春节回来发一下牢骚，开始战斗！

最新推荐文章于 2024-06-20 16:35:42 发布
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#acm

博主分享了春节期间放松后回归ACM竞赛的心得体会，强调了日常积累的重要性，并决定每天练习一套Codeforces题目来保持状态。 
回家过来一趟春节，回来之后啥都忘记了，果然ACM这玩意拼的是平时积累，一旦松懈就没救了。回来之后我也下定决心了，争取每天一套CF，哪怕是百度的都的弄懂，不希望一天天就这样过去了，结果回首啥都不会。好了，不说了，我收拾一下就要战斗了！！
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Python列表与Numpy数组性能对比：何时该用哪个？
Python编程之道的博客
06-12 987
在Python的世界里，列表是“万能选手”，而Numpy数组是“数值计算专家”。用列表做大量数值运算时，程序慢得像蜗牛？用Numpy存混合类型数据时，总报错“数据类型不匹配”？本文将通过性能对比实验和底层原理分析，帮你明确两者的适用边界，从此告别“选择困难症”。本文从生活案例引出核心概念，通过代码实验对比性能，结合内存布局和运算原理揭示差异本质，最后总结“何时用列表，何时用Numpy”的决策框架。操作类型列表耗时（秒）Numpy耗时（秒）速度倍数（列表/Numpy）初始化。
Python 数据分析：NumPy 数组的聚合函数
最新发布
Python编程之道的博客
07-02 1013
本文旨在全面介绍NumPy数组聚合函数的功能和使用方法，帮助读者理解这些函数背后的计算原理和性能优化策略。内容涵盖从基础聚合操作到高级应用场景，适用于不同层次的Python数据分析从业者。文章首先介绍NumPy聚合函数的基本概念，然后深入探讨其实现原理和数学基础，接着通过实际案例展示应用方法，最后讨论性能优化和高级应用场景。聚合函数：对数据集执行计算并返回单个结果的函数，如求和、平均值等轴(axis)：NumPy数组中执行聚合操作的方向维度广播(broadcasting)
python numpy数组切片_NumPy 数组切片和 Python 原生列表切片的区别
weixin_30783205的博客
01-28 522
In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.arange(10)In [3]: aOut[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])In [4]: b = list(range(10))In [5]: bOut[5]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]In [6]: c = a[0:4]In ...
NumPy数组基本的索引和切片
weixin_33691700的博客
11-16 199
对一维数组来说，NumPy数组的索引切片与Python列表的功能差不多： >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[3] 3 >>> arr[2:6] array([2, 3, 4, 5]) >>> arr[3:] array([3, 4, ...
numpy数组切片_Python数组切片中的复制与否问题-numpy.ndarray篇
weixin_39967996的博客
12-05 258
之前详谈过Python列表 (list) 的切片复制问题追远·J：Python数组切片中的复制与否问题-list篇​zhuanlan.zhihu.com那么一个看起来类似却更具迷惑性的对象也必将被提上日程——numpy.ndarray。NumPy是用于科学计算和大宗数据处理的最基本最重要的第三方库。其中的ndarray（多维数组）类型提供了对内存中连续存储型数组的良好抽象，在保持易用性的同时大大提...
numpy的使用说明(三)：numpy中切片和索引详解
数据分析与统计学之美
12-31 2518
1、切片 1）numpy中数组切片与原生python切片的不同点 数组切片返回的是原始数组的视图，原生python切片返回的是原始数组的浅拷贝。 操作如下： list1 = [1,2,3] display(list1) list2 = list1[1:] display(list2) # 此时，修改list2中某一个元素，查看原始列表的元素是否发生变化？ list2[0] = 666 disp...
python numpy数组切片_Numpy数组基本操作(数组索引,数组切片以及数组的形状,数组的拼接与分裂)...
weixin_39603573的博客
12-05 608
一:数组的属性每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型)二:数组索引和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始)如:x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]print(x1[0])out: 1比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如...
【Python】使用NumPy处理数组以及常用函数总结
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
06-20 2008
NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于处理数组（特别是多维数组）和矩阵运算的Python库，同时也提供了大量的高级数学函数来操作这些数组。NumPy构建在Python之上，为Python提供了大量的数学计算功能，并极大地提升了Python在执行大量数学计算和数组操作时的性能和效率。
python numpy矩阵切片_Numpy数组的索引与切片和变形拼接分裂
weixin_42350606的博客
02-09 744
1.概述今天我们来讲一下Numpy数组的索引与切片,numpy数组的索引与切片和Python中的切片与索引的作用相同,可以快速的取出数据,进行下一步的运用或者查看,但是两种切片还有一些不同的地方。另外我们可以通过数组的变形拼接分裂快速的对数组进行做出改变,方便我们更快的对数组进行操作。一、一维数组的索引与切片ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的...
Python多维索引：Numpy数组索引高级技巧
![Python多维索引：Numpy数组索引高级技巧](https://blog.finxter.com/wp-content/uploads/2021/01/numpy_shape-1-scaled.jpg) ...首先，Numpy数组相比Python的原生列表而言，在性能上有极大提升，尤其在处理大规
使用切片的区别分析2
qq_43187004的博客
09-13 340
package main func main(){ /* 方式1是直接引用数组，这个数组是实现存在的，程序员是可见的。 方式2是通过make来创建切片，make也会创建一个数组，是由切片在底层进行维护，程序员是看不见的，make创建切片的示意图； 切片的遍历 切片的遍历和数组一样，也有两种方式 for 循环常规方式遍历 案例演示： for - range 结构遍历切片 案例演示 func mai...
numpy 的索引与切片，副本与视图
zxctime的博客
10-23 1161
numpy 的索引与切片，副本与视图numpy 的索引与切片整数索引切片索引对一维数组的切片对二维数组的切片行的切片索引列的切片索引使用二维数组的切片修改元素整数数组索引可以借助切片与整数数组组合布尔索引ndarray的副本与视图 numpy 的索引与切片 整数索引 import numpy as np x = np.arange(10) print(x) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] x[3] # 3 切片索引 numpy 的切片索引使用方法和python list 中的切片索引相
9、Numpy视图与拷贝
sinat_34461199的博客
01-20 717
NumPy 中的视图、浅拷贝和深拷贝提供了不同级别的数据复制和引用机制。视图（类似于浅拷贝）允许您在不复制数据的情况下，对数组的子集进行操作；而深拷贝确保原始数据的完整独立性，允许您在保留原始数据的同时进行操作。
Python数据分析——numpy
lixufei12138的博客
03-28 942
** numpy库是用于科学计算的一个开源的Python扩充程序库，是其他数据分析包的基础包，它为Python提供了高性能的数组与矩阵运算处理能力。 ** 2.1：ndarray多维数组 2.1.1：创建ndarray数组 通过NumPy库的array函数，即可轻松地创建ndarray数组。NumPy库能将序列数据（列表，元组、数组或其他序列类型）转换为ndarray数组。 在使用前需要引入num...
关于Numpy数组切片操作的整理与思考
多反思，多回顾，要坚持。
07-29 8176
1.Python3中切片的定义 切片的语法表达式为：[start_index : end_index : step]，其中： start_index表示起始索引 end_index表示结束索引 step表示步长，步长不能为0，且默认值为1 切片操作是指按照步长，截取从起始索引到结束索引，但不包含结束索引（也就是结束索引减1）的所有元素。 python3支持切片操作的数据类型有list...
js数组方法大全，遍历数组方法every()，filter()，forEach()，map()，some()使用方法
qq_43305958的博客
08-31 729
数组方法大全总结 数组方法 concat() 连接两个或更多的数组，并返回结果。 copyWithin() 从数组的指定位置拷贝元素到数组的另一个指定位置中。 entries() 返回数组的可迭代对象。 every() 检测数值元素的每个元素是否都符合条件。 fill() 使用一个固定值来填充数组。 filter() 检测数值元素，并返回符合条件所有元素的数组。 find() 返回符合传入测试（函数）条件的数组元素。 findIndex() 返回符合传入测试（函数）条件的数组元素索引。 forEach()
Python数据分析 | (8)NumPy数组的索引和切片
sdu_hao的博客
01-11 6835
本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python数据分析系列笔记基于:利用Python进行数据分析(第2版)   目录 1.基本的索引和切片 2.切片索引 3.布尔型索引 4.花式索引 5.花式索引的等价函数 1.基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式很多。 一维数组 一维数组很简单，表面上和Pyth...
GO 切片实力踩坑
烟草的香味的博客
07-18 222
概述 GO 语言的切片这两天用了用, 可以支持切割数组的中间部分. 但今天使用中, 出了 bug, 查了半天, 发现是切片的问题, 简单写个 demo 复现当时的情况: package main import "fmt" func main() { a := []int{1, 2, 3, 4, 5} b := a[2:4] b[0] = 9 fmt.Println(a) } 你以为输出的是什么? 来, 看结果: [1 2 9 4 5] 懵没懵?? 这是怎么回事呢? (我用个语言怎么老踩坑, 笨
Python中numpy数组切片：print(a[0::2])、[::-1]、[::2]、[:,2]、[1:,-1:]、[ : ,: -1]，[:,-2:]、[ : n]、[m : ]等含义（详细）
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锵锵锵锵蒋的博客
09-21 19万+
numpy 一维、二维数组切片操作，附详细示例。数组切片用到的负数值怎么理解附了很多例子！a[:-1],a[::-1],a[-2:-1]，a[-2::-1]、X[ : , :-1]，X[ : ,-1: ]，x[:,-2:]，x[:,-2:-1]可以自己试一试就懂了。
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