weixin_46357810的博客

SQL语言概述

weixin_46357810 — Mon, 26 Apr 2021 22:24:21 +0800

1.数据定义 1.1模式的定义与删除模式即命名空间，在此模式下可继续定义基本表、视图、索引等，即数据库->模式->表、视图、索引等。创建模式： CREATE SCHEAM [<模式名>] AUTHORIZATION <用户名>; 模式名省略时默认为用户名。此句可同时使用创建基本表、视图，授权定义子句。即： CREATE SCHEAM [<模式名>] AUTHORIZATION <用户名> [<表定义子句>|<视图定义子句

Python描述：数据结构与算法 2.顺序表

weixin_46357810 — Sat, 31 Oct 2020 11:51:04 +0800

2.1 线性表的概念和性质 2.1.1 线性表是 EEE 中有穷个元素的组成的序列 L=(e0,e1,...,en−1)L =(e_{0},e_{1},...,e_{n-1})L=(e0,e1,...,en−1) ，元素之间的关系为一个二元组的集合 R={,,...,}R=\{ ,,..., \

python numpy(4)数据存取

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:44:07 +0800

一二维数据的存取： CSV(逗号分隔值)，是一种常见的文件格式，用来存储批量一二维数据。在numpy中，向csv文件写入数据和读出数据通过以下两个函数实现： np.savetxt(frame,array,fmt="%.18e",delimiter=None) a = np.arange(100).reshape(20,5) np.savetxt("a.csv",a,fmt="%d",delimiter=",") np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=

python numpy(3)数组运算

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:43:48 +0800

ndarray数组与标量的运算：作用于数组中的每一个元素 >>>a = np.array([1,2,3,4,5]) >>>a += 2#标量(数据) >>>a array([3,4,5,6,7]) ndarray数组运算一元函数：对数据执行元素级运算的函数，返回新数组函数说明 np.abs(a)/np.fabs(a) 计算数组各元素绝对值 np.sqrt(a) 计算数组各元素平方根 np.square(a) 计算数组各元

python numpy(2)数组索引和切片

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:43:26 +0800

ndarray数组索引和切片：一维数据的索引和切片：与python列表类似 >>>a = np.array([1,2,3,4,5]) >>>a[2]#索引 3 >>>a[1:4:2]#切片 array([2,4]) 多维数组的索引和切片： >>>a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) >>>a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6,

python numpy(1)数组创建和变换

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:43:13 +0800

NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。导入： import numpy as np NumPy 提供了一个非常强大的N维数组对象 Ndarray。 ndarray数组包含两部分，实际的数据和描述数据的元数据(数据维度、数据类型等)，用轴表示保存数组的维度，秩表示轴的数量。 >>>a = nd.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>>a array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>>print(a

python numpy随机数函数

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:42:04 +0800

NumPy随机数函数random子库：函数说明 rand(d0…dn) 根据d0…dn形状创建随机数数组，浮点数，[0,1)均匀分布 randn(d0…dn) 根据d0…dn形状创建随机数数组，标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape形状创建随机数数组，范围是[low,high) seed(s) 随机数种子 shuffle(a) 对数组a的第0轴进行随机元素排列，改变数组a permutation(a) 对数组a的第0轴进行随机

数据结构与算法

weixin_46357810 — Fri, 23 Oct 2020 22:31:05 +0800

1.1 使用计算机求解问题 1.1.1 开发（设计、编写）一个程序，通常是为了解决一类问题，程序每次执行时能够解决该问题的一个实例。 1.1.2 程序的开发过程：需求分析（深入分析情况和细节，得到一个尽可能严格表述的问题表述）数据组织和算法设计编码检查编译调试测试（关键在于设计一套出色的测试用例）维护 1.2 算法和算法设计 1.2.1 问题是需要解决的一类具体需求，而问题实例是所属问题的一个具体例子。算法则是解决问题的计算过程的严格描述，是一系列解决问题的清晰指令。