如果你刚从小伙伴那里了解到 Python，可能会对一些访问数据的方式困惑，例如负数索引和数组切片等等一些pythonic的操作。 在本教程中，你将了解如何正确地操作和访问NumPy数组中的数据。...完成本教程后，你获得以下这些技能： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片操作访问数据。 如何调整数据维数以满足某些机器学习API的输入参数的维数要求。...例如，索引 -1 代表数组中的最后一项。索引 -2 代表数组中的倒数第二项，示例中的 -5 索引代表数组中的第一个值（因为数组中只有 5 个数）。...55 11 二维数组的索引 二维数组的索引与一维数组类似，区别在于用逗号分隔各个维度的索引。 data[0,0] 这与基于C语言的编程语言不同，其每个维度使用单独的中括号运算符。...(5,) 二维数组的返回值将是一个二维元组。
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...print(data[0]) print(data[4]) 运行示例，该示例打印数组中的第一个值和最后一个值。...55 11 二维索引 索引二维数据与索引一维数据类似，区别在于用逗号分隔每个维度的索引。 data[0,0] 这与基于C的语言不同，在这些语言中每一维使用单独的括号运算符。...一维切片 你可以通过':'前后不指定任何索引来访问数组维度中的所有数据。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。
向量索引 一旦将数据存储在数组中，NumPy便会提供简单的方法将其取出： ? 上面展示了各式各样的索引，例如取出某个特定区间，从右往左索引、只取出奇数位等等。...查找元素的一种方法是np.where(a==x)[0][0]，它既不优雅也不快速，因为要查找的项需要从开头遍历数组的所有元素。...除了在二维或三维数组上初始化外，meshgrid还可以用于索引数组： ? 矩阵统计 就像之前提到的统计函数一样，二维数组接受到axis参数后，会采取相应的统计运算： ?...二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ? all和any两个函数也能使用axis参数： ?...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。
当我们建立好NumPy数组并且学会了一定算术运算后，针对数组中一些特定位置的元素处理就显得很为必要，因此我们需要一项叫做索引的技术来具体定位数组的特定元素。...1基础索引 对于一维数组，其索引和列表方法一样。比如我们有一个数组A，那么A[x]就是索引A数组中的第x个元素，这里切记x从0开始计数，所以准确来讲是索引第x+1个元素。...对于二维的NumPy数组，我们也可以用一维索引的方法，这时我们会索引出某一行。 我们首先建立了一个0到11的数组A，我们试图索引它的第一个元素，大家可以猜一下，结果是什么。...接着我们利用了一个变形技术reshape把A转换成一个二维数组，然后用一维索引得到变形后的第二行所有元素。 运行结果： 第一个打印结果是3,不知道大家猜对了没有。...二维索引主要针对二维以及二维以上的数组，索引方式一般可以写成A[1,1]或者A[1][1]。在下面的例子中我们会简单测试一下。
比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。...在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。 计算下雨天的例子 在这里，我们将使用Pandas加载2014年西雅图市的每日降雨量统计信息(每天的降水量) #!...], [False, False, False], [ True, False, False]]) 现在要从数组中选择这些值，我们只需在此布尔数组上建立索引即可；这称为屏蔽操作...： #根据test的索引对应x数组选择True的值 In [71]: x[test] Out[71]: array([1, 0, 0]) 应用到上面统计下雨天的例子中 # construct a mask
56 0 * 62 + 1 * 79 + 2 * 92 + 3 * 35 + 4 * 3 还不清楚的话，看下面的这幅图： 数组的特定操作符 NumPy 还提供了一些其他很有用的操作符，用于处理数组。...当遍历完数组中所有元素则结束，返回值为运行数组的总和的列表。 其实 cumsum() 就是一个累加计算并且保存每次累加的结果，返回值就是包含所有累加结果的一个列表。...比如 np.array([1, 2, 3, 4, 5]).cumsum() = [1, 3, 6, 10, 15] 高级索引 花俏的索引 “花俏的索引”是获取数组中我们想要的特定元素的有效方法。 #!...a[indics]print(b) # [0，10 50 90] 布尔屏蔽（boolean masking） 布尔屏蔽是一个奇妙的特性，它允许我们根据指定条件获取数组中的元素。...蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。 缺省索引 && Where函数 #!
数组的特定操作符 NumPy 还提供了一些其他很有用的操作符，用于处理数组。 #!...当遍历完数组中所有元素则结束，返回值为运行数组的总和的列表。 其实 cumsum() 就是一个累加计算并且保存每次累加的结果，返回值就是包含所有累加结果的一个列表。...比如 np.array([1, 2, 3, 4, 5]).cumsum() = [1, 3, 6, 10, 15] 高级索引 花俏的索引 “花俏的索引”是获取数组中我们想要的特定元素的有效方法。...b = a[indics] print(b) # [0，10 50 90] 布尔屏蔽（boolean masking） 布尔屏蔽是一个奇妙的特性，它允许我们根据指定条件获取数组中的元素。...我们用条件式选择了图中不同的点。蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。 缺省索引 && Where函数 #!
在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下： import numpy 这样你就可以用 numpy 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如求和与均值。...numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 ?...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...boolean) 类型值组成的数组来选择元素的方法。...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。
在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下： import numpy 这样你就可以用 numpy 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如求和与均值。...numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...用 arr2d[:2, 2] 切片第三列的前两个元素 arr2d[:2, 2] array([3, 6]) 3.2 布尔索引 布尔索引，就是用一个由布尔 (boolean) 类型值组成的数组来选择元素的方法...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。
在进行测试时，我们通常需要生成随机数组： 向量索引 一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们： 除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...一种查找元素的方法是 np.where(a==x)[0][0]，但这个方法既不优雅，速度也不快，因为它需要检查数组中的所有元素，即便所要找的目标就在数组起始位置也是如此。...为了获取适用于任意维度的通用符号，NumPy 引入了 axis 的概念：事实上，axis 参数的值是相关问题中索引的数量：第一个索引为 axis=0，第二个索引为 axis=1，以此类推。...但幸运的是，NumPy 提供了一些支持按列排序的辅助函数——或有需要的话可按多列排序： 1. a[a[:,0].argsort()] 可按第一列对数组排序： 这里 argsort 会返回原数组排序后的索引的数组
广播的规律总结起来有以下几点： 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。...运行结果： [1 4 9] [1 4 9] [0.84147098 0.90929743 0.14112001] [0 1 0] 02 NumPy索引 索引就是像是GPS导航，可以直接到数组中的特定位置的元素...对于二维的NumPy数组，我们也可以用一维索引的方法，这时我们会索引出某一行。...接着我们利用了一个变形技术reshape把A转换成一个二维数组，然后用一维索引得到变形后的第二行所有元素。...考虑到常见的数组往往不止一个维度，因此单纯用while和for循环写起来很费事，所以我们有必要学习NumPy自带的遍历方法。
2024-08-21：用go语言，给定一个从 0 开始索引的整数数组 nums 和一个整数 k，请设计一个算法来使得数组中的所有元素都大于或等于 k，返回所需的最少操作次数。...每次操作可以执行以下步骤： 1.选择数组中最小的两个整数 x 和 y。 2.从数组中删除 x 和 y。...3.计算 min(x, y) * 2 + max(x, y) 的值，将其添加回数组中的任意位置。 重复执行上述步骤，直到数组中的所有元素都大于或等于 k。 请确保数组中至少有两个元素才能执行操作。...第二次操作中，我们删除元素 3 和 4 ，然后添加 3 * 2 + 4 到 nums 中，nums 变为 [10, 11, 10] 。 此时，数组中的所有元素都大于等于 10 ，所以我们停止操作。...3.进入循环，判断最小堆中的最小值是否小于等于 k，若是则执行以下步骤，否则结束循环： 3.a. 从最小堆中弹出最小值 x。 3.b. 将 x 值加倍，再放回最小堆对的顶部，并修正堆结构。 3.c.
虽然 NumPy 提供了高效的内置排序函数（如 numpy.sort 和 numpy.argsort），但有时需要实现自定义的排序逻辑，以满足特定需求，例如对数组中的特定列、组合条件或自定义顺序进行排序...= np.sort(arr2d, axis=0) print("二维数组按列排序：\n", sorted_arr2d) 输出： 排序后的数组： [1 1 3 4 5 9] 二维数组按列排序： [[...自定义排序算法实现 自定义排序算法可以通过以下几种方式实现： 方法一：基于索引的排序 可以通过 numpy.argsort 获取排序后的索引，然后根据这些索引重新排列数组。...输出： 按权重排序后的数组： [30 10 20 40] 方法二：基于条件的排序 自定义排序逻辑可以通过 NumPy 的布尔索引和矢量化函数实现。...按奇偶性排序后的数组： [4 6 8 1 3 7 9] 方法三：多键排序 多键排序类似于数据库中的多列排序，可以通过 numpy.lexsort 实现。
在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下： import numpy 这样你就可以用 numpy 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如求和与均值。...numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...：用 arr2d[:2, 2] 切片第三列的前两个元素 arr2d[:2, 2] array([3, 6]) 3.2 布尔索引 布尔索引，就是用一个由布尔 (boolean) 类型值组成的数组来选择元素的方法...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。
i, ) 返回数组中1的最小下标：1 在下标1(负值表示倒数)之前插入值0…array(i, ) 将数组arr转换为一个具有相同元素的列表： 所有数值类型的字符代码表： ?...1、python的数组分三种类型： (1) list普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。...(2) tupletuple 是不可变 list，一旦创建了一… numpy数组的索引遵循python中x模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x是第一个元素，x对应第n个元素，最后一个元素为x,d为该维度的大小。...2）对于多个元素索引，索引也是从0开始，但是不包含最后一个索引值对应的元素… 导语：本文章记录了本人在学习python基础之数据结构篇的重点知识及个人心得，以加深自己的理解。
推荐阅读时间：8min~10min 文章内容：Numpy掩码数组（Numpy异常值、缺失值处理） 简介 有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值，我们可以标记该元素为被屏蔽（无效）状态。...>>> mx.mean() 2.75 访问掩码 可通过其mask属性访问掩码数组的掩码。我们必须记住，掩码中的True条目表示无效数据。...，可以立即屏蔽数组的所有数据： >>> x = ma.array([1, 2, 3], mask=[0, 0, 1]) >>> x.mask = True >>> x masked_array(data...mask = [False True False], fill_value = 999999) 取消掩码 要取消屏蔽一个或多个特定数据条目，我们只需为它们分配一个或多个新的有效值： >...dtype的0d掩码数组的字段被屏蔽。
这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。 .itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。...这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 时间成本方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...提示，上面.isin()方法返回的是一个布尔值数组，如下： [False, False, False, ..., True, True, True] 布尔值标识了DataFrame索引datetimes...下面我们使用NumPy的 digitize()函数更进一步。它类似于上面pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。
二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值
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