2021-09-25

本文介绍了Python中如何使用切片操作对二维数组进行切分,包括取特定行、列及组合切分。例如,a[1:3,1:4]用于取第2、3两行和第2、3、4三列的元素;a[:,1:4]取所有行的第2、3、4列;a[:-1,:-1]则取除了最后一行和最后一列的其余元素。这些切分方式对于数据处理和分析非常实用。

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python中的数组切分

数组切分,a[:, [-1]],a[:-1, :-1]

#先定义一个数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
              [5, 6, 7, 8, 9, 0],
              [2, 3, 4, 5, 6, 7],
              [3, 4, 1, 2, 7, 6]])
#1:3表示取第2,3两行, 2:4表示取第2,3,4三列
print(a[1:3, 1:4])  
'''
result:
[[6 7 8]
 [3 4 5]]
'''
 #取所有行,取第2,3,4三列
print(a[:, 1:4])   
'''
result:
[[2 3 4]
 [6 7 8]
 [3 4 5]
 [4 1 2]]
'''
 #取除最后一行和最后一列的所有行,列
print(a[:-1, :-1]) 
'''
result:
[[1 2 3 4 5]
 [5 6 7 8 9]
 [2 3 4 5 6]]
'''
#取所有行,取除最后一列所有列
print(a[:, :-1]) 
'''
result:
[[1 2 3 4 5]
 [5 6 7 8 9]
 [2 3 4 5 6]
 [3 4 1 2 7]]
'''
#取所有行中最后一列,与上一步是互补的
print(a[:, [-1]])  
'''
result:
[[6]
 [0]
 [7]
 [6]]
'''
使用python中的pymsql完成如下:表结构与数据创建 1. 建立 `users` 表和 `orders` 表。 `users` 表有用户ID、用户名、年龄字段,(id,name,age) `orders` 表有订单ID、订单日期、订单金额,用户id字段。(id,order_date,amount,user_id) 2 两表的id作为主键,`orders` 表用户id为users的外键 3 插入数据 `users` (1, '张三', 18), (2, '李四', 20), (3, '王五', 22), (4, '赵六', 25), (5, '钱七', 28); `orders` (1, '2021-09-01', 500, 1), (2, '2021-09-02', 1000, 2), (3, '2021-09-03', 600, 3), (4, '2021-09-04', 800, 4), (5, '2021-09-05', 1500, 5), (6, '2021-09-06', 1200, 3), (7, '2021-09-07', 2000, 1), (8, '2021-09-08', 300, 2), (9, '2021-09-09', 700, 5), (10, '2021-09-10', 900, 4); 查询语句 1. 查询订单总金额 2. 查询所有用户的平均年龄,并将结果四舍五入保留两位小数。 3. 查询订单总数最多的用户的姓名和订单总数。 4. 查询所有不重复的年龄。 5. 查询订单日期在2021年9月1日至9月4日之间的订单总金额。 6. 查询年龄不大于25岁的用户的订单数量,并按照降序排序。 7. 查询订单总金额排名前3的用户的姓名和订单总金额。 8. 查询订单总金额最大的用户的姓名和订单总金额。 9. 查询订单总金额最小的用户的姓名和订单总金额。 10. 查询所有名字中含有“李”的用户,按照名字升序排序。 11. 查询所有年龄大于20岁的用户,按照年龄降序排序,并只显示前5条记录。 12. 查询每个用户的订单数量和订单总金额,并按照总金额降序排序。
06-03
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