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C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号

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Numpy 修炼之道 （12）—— genfromtxt函数

将行拆分为列 delimiter 参数 一旦文件被定义并打开阅读，genfromtxt将每个非空行拆分为一个字符串序列。刚刚跳过空行或注释行。delimiter关键字用于定义拆分应如何进行。...如果列具有名称，我们还可以通过将其名称作为字符串序列或逗号分隔字符串的形式，将其名称指定给usecols参数来选择要导入的列： >>> data = "1 2 3\n4 5 6" >>> np.genfromtxt...除非已使用names参数将名称与每个列相关联（参见下文），否则输出将为具有给定dtype的2D。请注意，dtype=float是genfromtxt的默认值。...Validating names 具有结构化dtype的NumPy数组也可以视为recarray，其中可以像访问属性一样访问字段。...missing_values参数接受三种类型的值： 一个字符串或逗号分隔的字符串 此字符串将用作所有列的缺少数据的标记 字符串序列 在这种情况下，每个项目按顺序与列相关联。

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    如何连接两个二维数字NumPy数组？

    在本文中，我们将探讨如何使用 Python 连接两个二维 NumPy 数组。 如果您曾经在 Python 中使用过数组，您就会知道它们对于存储和操作大量数据是多么有用。...但是，您可能需要将两个数组合并为一个更大的数组。这就是数组串联的用武之地。在本教程中，我们将向您展示如何使用两种不同的方法在 Python 中连接两个二维 NumPy 数组。所以让我们开始吧！...如何连接两个二维数字数组？ 串联是将两个或多个字符串、数组或其他数据结构组合成单个实体的过程。它涉及将两个或多个字符串或数组的内容连接在一起以创建新的字符串或数组。...例 下面是使用 np.concatenate（） 水平连接两个二维 NumPy 数组的示例： import numpy as np # create two 2D arrays arr1 = np.array...串联数组的前两列包含 'array4' 的元素，最后两列包含 'array1' 的元素。

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    Numpy实战全集

    一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片5.Numpy array合并5.1 数组合并5.2 数组转置为矩阵5.3 多个矩阵合并5.4 合并例子26.Numpy array...分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数...0.导语 好久没来长文了，今天来一篇年终代码长文，大家都知道numpy多么重要，那么看完这一篇你将学到numpy的基本常用操作，下面一起来看吧，如果你觉得本公众号对您有帮助，欢迎转发支持，谢谢！！！...copy与 = 7.1 =赋值方式会带有关联性 import numpy as np # `=`赋值方式会带有关联性 a = np.arange(4) print(a) # [0 1 2 3] b...尾部维度： 将多维数组右对齐！能够上下对应，这部分就是尾部，而对应的头部维度，则是维度大的数组比维度小的数组多出来的维度！

    2.2K20

    数据分析利器--Pandas

    （参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做 索引。...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签的同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列 DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame...fileName.csv") read_csv()中可以用的参数： 参数 说明 path 文件路径 sep或者delimiter 字段分隔符 header 列名的行数，默认是0（第一行） index_col 列号或名称用作结果中的行索引...names 结果的列名称列表 skiprows 从起始位置跳过的行数 na_values 代替NA的值序列 comment 以行结尾分隔注释的字符 parse_dates 尝试将数据解析为datetime...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。

    3.7K30

    NumPy 1.26 中文官方指南（二）

    如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中这样导入： import numpy as np 我们将导入名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性。...使用 np.newaxis 会在使用一次后将数组的维度增加一维。这意味着1D 数组将成为2D 数组，2D 数组将成为3D 数组，依此类推。...如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中像这样导入它： import numpy as np 我们将导入的名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性...当使用一次 np.newaxis 时，它会将数组的维度增加一个维度。这意味着一个1D数组将变成一个2D数组，一个2D数组将变成一个3D数组，依此类推。...如何访问更多信息的文档字符串 本节涵盖 help()，?，?? 当涉及到数据科学生态系统时，Python 和 NumPy 是为用户而构建的。这中的一个最好的例子就是内置的文档访问。

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    NumPy能力大评估：这里有70道测试题

    将 NumPy 导入为 np，并查看版本 难度：L1 问题：将 NumPy 导入为 np，并输出版本号。 2. 如何创建 1 维数组？ 难度：L1 问题：创建数字从 0 到 9 的 1 维数组。...如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何反转 2D 数组的所有列？ 难度：L2 问题：反转 2D 数组 arr 中的所有列。 # Input arr = np.arange(9).reshape(3,3) 20....如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何用给定列将 2 维数组排序？ 难度：L2 问题：基于 sepallength 列将 iris 数据集排序。

    6.7K60

    AI开发最大升级：Pandas与Scikit-Learn合并，新工作流程更简单强大！

    所有的Pandas对象都在内部转换成NumPy数组，并且在转换后总是返回NumPy数组。 我们仍然可以通过其get_feature_names方法从OneHotEncoder对象获得列名。...在这里，我们必须将row0包装在一个列表中，使其成为一个2D数组。...用户也可以将NumPy数组与列转换器一起使用，但本教程主要关注Pandas的集成，因此我们这里继续使用DataFrames。...将pipeline传递给列转换器 我们甚至可以将多个转换的流程传递给列转换器，我们现在正是要这样做，因为在字符串列上有多个转换。 下面，我们使用列转换器重现上述流程和编码。...123) >>> cross_val_score(ml_pipe, train, y, cv=kf).mean() 0.813 在网格搜索时选择参数 在Scikit-Learn中进行网格搜索，要求我们将映射传递至到可能值的参数名称字典中

    3.6K30

    NumPy能力大评估：这里有70道测试题

    将 NumPy 导入为 np，并查看版本 难度：L1 问题：将 NumPy 导入为 np，并输出版本号。 2. 如何创建 1 维数组？ 难度：L1 问题：创建数字从 0 到 9 的 1 维数组。...如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何反转 2D 数组的所有列？ 难度：L2 问题：反转 2D 数组 arr 中的所有列。 # Input arr = np.arange(9).reshape(3,3) 20....如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何用给定列将 2 维数组排序？ 难度：L2 问题：基于 sepallength 列将 iris 数据集排序。

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    70道NumPy 测试题

    将 NumPy 导入为 np，并查看版本 难度：L1 问题：将 NumPy 导入为 np，并输出版本号。 2. 如何创建 1 维数组？ 难度：L1 问题：创建数字从 0 到 9 的 1 维数组。...如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何反转 2D 数组的所有列？ 难度：L2 问题：反转 2D 数组 arr 中的所有列。 # Input arr = np.arange(9).reshape(3,3) 20....如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何用给定列将 2 维数组排序？ 难度：L2 问题：基于 sepallength 列将 iris 数据集排序。

    6.4K10

    NumPy 1.26 中文官方指南（三）

    :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这可以节省您的很多转置输入。...a(1:3,5:9) a[0:3, 4:9] 2D 数组 a 的第一行到第三行和第五列到第九列 a([2,4,5],[1,3]) a[np.ix_([1, 3, 4], [0, 2])] 第 2、4 和...注意，MATLAB 将始终返回 2D 或更高维数组，而 NumPy 将返回 0D 或更高维数组 通用等价物 MATLAB NumPy 注释 help func info(func)或help(func...5 行 a(1:3,5:9) a[0:3, 4:9] 2D 数组 a 的第一到第三行和第五到第九列 a([2,4,5],[1,3]) a[np.ix_([1, 3, 4], [0, 2])] 第 2、4...:) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这样可以避免您输入许多转置。

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    再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！

    5 提取 Numpy 矩阵的前 n 列 列范围1 列范围2 列范围3 特定列 特定行和列 从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为...在 Python 中使用 numpy.all() 将一维数组转换为二维数组 4 行 2 列 2 行 4 列 Example 3 通过添加新轴将一维数组转换为二维数组 Example 5 计算 NumPy...1 Example 2 Example 3 不截断地打印完整的 NumPy 数组 将 Numpy 转换为列表 将字符串数组转换为浮点数数组 计算 NumPy 数组中每一列的总和 使用 Python 中的值创建...中打印浮点值时如何抑制科学记数法 Numpy 将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 初始化 NumPy 数组 创建重复一行 将 NumPy 数组附加到 Python 中的空数组 找到 Numpy...将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape

    4K30

    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿六）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplots()函数

    本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、...广播 Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局 IPython：创建笔记本、典型工作流程 二、实验环境 matplotlib 3.5.3 numpy...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...导出图像：Matplotlib支持将图像导出为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。...返回的fig是整个图形对象，而axs是包含所有子图的numpy数组。

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    Numpy 修炼之道 （10）—— 结构化数组

    可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。...可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。...之后分别使用数字索引访问了第一行数据得到row，以及使用名称索引访问了第一列数据得到col。...名称必须是字符串。有两个可选键：“offsets”和“titles”。...可以将各种参数转换为记录数组，包括正常的结构化数组： >>> arr = array([(1,2.

    1K50

    Python 的Numpy 函数到底是个啥？看这篇就足够了

    Numpy 是什么 Numpy (Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...矩阵 2行3列 array4 = np.array([[22,33,44],[55,66,77]]) print(array4) #创建特定的数据数组，数据全为0，4行5列 array5 = np.zeros...np.average(xx))#求整个矩阵的均值 print(np.cumsum(xx)) #求累加 print(np.diff(xx))#求每一行中后一项与前一项之差 print(np.nonzero(xx))#将所有非零元素的行与列坐标分割开...，重构成两个分别关于行和列的矩阵 print(np.sort(xx)) #对每一行进行从小到大的排序 print(np.transpose(xx))#将矩阵进行转置处理 print(xx.T) #将矩阵进行转置处理...yy=xx.copy() print(yy) #这种赋值的操作有关联性，zz会随着xx的数据变化而变化，相当于是deep copy zz=xx xx[0][0]=100 print(zz) 今日Numpy

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿五）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplot()函数

    本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、...广播 Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局 IPython：创建笔记本、典型工作流程 二、实验环境 matplotlib 3.5.3 numpy...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...导出图像：Matplotlib支持将图像导出为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。...1、2d绘图类型 2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图_QomolangmaH的博客-CSDN博客​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article

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    解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

    本文将介绍一种解决这个问题的方法。问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。...A，整数型的列B和字符串型的列C。...但是由于DataFrame的列包含了字符串（产品名称）和数值（销售数量和单价），我们无法直接进行运算。...我们希望通过计算​​Quantity​​列和​​Unit Price​​列的乘积来得到每个产品的销售总额。但是由于列中包含了不同的数据类型（字符串和数值），导致无法进行运算。...切片操作：通过指定切片范围来访问数组的子集。切片操作使用冒号​​:​​来指定开始和结束位置，并可指定步长。例如​​a[1:4]​​可以访问数组​​a​​的第2个元素到第4个元素。

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    十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

    同时，Numpy库最重要的一个知识点是数组的切片操作。数据分析过程中，通常会对数据集进行划分，比如将训练集和测试集分割为“80%-20%”或“70%-30%”的比例，通常采用的方法就是切片。...即为4；获取某一行的所有值，则为c[1][:]，其结果为[4,5,6,7]；获取某行并进行切片操作，c[0][:-1]获取第一行，从第一列到倒数第一列，结果为[1,2,3]；c[0][-1:]获取第一行...，从倒数第一列到结束，即为4。...、常用函数、掩码数组、矩阵对象、随机抽样子模块 NumPy概述 NumPy的前世今生、NumPy数组 vs Python列表、NumPy数组类型和属性、维轴秩、广播和矢量化 安装配置 创建数组 操作数组...---- 3.Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，包括整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。

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