异构Numpy数组的记录数据类型
是指在Numpy中可以存储不同类型数据的数组。通常情况下，Numpy数组中的元素类型是相同的，但有时候我们需要处理不同类型的数据，这时就可以使用异构Numpy数组的记录数据类型。
异构Numpy数组的记录数据类型可以通过Numpy的dtype对象来定义。dtype对象可以指定每个字段的名称和数据类型。每个字段可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。
异构Numpy数组的记录数据类型有以下优势：
- 灵活性：可以存储不同类型的数据，适用于处理复杂的数据结构。
- 内存效率：Numpy使用了连续的内存块来存储数据，减少了内存的占用。
- 计算效率：Numpy提供了针对数组的高效计算函数，可以快速处理大规模数据。
异构Numpy数组的记录数据类型在以下场景中有广泛应用：
- 数据分析：处理包含不同类型数据的表格数据，如CSV文件、数据库查询结果等。
- 机器学习：处理包含特征和标签的数据集，其中特征可能是不同类型的数据。
- 金融建模：处理包含不同类型数据的金融数据，如股票价格、交易量、日期等。
腾讯云提供了适用于异构Numpy数组的记录数据类型的产品和服务，例如：
- 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理异构Numpy数组数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云数据万象（CI）：提供了图像处理和分析的能力，适用于处理包含图像数据的异构Numpy数组。链接：https://cloud.tencent.com/product/ci
- 腾讯云数据库（TencentDB）：用于存储和管理异构Numpy数组数据，支持多种数据类型和查询操作。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
以上是关于异构Numpy数组的记录数据类型的完善且全面的答案。
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我有两个不同类型的数组。
>>> type(pred)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label1)
<type 'tuple'>
将它们转换为np.ndarray
>>> nl = np.array(label1)
>>> npred = np.array(pred)
>>> type(nl)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(npred)
浏览 4提问于2013-11-13得票数 3
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3回答
我知道使用Python的random.choices我可以这样做：
import random
array_probabilities = [0.5 for _ in range(4)]
print(array_probabilities) # [0.5, 0.5, 0.5, 0.5]
a = [random.choices([0, 1], weights=[1 - probability, probability])[0] for probability in array_probabilities]
print(a) # [1, 1, 1, 0]
如何基于概率数组生成0和1的nu
浏览 5提问于2022-10-30得票数 1
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我很难用numpy连接两个数组。其中一个数组有文本(string)，另一个数组有数字(int64)。
我该怎么做？
使用np.concatenate()将所有值设置为string，并且两者都需要。
我正在运行一个for循环来确定一个RandomForestClassifier的超参数.当循环转到数字时，会给出一个错误，因为它期望数字并得到字符串'1'或'2'。
我在用
np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20)), axis=0, out=None)
和得到
array(['auto&
浏览 0提问于2019-04-14得票数 1
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我正试着在numpy上动手，当我使用内置方法dtype.Following时，我遇到了下面的数据类型，我得到的结果很少。你能解释一下u11是什么意思吗？
a1 = np.array([3,5,'p'])
print(a1.dtype)
o/p = >U11
浏览 0提问于2018-04-10得票数 3
考虑以下简单示例：
x = numpy.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<f4'),('b','<f4')])
y = numpy.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('c','<f4'),('d','<f4')])
numpy.hstack((x,y))
其中一个会出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdi
浏览 2提问于2013-09-02得票数 9
Python上的代码在..mat file中创建单元格“字符串”：
data = {"STRINGS": numpy.empty((0),dtype=numpy.object)}
data["STRINGS"] = numpy.append( data["STRINGS"], "Some string" )
scipy.io.savemat( output_mat_file, data )
在matlab中，我得到单元格字符串：
>> STRINGS{1}
ans =
Some string
我怎么能得到普通矩阵？
浏览 1提问于2011-09-18得票数 2
2回答
我有一个excel文件，我希望成为第1列中的变量和第2列中的值：
Plot.Shift 20
Plot.MarkerSize 6
Plot.MarkerColor black
Plot.MarkerFaceColor black
Plot.FontSize 22
我是用
s=readcell('PlotOptions.xlsx','Sheet','PlotOptions');
我希望在MATLAB代码中有新的变量，绘图，例如：
>> Plot.Shift % Set it
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
如果我有一个自定义python类，并在numpy.ndarray中使用它，我的数组将以dtype 'O‘(object)结束，这很好：
import numpy
class Test(object):
"""Dummy class
"""
def __init__(self, value):
self.value = value
def __float__(self):
return float(self.value)
arr = numpy.array([], dt
浏览 0提问于2018-06-20得票数 1
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我有一组复杂的数据，我必须对其进行距离计算。数据集中的每个记录都包含许多不同的数据类型，因此记录数组或结构化数组似乎是可行的。问题是，当我必须进行距离计算时，空间距离函数采用数组，而重新编码的数组是空的。如何使由numpy数组代替numpy空值的重编码数组？下面是我所说的一个非常简单的例子。
import numpy
import scipy.spatial.distance as scidist
input_data = [
('340.9', '7548.2', '1192.4', 'set001.txt'),
浏览 6提问于2014-08-13得票数 0
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1回答
在运行此代码时使用二维数组"axes“：
print(axes.shape)
print(axes)
for ax in np.nditer(axes, flags=["refs_ok"]):
print(type(ax))
生成以下输出：
(10, 4)
[[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a215d8908>
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a1dcd37b8>
<matplot
浏览 13提问于2017-12-30得票数 1
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有没有一种更简单的方法将excel文件直接加载到Numpy数组中？
我看过numpy文档中的numpy.genfromtxt自动加载函数，但它不能直接加载excel文件。
array = np.genfromtxt("Stats.xlsx")
ValueError: Some errors were detected !
Line #3 (got 2 columns instead of 1)
Line #5 (got 5 columns instead of 1)
......
现在，我正在使用openpyxl.reader.excel读取excel文件，然后将其附加到num
浏览 0提问于2013-06-12得票数 16
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1回答
我想在MatLab中创建一个SQL样式的表，这意味着每一行都是一个观察，每一列都是一个字段。它都是数字的，所以我应该能够将它保存在一个2D数组中，但是为了节省空间，我需要一些字段比其他字段占用更少的位。
例如，是否有一种方法可以实现array A，其中A(:,1)全部是type uint32，A(:,2)则是type uint8？
我目前正在使用一个单元格数组来完成这个任务，其中单元格数组中的每个单元格表示一个列(作为一个nx1数组)，然后我访问单个记录的值数组样式。
示例:要获得记录45的字段45，我使用A{2}(45)。
问题:这不是非常高效的速度，因为我无法将它向量化以获取特定记录的所有
浏览 4提问于2014-03-17得票数 5
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1回答
我有很多大小从100 to到300 to的.txt文件，我想将它们中的所有数据传输到.mat文件中。数据大多是数字，我希望使存储空间尽可能小。现在，我所做的就是读取.txt文件中的数据，将它们放到一个结构中，然后使用v7.3压缩方案保存它，但是每个变量的大小都是9GB。有没有人知道我怎样才能让这件事变得更好？
浏览 7提问于2021-12-10得票数 -1
在Python 3中，我这样做：
s = StringIO(u"1,1.3,abcde\n2,1.3,test")
data = numpy.genfromtxt(s, dtype=[int,float,'U10'], delimiter=',', names=None)
我得到了：
array([(1, 1.3, 'abcde'), (2, 1.3, 'test')],
dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f
浏览 26提问于2019-10-20得票数 2
在numpy 1.8.2中，当我索引固定长度字符串的numpy数组并请求一个值时，我得到一个长度为1的numpy数组，支持numpy操作。所以：
import numpy as np
strs = np.array(('aa', 'bbb', 'c'), dtype=np.dtype('|S4'))
print type(strs[(0,)])
我得到了
<type 'numpy.string_'>
如果我对对象数组执行相同的操作：
strs = np.array(('aa', '
浏览 0提问于2015-07-09得票数 1
我从csv读取了一些数据，使用genfromtxt和hstack将数据连接在一起，从而形成(5413260,)格式(大约需要17分钟，~1GB .npy保存文件)
数据的格式如下：
timedelta64 1, temp1A, temp 1B, temp1C, ...
timedelta64 2, temp2A, temp 2B, temp2C, ...
>>> data[1:3]
array([ ('2009-01-01T18:41:00', 755, 855, 755, 855, 743, 843, 743, 843, 2),
('
浏览 1提问于2017-05-10得票数 0
3回答
我的任务是使用numpy数组找到要素类的平均中心。我已经使用从要素类创建了一个numpy数组
import arcpy
import numpy
fc = "polygons.shp"
a = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, ["SHAPE@X", "SHAPE@Y"])
然后，数组a是：
array([( 3107178.29076947, 10151024.31186805),
( 3107961.30479125, 10139810.52458512),
( 310
浏览 6提问于2017-07-13得票数 0
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我正在尝试将numpy.ndarray转换为numpy.float。numpy.ndarray看起来如下所示：
<class 'numpy.ndarray'>
[[0.]
[1.]
[1.]
...
[0.]
[0.]
[0.]]
我想在这样的numpy.float中转换它：
<class 'numpy.float64'>
[0.0, 1.0, 1.0, ... , 0.0, 0.0, 0.0]
有人能帮我吗？
提前谢谢！
浏览 3提问于2022-06-23得票数 0
2回答
我正在编写python代码，它使用笛卡尔方法和三角函数来移动、调整和旋转平面上的形状，并跟踪和报告这些恶作剧。
它不会是计算密集型的--通常一条用户指令会导致一次移动/旋转/调整大小操作。
我想知道用于形状坐标和尺寸对的最合适的变量类型是什么，为什么。
我考虑的类型有
x = 10
y = -15
list_coords = [x, y]
tuple_coords = (x, y)
import numpy as np
array_coords = np.array([x, y])
import cmath as cm
complex_coords = x + j*y
如果你知道其他好的
浏览 0提问于2017-10-15得票数 0
如果列表或数组包含字符串，则numpy.equal函数不起作用：
>>> import numpy
>>> index = numpy.equal([1,2,'a'],None)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: function not supported for these types, and can't coerce safely to supported
浏览 0提问于2010-03-15得票数 0
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我是PyTorch的新手。我想要跟踪参数空间中的距离，我的模型在优化过程中运行。这是我正在使用的代码。
class ParameterDiffer(object):
def __init__(self, network):
network_params = []
for p in network.parameters():
network_params.append(p.data.numpy())
self.network_params = network_params
def get_differenc
浏览 4提问于2017-11-29得票数 0
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1回答
所以，我用罗伯特·W·塞伯斯塔(RobertW.Sebesta)的书“编程语言的概念”研究了编程语言。有一个有趣的段落将heterogeneous array与record进行比较。显然，数组的访问时间要慢得多，因为下标是动态的，而不是静态字段名。
问题：，为什么它更快？它与堆栈和堆内存的使用有关吗？
第265页，第6章：
当数据值的收集是异构的，并且不同的字段不是以相同的方式处理时，就使用记录。此外，记录的字段通常不需要按特定顺序处理。字段名类似于文字或常量下标。因为它们是静态的，所以它们提供了对字段的非常有效的访问。动态下标可用于访问记录字段，但它将不允许类型检查，而且速度也较慢。
浏览 4提问于2021-11-09得票数 2
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我有csv文件，sze为6.8GB，虽然我有64 it内存，但无法将它读入numpy数组中。
CSV文件有10毫线，每一行有131条记录( int和float混合)。
我试着读取它来浮动numpy数组
import numpy as np
data = np.genfromtxt('./data.csv', delimiter=';')
因为记忆而失败了。
当我只读一行，并得到大小
data = np.genfromtxt('./data.csv', delimiter=';', max_rows=1)
data.nbytes
我
浏览 1提问于2018-01-31得票数 0
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我一直在使用numpy.savetxt，但没有指定fmt选项，有时当需要保存一个特别大的整数时，它会用e表示法记录为某个有限精度的浮点数。我希望所有的整数，无论有多少位，都是无损记录的，只是包括所有的数字。然而，通过阅读format documentation，我不清楚选择哪种fmt将导致无损整数存储。 我应该使用什么适当的fmt设置？
浏览 97提问于2020-07-14得票数 1
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我是python新手，正在学习Numpy。我所阅读和测试的是np.array具有单一的数据类型。当我在普通代码上使用它时，它工作和行为都很好。i.e
import numpy as np
np1 = np.array([1,'2' , True])
for i in np1:
print(type(i))
答案是
<class 'numpy.str_'>
<class 'numpy.str_'>
<class 'numpy.str_'>
但是当我的代码是
np2 = np.array(
浏览 0提问于2020-01-13得票数 2
1回答
我发现Python/NumPy中的以下行为有些奇怪：
In [51]: a = np.arange(10, 20)
In [52]: a = a / 10.0
In [53]: a
Out[53]: array([ 1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9])
In [54]: a = np.arange(10, 20)
In [55]: a /= 10.0
In [56]: a
Out[56]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
我觉得a=a/10.0和a/=10.0应该返回
浏览 0提问于2014-02-13得票数 14
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3回答
如何创建这样一个可以同时存储datetime和float的numpy数据结构？
array([[ 2017-01-30 00:00:00, 1.0],
[ 2017-01-31 00:00:00, 2.0]])
浏览 0提问于2017-11-10得票数 1
在将CSV文件中的值读取到表中之后，我试图从表中删除标题(字符串)。在matlab中读取表后，有什么方法可以删除标头吗？
编辑
我正在使用以下命令从csv文件中读取
dataset('File','dataset.csv','Delimiter',',')
它复制标题(我在开头使用)，但我现在要删除标题。
浏览 1提问于2014-05-09得票数 0
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我尝试了numpy数组，并创建了一个numpy字符串数组：
ar1 = np.array(['avinash', 'jay'])
正如我从他们的官方指南中读到的，numpy数组上的操作被传播到单独的元素。所以我这样做了：
ar1 * 2
但是我得到了这个错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-aaac6331c572> in <module>()
----> 1 ar1 * 2
浏览 3提问于2015-04-26得票数 27
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2回答
我正在尝试使用numpy将.txt文件加载到我的python项目中：
import numpy as np
import sys
g = np.loadtxt(sys.argv[1])
当.txt文件是0/1矩阵时，此命令对我有效，但现在不起作用，因为它是字符串矩阵(4*7表中的单词，如"crew")错误提示“无法将字符串转换为浮点数”。有什么帮助吗？
浏览 0提问于2015-11-10得票数 0
我有一个水晶报表设计在VS2008水晶报表。有主报告和3个子报告。这些子报告和主报告中的每一个都有由报告编号生成的信息，字段的名称不相同，但在三个子报告中的两个子报告中，我能够将参数链接到我在后面的代码中传递的主报告参数。但是，当我链接第三个子报表时，用于选择要链接的参数的下拉列表中没有显示所使用的参数。任何人都知道为什么会发生这种情况。
我有一个可怕的倾向于用速记说话，所以如果你需要更多的信息，让我知道，我会尽我最大的努力回答。谢谢你的帮助。
浏览 5提问于2012-05-03得票数 1
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我试图以numpy数组的形式加载图像的数据集。我如何才能做到这一点，这样我才不会在本地机器上强调RAM的限制，或者创建一个需要太多内存的数组？较大的图像集是训练集，总共约为2 2GB的图像。
这是为了训练残差神经网络，该残差神经网络要求输入数据是数值数组。我使用了模块glob、PIL、skimage、sklearn和numpy来尝试加载图像，但我这样做的方式可能很天真，因为大约2 2GB的图像变成了~17(!)GB数值数组。我已经尝试过寻找解决方案、示例等，但我对Python还不熟悉，所以这个过程非常慢。
用于简单地加载图像的代码是
import glob
from skimage.trans
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
2回答
使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
回答已采纳
2回答
从上的numpy数组的规范开始
typedef struct PyArrayObject {
PyObject_HEAD
char *data;
int nd;
npy_intp *dimensions;
npy_intp *strides;
PyObject *base;
PyArray_Descr *descr;
int flags;
PyObject *weakreflist;
} PyArrayObject;
当我查看numpy数组的规范时，我看不到它存储数组的元素数。真的是这样吗？
不储存它有什么好处？
谢谢。
浏览 1提问于2016-09-07得票数 3
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下面的numpy行为是故意的，还是一个bug？
from numpy import *
a = arange(5)
a = a+2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2.3, 3.3, 4.3, 5.3, 6.3
a = arange(5)
a += 2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2, 3, 4, 5, 6
Python版本: 2.7.2，Numpy版本: 1.6.1
浏览 2提问于2012-05-24得票数 24
回答已采纳
此代码尝试创建pyarrow表以将其存储在parquet中，但在从numpy数组进行转换时会出现错误。这个错误是什么?如何修复？
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
array = np.array(
[
[1.1, 1.2, 1.4],
[1, 2, 5],
['a', 'b', 'c']
]
)
fields = [pa.field('field1',pa.f
浏览 2提问于2021-06-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图在Matlab中向字典中添加一个数组。
在Python中，它非常简单，只需制作一个字典，并为一个键分配一个数组，但在Matlab中，我得到了以下错误：
使用键和值的()维时出错必须兼容，或者该值必须是标量。
基本上我想做的就是：
d = dictionary
arr = [1 0.2 7 0.3]
d('key') = arr
但这不起作用，我也不明白我该怎么做。
浏览 16提问于2022-11-14得票数 2
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我有一个很大的数据文件，其中的数字列由空格分隔。我想把它们作为numpy数组读入。
我使用numpy.loadtxt(filename)读入了文件。当代码试图将这个19位字符串转换为数字时出现了问题；它似乎只能准确地表示前17位数字。
下面是一个简化的示例：
from StringIO import StringIO
import numpy as np
#use this s string to mimick the input txt file
s = StringIO('1237657220412736271 39843.3948')
arr = np.loadtxt
浏览 0提问于2012-12-12得票数 0
1回答
索引一个numpy数组和另一个-两者都定义为dtype='uint32‘。使用numpy.take索引并得到一个不安全的强制转换错误。以前没遇到过这种情况。知道这是怎么回事吗？
Python 2.7.8 |Anaconda 2.1.0 (32-bit)| (default, Jul 2 2014, 15:13:35) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>
浏览 1提问于2015-03-04得票数 8
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下面是一个简单的numpy数组：
import numpy as np
x = np.array([15, 22, 3])
我想将第二个值转换为nan：
x[1] = np.nan
它返回以下错误：
ValueError: cannot convert float NaN to integer
print(type(x[1])) # this returns "<class 'numpy.int32'>"
通过将into数组转换为浮点数数组，我设法用NaN替换了所需的值。
，但还是。为什么当我试图转换一个int时，numpy告诉我不能转换NaN
浏览 2提问于2020-12-08得票数 3
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我使用以下命令生成numpy数组： p_desct = np.random.uniform(-1, 0.4, [5000000, 512]) 内存大小约为20G 特征矩阵(C++)中的相同数据： Eigen::MatrixXf x_im = Eigen::MatrixXf::Random(5000000,512); MemorySize ~9,6G case numpy数组的内存使用量是相同矩阵的两倍吗？ 还是我错过了什么？
浏览 66提问于2021-04-16得票数 2
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1回答
我是Python的初学者，最近我了解了NumPy及其著名的ndarray。一开始，在阅读了许多人称赞它们(一些参考文献，，)之后，我想：
“那么，如果NumPy的数组要好得多，并且假设我真的不关心在同一个列表/数组中拥有异构数据类型，那么为什么我要使用Python的list呢？”
然而，经过更深入的研究，我发现使用ndarray也有负面的一面( 和的一些参考文献)。我已经理解了使用这些数据结构的基本优点和缺点，但这一切对我来说仍然是非常混乱的。所以，我的问题是：作为Python的初学者，什么时候应该使用NumPy的数组，什么时候应该使用Python？在给定的情况下，我如何评估哪个选项是最好的呢
浏览 1提问于2019-05-25得票数 2
回答已采纳
我已经看到了这、这和这的问题，但这些建议似乎都解决不了我的问题(所以我已经回复了它们)。
我有以下代码：
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
parser = English()
class CleanTextTransformer(TransformerMixin):
def transform(self, X, **transform_params):
return [cleanText(text) for text in X]
def fit(self, X, y=None, **fit_params)
浏览 0提问于2019-06-30得票数 2
我正在尝试修改一些具有不同维度的numpy数组，并使用元组传递给numba函数。该函数如下所示：
from numba import njit
def numbatest(tuple1,tuple2):
for i in range(2):
tuple1[i][0]=tuple2[i][2]
return tuple1,tuple2
numbatest_njit=njit(numbatest)
当我传递它时，两个numpy数组(1D和2D)的元组：
a=np.empty(10)
b=np.empty([10,3])
c=np.empty(10)
d=np.e
浏览 17提问于2022-03-05得票数 1
回答已采纳
当我生成一个图像，然后从它生成一个numpy数组时，原始的.npy文件与新的文件不同。我认为new-array.npy和original-array.npy完全一样，因为它们来自同一个图像。
举个例子，我使用了这个4*4像素的小图像：
下面是一个更大的版本(不是我正在使用的版本)：
代码的最后一部分是将.png转换为.npy的部分。我想问题就在这里的某处。
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
filename = 'image-test'
img
浏览 14提问于2017-12-17得票数 15
我有几个数组，其中一些是浮点数，另一些是字符串字符，所有的数组都有相同的长度。当我尝试在这些数组中使用numpy.column_stack时，此函数转换为字符串浮点数，例如：
a = np.array([3.4,3.4,6.4])
b = np.array(['holi','xlo','xlo'])
B = np.column_stack((a,b))
print B
>>> [['3.4' 'holi']
['3.4' 'xlo']
[&#
浏览 18提问于2016-08-13得票数 4
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传递dtype np.float64_t的numpy数组很好(如下所示)，但我不能传递字符串数组。
--这就是工作原理:
# cython_testing.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
ctypedef np.float64_t dtype_t
cdef func1 (np.ndarray[dtype_t, ndim=2] A):
print A
def testing():
chunk = np.array ( [[94.,3.],[44.,4.]], dtype=np.float64)
func1
浏览 4提问于2012-06-12得票数 20
<type 'numpy.string_'>和<type 'str'>类型之间有区别吗
浏览 0提问于2015-05-07得票数 23
回答已采纳
2回答
我对numpy的矢量化操作世界很陌生，
我有一个类型的简单数组：
X = np.full((4,5),[2,2,2,2,2])
>>> array([[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2]])
我试图将numpy对数应用于奇数索引列，只需执行以下操作：
X[:,1::2] = np.log(X[:,1::2])
但是输出是一个意外的结果：
array([[2, 0, 2, 0, 2],
[2, 0, 2, 0,
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
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