行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”，指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。如果拿自然科学学科类比，matplotlib 相当于“物理学”，pandas 相当于“化学”，而 numpy 就是“数学”, 是其他学科赖以立足的“基石”。
下拉用电类型->排序->手动排序（将“总计”排到最后面，“商业”和“农业”提前到二三位）
前者是引入numpy包中的所有类，后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包，如果需要使用同名类的方法，需要加类名。 Eg：
Pythonrandom的“shuffle方法随机化序列项”是我们在学习中会经常遇到的一个知识点，今天我们就来简单的学习一下吧！
列表是 Python 中最基本也是最常用的数据结构之一。 列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所在的位置。 第一个元素的索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。 Python 的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、分片、追加、删 除等。 从数据结构角度看，Python 的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放 的都是对象的指针。 比如，对于这个列表 alist = [1, “a”, [11,22], {“k1”:”v1”}]，其在内存内的存储方式是这 样的：
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。下面，我们将介绍ndarray的一些基本操作。 1.创建ndarray对象 创建多维数组最简单的方法就是使用np.array函数，它接受序列型的对象（包括列表和元组）以及嵌套序列。 np.arange函数和内置的range类似，只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。 2.基本属性：shape和dtype ndarray对象包括
常规的方法就都会不好使，我会教大家通过递归或栈来实现深度优先遍历策略来解决这个问题。
维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
看起来，张量是一个物理学概念，不过在这里，我们不用想的那么复杂，简单来理解，张量就是一个多维数组，当然如果它的维度是0那就是一个数，如果维度是1那就是一个矢量，或者称作一维数组。在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构来进行运算的。
一维数组的切片语法格式为array[index1:index2]，意思是从index1索引位置开始，到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如：
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
然而，通过使用上面示例中的 sizeof() 方法，现在我们可以创建适用于任何大小数组的循环，这更加可持续。
+ 在定义列表中的元素时，需要在每个元素之间使用逗号，进行分隔。[1,2,3,4]
Python 中原生的数组就支持使用方括号（[]）进行索引和切片操作，Numpy 自然不会放过这个强大的特性。
NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。
Boussole 作为多维分析平台，与大多数实时分析系统有类似的数据流向。从数据源拉取数据并经过前置清洗，通过用户在平台中定义的指标和维度以及汇聚方式实时聚合后，将产生的结果数据落入持久化存储，用户通过平台前端配置的相关视图及 Dashboard 实时观测这些最新汇聚出的数据结果。
如果在做一个地区的统计工作，可以使用列表来帮助我们。输入汉字或者其他字符，比如“01代表汉族”，那么在写民族的时候有下拉列表，就可以打01，就会自动识别为汉族。列表是用来大规模数据填报的时候使用，在python中，也有很多使用到列表的时候，那你知道如何在列表的末尾添加新的对象？今天，我们就来认识一下python中可以在列表末尾添加元素的append函数。
多维列表：list[axis1_index,axis2_index]，通过不同轴上的坐标获取
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：
花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割
初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等。
也没想好说点什么，就随便聊聊了。 这已经是随便谈一谈第三弹了，哈哈! 恰好想起来前几天的数据交流群里有人问数据匹配的问题，今天就以此为例，来聊一聊数据之间的融合。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。
异常检测是监控实体（如制造系统和互联网服务）各种状态（即指标）的一项关键任务，这些实体的监控数据一般都是多维时间序列。在真实工业场景中，异常检测常常缺少足够的标签，如何对多维时间序列进行无监督的异常检测是一个非常重要的课题。
https://blog.csdn.net/qq_35206320/article/details/82627539
在前一节数组教程中讲解了如何使用数组。这些数组都是一维的，但C语言可以创建和使用多维数组。下面是一个多维数组声明的一般形式。
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。
大数据的价值我们已经有目共睹，与此同时，国家也在大力推动“互联网+”战略，大数据在政务工作中的应用也越来越广泛。
Python是一种非常具有表现力的语言，它提供了不同的结构来简化开发人员的工作。该列表是python提供的最受欢迎的数据结构之一。在常规工作流程中，我们在列表中添加元素或从列表中删除元素。但是在这种浮动的情况下，我们需要获取列表的长度。我们如何获得列表的长度或大小？在本教程中，我们将研究获取长度列表的不同方法。
千帆易销小程序是一款推广腾讯千帆商品的营销小程序。我们在改版过程中发现，传统的设计理论在小程序设计过程中过于笨重，很难满足SaaS类小程序灵活性高、快速迭代的需要。通过千帆易销小程序设计项目，我们对小程序设计实施和增效方法进行了探索和实践，尝试摸索出更加适合的设计方法。 小程序的特点 小程序是SaaS类产品实现商业价值的载体，也是构建产品生态的重要组成。随着微信生态愈加丰富和壮大，小程序对于商业目标的达成也起到越来越大的作用。 小程序具有轻量、聚焦、快捷等特点，这有别于web端类和移动端app类产品。 小
点击上方蓝色字关注我们~ 相较于传统媒体，H5营销具有低成本、强交互和病毒式传播的特性。越来越多的品牌选择使用H5进行移动互联网营销，其中微信传播就是其中一个重要通道。 借由微信这个移动社交平台，品牌方可以通过多种形式的H5进行品牌宣传和活动推广。如何有效监测传播效果，了解更多维度的粉丝画像，找到H5活动的优化点，来提升传播率和转化率，成了众多品牌面临的难题。 而在企点营销的H5传播监测中，PV/UV只是其中的小小一环，更为重要的是能帮助品牌分析这个H5的传播层级、用户属性及流量来源等数据，为品牌接下
C语言中数组是十分重要的一种结构，数组采用的是连续存储的方式，下面通过反汇编的方式来解析编译器对数组的操作。
这段时间，LSGO软件技术团队正在组织 “机器学习实战刻意练习”活动，这个活动是“Python基础刻意练习”活动的升级，是对学员们技术的更深层次的打磨。在用 Python 写各类机器学习算法时，我们经常会用到 NumPy库，故在这里总结一下，以方便学员们的学习。
每个循环 178 μs ± 3.98 μs（7 次运行，每次 10，000 次循环）。
【实现效果：】业务同学使用多维表管理客户需求，和产品团队经过评审之后，一键把多维表里对应的需求生成TAPD需求/缺陷单
TAPD全称为腾讯敏捷产品研发平台，凝聚了腾讯内部各个产品体系多年敏捷开发的实践精髓。TAPD的【自动化助手】模块通过【触发条件】+【执行条件】的规则设定，可以轻松实现自定义子需求、父需求、缺陷管理之间的流转和自动化。
数组在 Java 中是一种常用的数据结构，用于存储和操作大量数据。但是在处理数组中的数据，可能会变得复杂和繁琐。Arrays 是我们在处理数组时的一把利器。它提供了丰富的方法和功能，使得数组操作变得更加简单、高效和可靠。无论是排序、搜索、比较还是复制，Arrays 都能够满足我们的需求，来帮助我们充分发挥数组的潜力。接下来我们一起看看 Arrays 的各种功能和用法，以帮助我们更好地利用这个强大的工具。
python列表有几种切片形式 1、切片形式 （1）正向切片 正向切片即使用正向索引，索引从0开始进行切片。 （2）反向切片 反向切片即使用反向索引，索引从-1开始进行切片。 （3）多维切片 列表是支持多维切片的，如下示例，拿出2维列表中的数据项A （4）高级切片 反向和正向切片可以混合使用。 2、实例 >>> li = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"] >>> li[:] ① ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'] >>> li[2
记录收集推荐C#中的常用内容 主要补充初基础语法、数据结构外的进阶代码知识。以及适用于打过竞赛之后转项目编程的人。 ---- 目录 代码 知识点 代码 字典Dictionary原理：传送门 使用方法：
在深度学习中，我们经常需要处理各种类型的数据，并将其转换为适合机器学习算法的张量（tensor）格式。本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。
REVOKE语句撤销允许用户或角色在指定的表、视图、列或其他实体上执行指定任务的权限。 REVOKE还可以撤销用户分配的角色。 REVOKE撤销GRANT命令的操作;
鉴定合适的靶点(如基因、蛋白质、非肽基因产物和信号通路)进行表征是注释基因功能、药物发现和理解各种疾病发病机制的最关键步骤之一。TargetMine是一个综合数据仓库系统，主要用于候选靶点排序和早期药物发现。TargetMine基于InterMine构建。InterMine是一个灵活有效的框架，整合了多种生物数据库，使用户只在单个入口进行查询，即能够导航到不同的生物数据库。
特点：我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的，可以根据是下标快速访问元素，因此，查询速度很快，然而插入和删除时，需要对元素移动空间，比较慢。
笔记软件怎么选择？这恐怕是很多效率人士一直纠结的问题。尤其是这几年来，在 Notion 和 Roam 的引领下，笔记软件赛道出现了不少令人惊艳的产品。比如，Notion Like 软件 FlowUs, Roam Like 软件 Remnote、Obsidian.
GRANT命令将对指定的表、视图、列或其他实体执行指定任务的权限授予一个或多个指定的用户或角色。 可以进行以下基本操作:
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