举三个例子,就能清楚的看到 np.nonzero() 这个函数返回值的意义 一. #例1 一维数组 import numpy as np a = [0,1,2,0,3,0] b = np.nonzero(a) print(b) 输出: (array([1, 2, 4], dtype=int64),) nonzero()用于得到数组中非零元素的位置(数组索引),如上例中数组a中索引1,2,4中的元素不为0,即返回值 二. #例2 二维数组 import numpy as np a =[[1,2,3

返回数组中不为0的元素的下标. 数组中元素可为布尔.整型和浮点型,返回值为元祖 一.一维数组 1.数组元素为布尔类型 a=np.array([True,False,True,False]) b=np.nonzero(a) print(b) 输出结果为(array([0, 2], dtype=int64),) 即下标为0和2的元素值非0 2.数组元素为int类型 a=np.array([2,10,0,0]) 3.数组元素为float类型 a=np.array([2.1,10,0.0,0]) 二.二

前言 标准C提供的文件相关的IO函数,除标准错误输出是不带缓冲的(可以尽快的将错误消息显示出来)之外,所有与终端相关的都是行缓冲,其余都是全缓冲的. 我们可以使用setbuf,setvbuf改变指定流的缓冲类型. 原型: void setbuf(FILE *stream, char *buf);int setvbuf(FILE *stream, char *buf, int mode, size_t size); //成功返回0,失败非0 函数的用法一目了然,当参数buf指定为NULL时,操作系

当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时,都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组,然后使用整数数组进行下标运算. nonzeros(a) 返回数组a中值不为零的元素的下标,它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标 在对应轴上的值.例如对于一维布尔数组b1,nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组,它表示b1[0]和b1[2]的值不为 0(False). >>> b1 =

np.argsort函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿

np.diff函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 1

Numpy.nonzero()返回的是数组中,非零元素的位置.如果是二维数组就是描述非零元素在几行几列,三维数组则是描述非零元素在第几组中的第几行第几列. 举例如下: 二维数组: a = np.array([[, , ], [, , ], [, , ]]) b = np.nonzero(a) print(b) 结果为:(array([0, 0, 1, 2], dtype=int64), array([0, 2, 1, 2], dtype=int64)) 第一个array描述行,第二个array描

在C++编程中,经常会配到数据的拷贝,如数组之间元素的拷贝,一般的人可能都会用for循环逐个元素进行拷贝,在数据量不大的情况下还可以,如果数据量比较大,那么效率会比较地下.而STL中就提供了一个专门用来进行容器元素拷贝的函数copy. copy的函数原型如下: template<class InIt, class OutIt> OutIt copy(InIt first, InIt last, OutIt x); 第一个参数是要拷贝元素的首地址,第二个参数是元素最后一个元素的下一个位置,第三个

今天写代码时前台传过来类似‘1,2,3,4,5,6’的字符串,这种情况直接用IN是无效的,需要把字符串分割成数组或者组装成列表,然后再利用mabatis的foreach函数 <select id = "queryXXX",resultType = "XXX", paramterType = "java.lang.HashMap">SELECT * FROM fast_input f where id in<foreach ite

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html 1.nupmy.concatenate函数 //注意,合并的参数需要再用一对括号括起来. 以下两种创建array结果是不同的.. b2是一个列向量,而b是一个行向量. 以上是科学记数法,e不是2.78那个数. 参数axis设置为None,则将数据flatten之后合并. 如果是两个list的话,则会形成一个list. 以上说明,对于两个列向

np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1

1. 数组的操作: import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print(type(a)) print(np.mean(a)) print(np.mean(a, axis=0)) # axis=0,计算每一列的均值 print(np.mean(a, axis=1)) # 计算每一行的均值 2.矩阵的操作 import numpy as np num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]

>>> import numpy>>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次,默认行1次array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])>>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行1次array([[0, 0]])>>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行2次array([[0, 0],

1. 两个常用的函数 1.1 np.nonzero() np.nonzero()函数返回数组中不为False(0)的元素对应的索引 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)) >>(array([0, 1, 3, 4], dtype=int64),) #返回数组中不为0元素的索引数组 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)[0]) >>[0 1 3 4 5 7] #这里要注

平时项目中有时需要用到在字符串中搜索两个或更多的关键字的情景.例如:将字符串"ab|cd#ef|"按竖线或者井号做分隔 如果是大项目,一般会采用正则表达式做处理.但有时写个小程序,不想因此引进一个正则库,所以我自己写了一个支持多关键字版本的字符串查找函数strstrs 函数说明: #include <stdio.h> #include <windows.h> #ifndef IN #define IN #endif //函数说明:在字符串中搜索指定的关键字,支持

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word

前言: 在使用存储过程查询数据中,T-SQL字符串拆分函数效率低下,这个时候我们可以采用CLR Function代替T-SQL函数,使用DLL执行字符串分解过程,并返回值到SQL中.测试复杂运行的速度:未使用CLR Function时 CPU时间消耗为3228毫秒,占用时间为2375毫秒,使用后CPU时间消耗为125毫秒,占用时间为118毫秒. 概述 微软在推出SQL Server 2005后,实现了对.NET CLR的集成,使得.NET代码可在SQL Server服务器进程中执行.开发人员通过

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so

排序: numpy.lexsort(): numpy.lexsort()是个排字典序函数,因为很有意思,感觉也蛮有用的,所以单独列出来讲一下: 强调一点,本函数只接受一个参数! import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([50,40,30,20,10]) c = np.lexsort((a,b)) print(list(zip(a[c],b[c]))) [(5, 10), (4, 20), (3, 30), (2, 40)