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问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...例如，在上述条件基础上，要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0

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python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示： In [1]: numpy as np In [2]: x = np.linspace(0,10,5) In [3]: y = np.sin...7.50000000e+00, 9.37999977e-01, -7.66584515e-03], [ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02]]) 如果我想使用...scipy.interpolate.interp1d,如何格式化它只需要调用一次？...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它....标签：scipy,python,numpy,interpolation 来源： https://codeday.me/bug/20191120/2044846.html 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

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    Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

    最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。

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    NumPy之:理解广播

    简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。 基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...但是如果使用Numpy的广播特性，那么就不必须元素的个数准确对应。...下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是

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    NumPy之:理解广播

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    NumPy之:理解广播

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    吐血整理！绝不能错过的24个顶级Python库

    可提供所有需要的工具有效地从网站中抓取数据，且依需要处理数据，并以使用者偏好的结构和格式存储数据。...离群值检测基本上是识别与大多数数据显著不同的稀有项或观测值。 以下代码可用于下载pyOD： pip install pyod PyOD是如何工作的？如何实现PyOD？...NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数，同时还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。 NumPy是一个开源库，有多方贡献者。...OpenCV-Python使用了上文提到的NumPy。所有OpenCV阵列结构都与NumPy数组相互转换。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成变得更加容易。 ?...用于数据库的Python库 学习如何从数据库存储、访问和检索数据是数据科学家必备的技能。但是如何在不首先检索数据的情况下做到建模呢？ 接下来介绍两个与SQL相关的Python库。

    2.2K20

    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...一维索引 一般来说，索引的工作方式与你使用其他编程语言（如Java、C＃和C ++）的经验相同。 例如，你可以使用括号操作符[]来访问元素，指定零偏移索引来检索值。...print(data[5]) 运行该示例将输出以下错误： IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 5 一个关键的区别是，你可以从数组末尾使用负向索引来检索偏移值...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。

    19.2K90

    【16】进大厂必须掌握的面试题-100个python面试

    如何在python中使用三元运算符？ 答案： 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。它由true或false值以及必须对其评估的语句组成。...NumPy数组更快，您可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计信息，线性代数，直方图等内置大量内容。 Q46。 如何将值添加到python数组？...多级继承-从基类base1继承的派生类d1和从base2继承的d2。 层次继承–从一个基类可以继承任意数量的子类 多重继承–派生类继承自多个基类。 Q56。如何在Python中创建类？...如何获取NumPy数组中N个最大值的索引？...大多数新功能属于SciPy，而不是NumPy。 Q90。您如何使用NumPy / SciPy制作3D图/可视化图像？

    16.5K30

    TensorFlow2.0（2）：数学运算

    Broadcasting机制解除了只能维度数和形状相同的张量才能进行运算的限制，当两个数组进行算术运算时，TensorFlow的Broadcasting机制首先对维度较低的张量形状数组填充1，从后向前，...逐元素比较两个数组的形状，当逐个比较的元素值（注意，这个元素值是指描述张量形状数组的值，不是张量的值）满足以下条件时，认为满足 Broadcasting 的条件： （1）相等 （2）其中一个张量形状数组元素值为...算术运算的结果的形状的每一元素，是两个数组形状逐元素比较时的最大值。...b相乘的例子，a的形状是（3，），b的形状是(2, 2, 3)，在Broadcasting机制工作时，首先比较维度数，因为a的维度为1，小于b的维度3，所以填充1，a的形状就变成了（1,1,3），然后从最后端的形状数组元素依次往前比较...当然，在TensorFlow的Broadcasting机制运行过程中，上述操作只是理论的，并不会真正的将a的形状变成（2,2,3,），更不会将每一行填充[1,2,3]，只是虚拟进行操作，真正计算时，依旧是使用原来的张量

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    重新调整Keras中长短期记忆网络的输入数据

    这意味着，输入层在拟合模型和预测时期望得到一个三维数据数组，即使数组的特定维度包含一个单一值，例如一个样本或一个特性。...例如，这可能是10个值的序列: 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0 我们可以将这个数字序列定义为一个NumPy数组。...from numpyimport array data= array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]) 然后，我们可以在NumPy数组上使用reshape...input_shape参数需要一个包含两个值的元组定义步骤和时间特性。 样本的数量被认为是1或更多。 NumPy数组的 reshape() 函数可以用来重新调整一维，二维和三维数据。.../numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.reshape.html） 如何将Python中的时间序列转换成监督学习问题（链接地址为http://machinelearningmastery.com

    1.7K40

    猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

    6 Numpy的约减即操作 6.1 约减计算 6.2 数组排序操作 6.3 检索数组元素 6.3数组转置 7 随机数生成 7.1 numpy的random库 1.numpy介绍 numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包...比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。...numpy中提供了多种形式的索引：整数索引、花式索引和布尔索引，通过这些索引可以访问数组的单个、多个或一行元素。此外，还可以使用切片访问数组的元素。...4.1 使用整数索引访问元素 numpy中可以使用整数索引访问数组，以获取该数组中的单个元素或一行元素。 一维数组访问元素的方式与列表访问元素方式相似，它会根据指定的整数索引获取相应位置的元素。...any()函数用于判断数组的元素是否有一个满足条件，满足条件则返回True，否则就返回False。

    5.8K30

    python自测100题「建议收藏」

    第二种方法中，唯一必须重写的方法是run()。 Q18.如何在python中使用三元运算符？ Ternary运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。...Q85.如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？...我们可以使用下面的代码在NumPy数组中获得N个最大值的索引： importnumpy as np arr =np.array([1, 3, 2, 4, 5]) print(arr.argsort()[...4）NumPy数组更快 你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q88.解释装饰器的用法 Python中的装饰器用于修改或注入函数或类中的代码。...Q90.如何使用NumPy / SciPy制作3D绘图/可视化？ 与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围，但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包。

    5.8K20

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    △在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3NumPy数组中不起作用。...二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ? all和any两个函数也能使用axis参数： ?...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。...3、还有一个参数order，但是如果从普通（非结构化）数组开始，则既不快速也不容易使用。

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    python自测100题

    第二种方法中，唯一必须重写的方法是run()。 Q18.如何在python中使用三元运算符？ Ternary运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。...Q85.如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？...我们可以使用下面的代码在NumPy数组中获得N个最大值的索引： importnumpy as np arr =np.array([1, 3, 2, 4, 5]) print(arr.argsort()[...4）NumPy数组更快 你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q88.解释装饰器的用法 Python中的装饰器用于修改或注入函数或类中的代码。...Q90.如何使用NumPy / SciPy制作3D绘图/可视化？ 与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围，但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包。

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    NumPy 1.26 中文文档（五十）

    片段是一种在需要时有条件地将代码插入包装文件中的方法，并且如果不需要则不插入。如果多个类型映射需要相同的片段，则该片段只会在包装代码中插入一次。...本文档提供了如何使用 numpy.i 的信息，这是一个定义了一系列旨在使上面描述的数组相关转换相对简单实现的 SWIG 接口文件。例如，假设上面定义的 rms 函数原型在名为 rms.h 的头文件中。...您会在堆上分配一个或多个数组，并调用函数填充数组的值的情况。...片段是一种在需要时有条件地将代码插入到包装文件中的方法，如果不需要，则不插入。如果多个类型映射需要同一个片段，那么片段只会被插入你的包装代码一次。...片段是一种在需要时有条件地将代码插入到您的包装文件中的方法，在不需要时不插入。如果多个类型映射需要相同的片段，则该片段只会被插入到您的包装代码中一次。

    15010

    再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！

    5 提取 Numpy 矩阵的前 n 列 列范围1 列范围2 列范围3 特定列 特定行和列 从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为...数组转换为 JSON 检查 NumPy 数组中是否存在值 创建一个 3D NumPy 数组 在numpy中将字符串数组转换为浮点数数组 从 Python 的 numpy 数组中随机选择 Example...3D NumPy 数组 计算不同长度的 Numpy 数组的平均值 从 Numpy 数组中删除 nan 值 Example 1 Example 2 向 NumPy 数组添加一列 在 Numpy Array...中打印浮点值时如何抑制科学记数法 Numpy 将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 初始化 NumPy 数组 创建重复一行 将 NumPy 数组附加到 Python 中的空数组 找到 Numpy...，用于根据给定条件从数组中选择性地选取值 标准集合操作的 NumPy 示例 1有多个条件时替换 Numpy 数组中的元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 import numpy as np the_array

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