Numpy对数组按索引查询

三种索引方法：

  • 基础索引
  • 神奇索引
  • 布尔索引

基础索引

一维数组

和Python的List一样

二维数组

注意：切片的修改会修改原来的数组

原因：Numpy经常要处理大数组，避免每次都复制

神奇索引

其实就是：用整数数组进行的索引，叫神奇索引 数组中的整数就是索引值，如何排列，按着整数数组排列

一维数组

实例：获取数组中最大的前N个数字

二维数组

布尔索引

一维数组

二维数组

条件的组合

Numpy对数组按索引查询的更多相关文章

  1. 找出numpy array数组的最值及其索引

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where ...

  2. numpy数组的索引和切片

    numpy数组的索引和切片 基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr ...

  3. Numpy学习二：数组的索引与切片

    1.一维数组索引与切片#创建一维数组arr1d = np.arange(10)print(arr1d) 结果:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] #数组的索引从0开始,通过索引获取第三个元素a ...

  4. 3.3Python数据处理篇之Numpy系列(三)---数组的索引与切片

    目录 (一)数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: 目录: 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片 (一)数组的索引与切片 1.说明: ...

  5. 窥探Swift之数组安全索引与数组切片

    今天是元宵节,祝大家元宵节快乐!在Swift中的数组和字典中下标是非常常见的,数组可以通过索引下标进行元素的查询,字典可以通过键下标来获取相应的值.在使用数组时,一个常见的致命错误就是数组越界.如果在 ...

  6. mongodb 关系、引用、覆盖索引查询

    一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典 ...

  7. MongoDB 覆盖索引查询

    MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, Mo ...

  8. MongoDB覆盖索引查询

    官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 1. 所有的查询字段是索引的一部分 2. 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在 ...

  9. NumPy：数组计算

    一.MumPy:数组计算 1.NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.2.NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环 ...

随机推荐

  1. 用RecyclerView实现列表视图

    RecyclerView能够灵活实现大数据集的展示,视图的复用管理比ListView更好,能够显示列表.网格.瀑布流等形式,且不同的ViewHolder能够实现item多元化的功能.但是使用起来会稍微 ...

  2. 详解pandas的read_csv方法

    楔子 使用pandas做数据处理的第一步就是读取数据,数据源可以来自于各种地方,csv文件便是其中之一.而读取csv文件,pandas也提供了非常强力的支持,参数有四五十个.这些参数中,有的很容易被忽 ...

  3. qt（一）

    一.Qt安装 qt离线安装地址:http://download.qt.io/archive/qt/ 参考教程:https://blog.csdn.net/u013934107/article/deta ...

  4. （第二章第三部分）TensorFlow框架之读取二进制数据

    系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)Tens ...

  5. 【python】kNN基础算法--推荐系统

    虽然把text转成全部量化是可以的,但是还是需要把text转成numpy的形式(这个是必须掌握的) 在将数据输入到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式. 数据规范化.数据归一化 ...

  6. 能动的电脑配件「GitHub 热点速览 v.22.11」

    看到这个标题就知道硬核的 B 站 UP 主稚晖君又更新了,本次带来的是一个造型可爱的小机器人.除了稚晖君这个一贯硬核的软硬件项目之外,本周也有很多有意思的新项目,像 Linux 服务监控小工具 Ray ...

  7. 分析vue脚手架

    执行流程: 执行npm run serve.找到了main.js文件,之后引入Vue.App等等.后来找到App组件,发现里面用到了组件School,于是执行School组件,最终汇总到App组件.通 ...

  8. Caffe2源码解析

    写在前面 上一篇文章对Caffe2中的core模块进行了简单拆解Caffe2源码解析之core,本篇给出其它模块的拆解,目的是大致了解每个模块的内容和目标,进一步理解Caffe2的整体框架.内容不多, ...

  9. LGP3702题解

    很容易想到容斥,计算不包含质数的方案数和总方案数. 设 \(f[n][i]\) 表示长度为 \(n\) 的序列,每个元素的和对 \(p\) 取模的结果. 容易有 \(f[n][i]=\sum_{j=0 ...

  10. LGP3790题解

    建议改为 省 选 原 题 题意:求所有生成树的边权 \(\gcd\) 之和. 看到 \(\gcd\) 立刻想反演. \[\sum_T\gcd_{e \in T}e_v \] 这里设 \(E=e_v(e ...