键的唯一性:在Map中,键必须是唯一的,重复的键会覆盖之前的值。...通过使用Map,我们可以避免手动遍历集合进行查找,从而大大提高程序的执行效率。概述Java中实现Map接口的类主要包括:HashMap:基于哈希表实现的Map,提供快速的查找和插入操作,但无序。...测试代码分析通过这个测试,我们验证了Map的核心操作功能,证明其在键值对操作上的高效性和可靠性。小结本文通过对Java中Map的深入解析,帮助读者理解了如何高效地操作键值对。

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    浅谈JavaScript如何操作html DOMJavaScript 能够改变页面中的所有 HTML 元素改变 HTML 样式** JavaScript 有能力对 HTML 事件做出反应**添加和删除

    JavaScript 能够改变页面中的所有 HTML 元素 JavaScript 能够改变页面中的所有 HTML 属性 JavaScript 能够改变页面中的所有 CSS 样式 JavaScript 能够对页面中的所有事件做出反应...JavaScript 能够改变页面中的所有 HTML 元素 首先,我们要知道如何查找HTML元素,通常有三种方法: id tag classs 就是分别通过id,tag,class的名字查找HTML...请点击该文本 点击按钮就可以执行...(child); 总结 在我们的 JavaScript 教程的 HTML DOM 部分,您已经学到了: 如何改变 HTML 元素的内容 (innerHTML) 如何改变 HTML 元素的样式 (CSS)...如何对 HTML DOM 事件作出反应 如何添加或删除 HTML 元素

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    NumPy使用图解教程「建议收藏」

    可以简单的写作data * 1.6: NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数,聚合函数可以将数据进行压缩,统计数组中的一些特征值:...NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: 对于不同大小的矩阵,只有两个矩阵的维度同为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy使用广播规则...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作: 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个值。这意味着n的值为3。...在我们执行减法后,我们最终得到如下值: 然后我们可以计算向量中各值的平方: 现在我们对这些值求和: 最终得到该预测的误差值和模型质量分数。

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    一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

    NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: ?...除此之外,NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...矩阵的算术运算 对于大小相同的两个矩阵,我们可以使用算术运算符(+-*/)将其相加或者相乘。NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: ?...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作: ? 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下值: ?...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型,如电子表格,图像,音频......等,如何表示呢?Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。

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    一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

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    图解NumPy,别告诉我你还看不懂!

    我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可: ? 一旦创建了数组,我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法,我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作: ? 我在上图的右下角添加了矩阵维数,来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为: ?...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合: ?...在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。在机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...这样做的好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作: ?

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    【图解 NumPy】最形象的教程

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可: ? 一旦创建了数组,我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法,我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作: ? 我在上图的右下角添加了矩阵维数,来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为: ?...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合: ?...这样做的好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作: ?

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    这是我见过最好的NumPy图解教程

    NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: ?...除此之外,NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...矩阵的算术运算 对于大小相同的两个矩阵,我们可以使用算术运算符(+-*/)将其相加或者相乘。NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: ?...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作: ? 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下值: ?...如果对图像做处理,裁剪图像的左上角10 x 10大小的一块像素区域,用NumPy中的image[:10,:10]就可以实现。 这是一个图像文件的片段: ?

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    图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可: ? 一旦创建了数组,我们就可以尽情对它们进行操作。 02 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘。NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法,我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作: ?...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置: ? 在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。...这样做的好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作: ?

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    NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: ?...除此之外,NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...矩阵的算术运算 对于大小相同的两个矩阵,我们可以使用算术运算符(+-*/)将其相加或者相乘。NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: ?...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作: ? 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下值: ?...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型,如电子表格,图像,音频......等,如何表示呢?Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。

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    掌握NumPy,玩转数据操作

    可以简单的写作data * 1.6: NumPy通过数组广播(broadcasting)知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数,聚合函数可以将数据进行压缩,统计数组中的一些特征值...NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: 对于不同大小的矩阵,只有两个矩阵的维度同为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy使用广播规则...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作: 预测(predictions)和标签(labels)向量都包含三个值。这意味着n的值为3。...在我们执行减法后,我们最终得到如下值: 然后我们可以计算向量中各值的平方: 现在我们对这些值求和: 最终得到该预测的误差值和模型质量分数。

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