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...]; printf("二维数组中元素：\n"); for (int i = 0; i < M; ++i) { for (int j = 0; j N; ++j) { printf("%
result[i][j] = arr[3 - j - 1][i]; printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"
([ 5, 7, 9, 11, 13, 19]) np.append() 同样可以将一个具体的数组添加到已有的数组中： A = np.append(A,[3,55,34,553]) A ======...np.diff() 若给定一个数组，我们该如何求取该数组两个元素之间的差？NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 的值，该方法将输出一个由所有差分组成的数组。...按行堆叠即将需要的向量或矩阵作为新矩阵的一个行，按列堆叠即一个向量作为新矩阵的一列。...以下展示了 np.vstack((a,b,c)) 如何将向量 a、b、c 分别作为新矩阵的第一行、第二行和第三行： # directly stack with lists passed in the same...，例如 np.column_stack((a,b,c)) 就将向量 a 作为第一列、b 作为第二列、c 作为第三列： np.column_stack((a,b,c)) =================
'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...△ np.r_[] 按行上下连接两个矩阵 6、NumPy 数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序...， n.vsplit()垂直分割 数组元素的增删： n.resize()、n.append()添加到末尾、n.insert()、n.delete()、n.unique()查找唯一元素...中的矩阵合并 列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块
], [9,10,11,12]]) # 使用切片来获取前两行和第二、三列的子数组 # b 是一个形状为 (2, 2) 的数组： # [[2 3] # [6 7]] b = a[:2, 1:3] #...在第二个例子中，选择了第一行、第二行和第三行的第一列的元素。 在第三个例子中，选择了第一行和第一列的元素，并重复使用了第一行的第二列的元素。...要计算向量的内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵，使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块中的函数使用，也可以作为数组对象的实例方法使用。...请注意，将向量v添加到矩阵x的每一行等同于通过垂直堆叠多个v的副本来创建矩阵vv，然后对x和vv进行逐元素相加。...例如，它包含了从磁盘读取图像到numpy数组的函数，将numpy数组写入磁盘作为图像的函数，以及调整图像大小的函数。
a[x==1] 使用布尔索引操作符 x==1，将布尔数组作为索引来选择数组 a 中满足条件的行。布尔索引操作会返回一个由满足条件的行组成的新数组。...在这个例子中，根据布尔数组 [False, True, False, True]，将选取数组 a 中第二行和第四行的元素，并将结果作为一个新数组返回。...这里将数组 a 分割为两个大小相等的部分，即分别包含前两行和后两行的数组。 打印分割结果，print('行分割：\n', b[0], '\n', b[1]) 打印出分割后的两个部分。...这里将数组 a 分割为4个大小相等的部分，即分别包含前一列、第二列、第三列和最后一列的数组。...然后，通过迭代读取文件的每一行，将每行的字符数添加到列表 L1 中，并将去掉换行符后的字符数添加到列表 L2 中。
对于二维数组，只使用一个索引返回给定的行，该行与二维数组作为列表的构造一致，其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。...现在转到二维数组，我们还可以研究数组的单个行或列。...在本例中，我将这两个数组的前几列相加。...我将在这里接受我的前一行。 I’ll just turn this into a NumPy array. 我会把它变成一个小数组。...我将把它添加到另一个NumPy数组中，它包含元素6和8。
]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe...[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行...()相反 df.dropna() 删除包含空值的所有行 df.dropna(axis=1) 删除包含空值的所有列 df.dropna(axis=1,thresh=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna...(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。
Numpy 在导入的时候可以重命名 一般都是重命名成np 1.1Numpy生成数组 Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray。...在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...； 使用np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵； 使用random方法生成随机数组。...数组统计方法 Numpy中提供了很多统计函数，可以快速地实现查找数组中的最小值、最大值,求解平均数、中位数、标准差等功能。...方法 功能描述 head(n) / tail(n) 返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5行 describe() 返回所有数值列的统计信息 max(axis=0) / min(axis =
监督学习 正式开始前，我们需要更好地理解时间序列和监督学习的数据形式。时间序列是一组按照时间指数排序的数字序列，可被看成是一列有序的值。...给定一个 DataFrame， shift() 函数可被用来创建数据列的副本，然后 push forward （NaN 值组成的行添加到前面）或者 pull back（NaN 值组成的行添加到末尾）。...可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。输入值 0 就可以用来预测输出值 1。...该函数有四个参数： Data:作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。 n_in: 作为输入 X 的 lag observation 的数量。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。
列共6个数的0.0至1.0的随机数:\n{二维}') 三维 = np.random.random(size=(3,2,3)) print(f'生成三块2行3列，每块6个数的0.0至1.0的随机数:\n{...b = np.random.choice(5,(2,3)) print(f'从range(5)中拿随机数，生成2行3列的数组是：\n{b}') import numpy as np c = np.random.choice...([1,2,9,4,8,6,7,5],(2,3)) print(f'从[1,2,9,4,8,6,7,5]数组中拿随机数，生成2行3列的数组是：\n{d}') shuffle(数组)把一个数进行随机排列...n') np.random.shuffle(二维数组) print(f'随机排列后的二维数组\n{二维数组}') ***注意：多维数组随机排列只按行随机，列是不变的 import numpy as np...(1,10,(2,3)) print(f'在1到10之间生成2行3列共计6个随机数：\n{数组}') 结尾: 在数据科学的世界里，随机性是不可避免的，而NumPy的random模块为我们提供了一个强大而灵活的工具箱
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9MMpxi5n-1638019422028)(....，numpy建议使用元组存储对象的属性字段值，然后把元组添加到ndarray中，ndarray提供了语法方便的处理这些数据。...6 7 8] b = a.reshape(2, 4) #视图变维 : 变为2行4列的二维数组 print(b) c = b.reshape(2, 2, 2) #视图变维 变为2页2行2列的三维数组...(c, 2, axis=0) axis 的取值 # 通过axis作为关键字参数指定组合的方向，取值如下： # 二维数组： # 0: 垂直方向（行） # 1: 水平方向（列） # 三维数组...print(x, y, z, sep='\n') 长度不等的数组组合： numpy.pad(array, # 原数组 pad_width=(前填充数, 后填充数),
01 利用Numpy创建所需数组 在处理实际机器学习问题的时候，数据是我们处理的核心对象。于Python中引入数据，无外乎有两种形式，从外部文件中读入数据，或者构建一些数据。...,ExampleArray1) print("行逆序显示:",'\n',ExampleArray1[::-1,:]) print("列逆序显示:",'\n',ExampleArray1[:,::-1])...索引第一列数据:",'\n',ExampleArray1[:,0]) print("索引第一行数据:",'\n',ExampleArray1[0,:]) print("ExampleArray2:",...,type(ExampleData)) print("数据维度:",'\n',ExampleData.shape) print("显示前5行数据:",'\n',ExampleData.head())...0:2指行名为0，1，2，所以输出三行隐式索引的0：2指行的序号0：2，python内置的机## 制一般是取前舍后，即0：2，取0，1，舍掉2，最后显示前两行。
（4）大部分基于Python的科学和数学软件包都使用NumPy数组，尽管通常也支持Python原生数组作为参数，但在处理前仍然会将输入数组转换为NumPy数组，而且通常输出为NumPy数组。...ndarray.shape：数组的维度，是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于n行和m列的矩阵，shape是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。...numpy.mod(*args, **kwargs) 计算输入数组中相应元素的相除后的余数 numpy.power(x1, x2, *args, **kwargs) 将x1作为底数，计算x1的x2次幂。...(a, b, out=None) 矩阵点乘，（M行，N列）*（N行，Z列）=（M行，Z列） import numpy if __name__ == "__main__": # 成绩，期末考试成绩和平常作业成绩组成...(arr, values, axis=None) 矩阵添加，参数arr为数组；参数values为要追加的对象；参数axis为轴，axis=0表示追加到行，axis=1表示追加到列，默认添加到所有数组元素的尾部
4 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1 5 size 返回基础数据中的元素数 6 values 将系列作为ndarray返回 7 head() 返回前n行 8 tail() 返回最后n行 axes...() ## 返回前n行 0 -0.562959 1 1.546666 2 -0.950136 3 -0.067827 dtype: float64 >>> s.tail() ## 返回最后...编号 属性或方法 描述 1 T/tranpose() 转置行和列 2 axes 返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员 3 dtypes 返回此对象中的数据类型(dtypes) 4 empty...如果NDFrame完全为空[无项目]，则返回为True; 如果任何轴的长度为0 5 ndim 轴/数组维度大小 6 shape 返回表示DataFrame的维度的元组 7 size NDFrame中的元素数...8 values NDFrame的Numpy表示 9 head() 返回开头前n行 10 tail() 返回最后n行 作者：Johngo 配图：Pexels
输入： 输出： 答案： 16.如何交换2维numpy数组中的两个列？ 难度：2 问题：交换数组arr中的第1列和第2列。 答案： 17.如何交换2维numpy数组中的两个行？...难度：2 问题：在数组arr中交换第1行和第2行。 答案： 18.如何反转2维数组的行？ 难度：2 问题：反转二维数组arr的行。 答案： 19.如何反转二维数组的列？...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）行。 答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。 输入： 答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？ 难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...难度：3 问题：查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值 输入： 输出： 答案： 60.如何将PIL图像转换为numpy数组？
A4：按照月份m进行排序 A5:新增一列，如果月份等于前一行的月份，则计算增长比并赋值，否则赋值null，将该列命名为yoy。...df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...，新表中包含nan的行就是旧表删除的行，由于字段名一样，所以python默认添加的后缀是_x,_y，删除的记录就是截取merge以后的前四个字段。...B7:定义b,c两个变量，b作为OPEN字段的初始值， B8:建立新表，其中STOCKID为A6的STOCKID，将时间序列B5按顺序插入新序表，作为新字段DATE,c作为OPEN字段，将B6中的ENTER...A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。
所以，Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写。...这里需要注意的是axis这个参数，在2维数据中，axis = 0表示选择行，axis = 1表示选择列，但不能机械的认为0就表示行，1就表示列，注意前提2维数据中。...在三维数据中，axis = 0表示组，1表示行，2表示列。这是为什么呢？提示一下，三位数组的shape中组、行和列是怎样排序的？ 所以，axis的赋值一定要考虑数组的shape。...python list也很类似，常用的有两种： 一种是添加（append），就是将新增的元素添加到ndarray的尾部 语法为：np.append(ndarray, elements, axis) 参数和...array([[ 0, 1, 2], [ 4, 5, 6], [ 8, 9, 10], [12, 13, 14]]) 这里可以看出，我们筛选了a矩阵中前三列的所有行
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