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Python 全栈 191 问（附答案）

NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？ Pandas 的 isin, set_index, reindex使用过吗？ EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗？...列表 a，切片 a[:-1] 实现什么功能？，a[::-1] 又实现什么功能？ 列表 a, 切片 a[1:5:2] 实现什么功能？ (1) 是元组吗？(1,) 是什么类型？ 元组能增删元素吗？...说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...十进制转二进制，转十六进制的函数各叫什么？ 什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？ range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？ zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行

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使用python创建数组的方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文介绍两种在python里创建数组的方法。第一种是通过字典直接创建，第二种是通过转换列表得到数组。...方法1.字典创建 （1）导入功能 （2）创立字典 （3）将字典带上索引转换为数组 代码示例如下： import numpy as np import pandas as pd data={“name...他将返回“num-4”（第三为num）个等间距的样本，在区间[start-1, stop-4]中 方法2：列表转换成数组 （1）导入功能，创建各个列表并加入元素 （2）将列表转换为数组 （3）把各个数组合并...（4）可视需要转置数组 代码示例如下： import pandas as pd import numpy as np list1=[‘name’,‘sex’,‘school’,‘Chinese’...data=pd.concat([df1,df2,df3,df4],axis=1) data.columns=[1,2,3,4] data=data.T 运行结果如下： 扩展： data.T 可转置数组

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    100 个基本 Python 面试问题第四部分(81-100)

    Q-97：如何将列表转换为其他数据类型？ Q-98：在没有明确提及的情况下，你如何计算列表中每个项目的出现次数？ Q-99：什么是 NumPy，它比 Python 中的列表好在哪里？...调用 Python 的tuple() 函数将列表转换为元组。 此函数将列表作为其参数。 但是请记住，将列表变成元组后我们无法更改列表，因为它变得不可变。...将列表转换为集合会带来两个副作用。 Set 不允许重复条目，以便转换将删除任何此类项目。 集合是有序集合，因此列表项的顺序也会改变。 但是，我们可以使用set() 函数将列表转换为 Set。...NumPy 是一个用于科学计算的 Python 包，可以处理大数据量。它包括一个强大的 N 维数组对象和一组高级函数。 此外，NumPy 数组优于内置列表。 NumPy 数组比列表更紧凑。...# 创建一个空数组 numpy.empty(shape=(0,0)) 回到目录 ---- 总结——100 个基本 Python 面试题 我已经写了很长一段时间的技术博客，这是我的一篇面试题分享。

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    python转置矩阵代码_python 矩阵转置

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用python怎么实现矩阵的转置 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵转置怎么做？...5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return...T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...= A’; 通用方法：reshape()函数 示例如下： 说明：reshape(A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵

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    pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

    非数字型：字符串、列表、元组、字典。...这里简要的看下例子，一般情况下我们是这么定义一个数组的： ? 当然，我们也可以使用如下方式定义：先指定数组中元素的类型，再创建数组 ? 为什么我们要这么定义呢，这么定义不是没有第一种简便吗？...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

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    python面试题目及答案(数据库常见面试题及答案)

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。...set（） - 此函数在转换为set后返回类型。 list（） - 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。 dict（） - 此函数用于将顺序元组（键，值）转换为字典。...Q15、Python数组和列表有什么区别？ Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。...Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式，并使用dump函数将其转储到文件中，此过程称为pickling。...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。 Q46、如何将值添加到python数组？

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    吐血总结！50道Python面试题集锦（附答案）「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。...set（） - 此函数在转换为set后返回类型。 list（） - 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。 dict（） - 此函数用于将顺序元组（键，值）转换为字典。...Q15、Python数组和列表有什么区别？ Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。...Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式，并使用dump函数将其转储到文件中，此过程称为pickling。...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。 Q46、如何将值添加到python数组？

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    Python 最常见的 120 道面试题解析

    基本 Python 面试问题 Python 中的列表和元组有什么区别？ Python 的主要功能是什么？ 什么类型的语言是 python？编程或脚本？ Python 是一种解释性语言吗？...NumPy 阵列在（嵌套）Python 列表中提供了哪些优势？ 如何将值添加到 python 数组？ 如何删除 python 数组的值？48.Python 有 OOps 概念吗？...Web Scraping - Python 面试问题 如何使用我已经知道的 URL 地址本地保存图像？ 你需要从 IMDb 前 250 电影页面中删除数据。它应该只有字段电影名称，年份和评级。...python numpy 比列表更好吗？ 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？ 你如何用 Python / NumPy 计算百分位数？ NumPy 和 SciPy 有什么区别？...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中

    6.3K20

    吐血总结！100个Python面试问题集锦

    在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。...set（） - 此函数在转换为set后返回类型。 list（） - 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。 dict（） - 此函数用于将顺序元组（键，值）转换为字典。...Q15、Python数组和列表有什么区别？ Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。...Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式，并使用dump函数将其转储到文件中，此过程称为pickling。...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。 Q46、如何将值添加到python数组？

    10K20

    1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

    如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...其中，你的选择可以是标量，也可以是数组。只要它符合你的条件。 这是我们第一次尝试将多个条件从.apply()方法转换为向量化的解决方案。...完成此计算的另一种更加Numpy向量化的方法是将Numpy数组转换为timedeltas，获得day值，然后除以7。这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。...4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。

    6.9K41

    pandas系列之Series数据类型

    Series类型 Series 是一维数组结构，它仅由index（索引）和value（值）构成的。...导入库 先导入两个库： import pandas as pd import numpy as np Series类型创建与操作 通过可迭代类型列表、元组生成 通过python字典生成 通过numpy数组生成...使用numpy数组 s6 = pd.Series(np.arange(3,9)) s6 # 结果 0 3 1 4 2 5 3 6 4 7 5 8 dtype: int64...在将s8转成DataFrame的过程中涉及到3个函数： to_frame：转成DataFrame reset_index：DataFrame类型的索引重置 rename：DataFrame的字段属性重置...扩展阅读 在之前写过的旅游攻略文章中使用pandas的很多知识点，可供学习： 海滨城市：厦门真的不止鼓浪屿 娱乐之都：长沙31块的臭豆腐它香吗? 美食之都：成都的火锅应该很辣吧!

    2.1K40

    pandas

    使用pandas过程中出现的问题 TOC 1.pandas无法读取excel文件：xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported 应该是xlrd...、字典或者Series的字典 二维数组 一个Series对象 另一个DataFrame对象 5.dataframe保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer...原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作： 可以添加更多的参数，比如...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。...in range(10): result = fk.name_female() data.append(result) # 创建一个 DataFrame 对象，将列表作为一列数据

    17310

    python及numpy，pandas易混淆的点

    在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...例如mat结构可以非常方便地做转置（matName.T），求逆（matName.I），求伴随矩阵（matName.A） pandas pandas的Series数据结构对象：类似于numpy的ndarray...pd.Series(data)，data可以是numpy的array或者python的列表都可以. obj=pd.Series([4,7,-5,3]) obj.index 返回obj的索引 obj.values...可以把python字典类型的数据直接给Series对象，pandas会自动将key转换为index，data还是data。...数组切片： numpy的零矩阵 np.zeros((3,3)) 3维零矩阵，对于矩阵，形参必须是带括号（）的，即tuple类型。

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    python及numpy，pandas易混淆的点

    在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...例如mat结构可以非常方便地做转置（matName.T），求逆（matName.I），求伴随矩阵（matName.A） pandas pandas的Series数据结构对象：类似于numpy的ndarray...pd.Series(data)，data可以是numpy的array或者python的列表都可以. obj=pd.Series([4,7,-5,3]) obj.index 返回obj的索引 obj.values...可以把python字典类型的数据直接给Series对象，pandas会自动将key转换为index，data还是data。...数组切片： numpy的零矩阵 np.zeros((3,3)) 3维零矩阵，对于矩阵，形参必须是带括号（）的，即tuple类型。

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