标签：Excel公式 本文谈谈如何生成按a至z的顺序字母组成的数组。...有时候，我们想生成由a至z的字母顺序组成的数组： {“a”,”b”,”c”,”d”,”e”,”f”,”g”,”h”,”i”,”j”,”k”,”l”,”m”,”n”,”o”,”p”,”q”,”r”,”s”...图1 在公式栏中，可以看到生成的按字母顺序组成的数组，可以复制并粘贴到公式中使用。 当然，可以直接使用公式生成数组。...公式如下： =CHAR(96+COLUMN(A1:Z1)) 上面生成的是由小写字母组成的数组，如果要生成由大写字母按顺序组成的数组，可以使用公式： =CHAR(64+COLUMN(A1:Z1)) 这样，...举一个非常简单的示例来演示。如果查找字母f在数组中的位置，可以使用公式： =MATCH("f",CHAR(96+COLUMN(A1:Z1)),0) 得到数字6，即字母f在该数组中第6个位置。
table 是一个由 HashEntry 对象组成的数组 static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable...{ /** * 在本 segment 范围内，包含的 HashEntry 元素的个数 * 该变量被声明为 volatile 型 */...int modCount; /** * 当 table 中包含的 HashEntry 元素的个数超过本变量值时，触发 table 的再散列 */...transient int threshold; /** * table 是由 HashEntry 对象组成的数组 */...，找到 table 中对应的那个桶（table 数组的某个数组成员） */ HashEntry getFirst(int hash) {
方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组 numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep =...True retstep 该值为True时，显示间距，默认为False dtype ndarray的数据类型 # 生成1到10的10个数值组成的等差序列 array=np.linspace(1,10,10
., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [
科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象 通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...，表示想要创建的数组 dtype 接收 data-type ，表示数组所需的数据类型，未给定则选择保存对象所需的最小类型，默认为 None ndmin 接收 int ，制定生成数组应该具有的最小维数，...(a, size=None, replace=True, p=None) choice 函数表示从给定一维数组 a 或由 n 确定的 arange(n) 数列中以一定概率 p 随机采样 size 次，当
shell 中的字典和数组 # --------------------- echo "shell定义字典" #必须先声明 declare -A dic dic=([key1]="value1" [key2...]="value2" [key3]="value3") #打印指定key的value echo ${dic["key1"]} #打印所有key值 echo ${!...dic[*]} #打印所有value echo ${dic[*]} #字典添加一个新元素 dic+=（[key4]="value4"） #遍历key值 for key in $(echo ${!...dic[*]}) do echo "$key : ${dic[$key]}" done echo "shell定义数组"
numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖
在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....，所以通过上述方式只能访问，不能修改原始数组中的值。...2. flat迭代器 数组的flat属性返回的是数组的迭代器，通过这个迭代器，可以一层for循环就搞定多维数组的访问，用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...for循环迭代数组即可，注意二维数组和一维数组的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...z[idx]) 输出： 索引数组idx= [2, [1, 3]] 用idx做索引检索数组z得到的子集z[idx]= [92 52] 五、应用统计与排序函数 （一）常用统计函数 NumPy 中提供了很多用于统计分析的函数...格式：numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数 使用说明 a 要排序的数组 kind 排序算法，默认为“quicksort” order 排序的字段名，可指定字段排序，默认为...使用 argsort 和 lexsort 函数，可以在给定一个或多个键时，得到一个由整数构成的索引数组，索引值表示数据在新的序列中的位置。
前言: 在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。...这个2维数据是由3个1维数组组成的，这3个1维数组当然也有索引号也是[0,1,2]，[ :2 ] 就表示它要切取2维（0轴）上3个1维数组中的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，于是得到 ([ 1,...((2, 2, 4)) print(数组) print(数组.shape) 数组的维度：（2，2，4） 元组索引（下标）：[0,1,2] 我们转换它： 3维数组的1维（2轴）上是4个一维数组，每个1维数组都有一个由...0,1两个轴编号组成的索引 [ 0,0 ] , [ 0,1 ] , [ 1,0 ] , [ 1,1 ]，transpose方法传入的参数是轴编号 (1, 0, 2) 在就是把元组的索引顺序改变成 [ 1,0,2...] 也就是把数组 [ 0,1 ] 的一维数组变成数组[ 1,0 ] numpy数组转置换轴 transpose方法 【行列转置】 import numpy as np 数组=np.arange(24
在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...，对副本的操作并不会影响到原始数组；视图是一个数组的引用，对引用进行操作，也就是对原始数据进行操作，所以修改视图会对应的修改原始数组。...在使用函数和方法时，我们首先要明确其操作的是原始数组的副本还是视图，然后根据需要来做选择。...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,
2021-07-16：三个无重叠子数组的最大和。给定数组 nums 由正整数组成，找到三个互不重叠的子数组的最大和。每个子数组的长度为k，我们要使这3*k个项的和最大化。...返回每个区间起始索引的列表（索引从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。 ? 福大大 答案2021-07-16： 时间紧，见代码。 代码用golang编写。...} } a := 0 b := 0 c := 0 max = 0 for i := k; i 的起始点
2、numpy官网关于广播机制的一句原话 In order to broadcast ，the size of the trailing axes for both arrays in an operation...概念：广播(Broadcast)是numpy对不同形状(shape)的数组,进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相对应的元素上进行。...② 标量和一维、二维、三维数组之间的广播运算 ? ③ 一维数组和二维数组之间的广播运算 ? ⑤ 二维数组和三维数组元素之间的广播运算 ? 3）图示说明：什么样的数据才可以启用广播机制？...原因是：numpy的底层是集成了C语言的，因此numpy数组元素的底层存储也就是“C风格”的，下面我们来对这种风格进行说明。...C指的就是C语言，numpy底层集成了C语言，因此当你不指定order参数的时候，默认就采用的是C语言风格，C语言风格，最右边的索引变化最快。 F指的就是F语言，最左边的索引变化最快。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack...() 其中最泛用的是第一个和第二个。...第二个则没有内存占用大的问题。...：按列方向组合 二维数组：同hstack一样 5、行组合row_stack() 以为数组：按行方向组合 二维数组：和vstack一样 6、“==”用来比较两个数组 >>> a==b array(
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...上例是 NumPy 中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例 生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组...实例 生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,
上次我们对比学习了一下ExcelVBA中数组、集合和字典的概念和声明语法，我个人觉得在声明部分，三者的区别还是挺大的。...下面我们一块学习一下赋值方面的知识点，因为内容较多，我们今天就先学习一下给数组变量赋值的内容 三、赋值 不管是数组、集合还是字典，都有向变量赋值的操作，赋值也是这几个概念的核心和关键，操作也有很大不同。...1.向数组变量赋值 对数组来说，数组中的每个元素数据类型必须相同，从数组声明就可以看出，这是数组与集合和字典的明显不同。这就要求向数组变量赋值时的数据规范必须严格。...image.png a.向数组中单个数组元素的赋值 当数组已经确定了长度，我们就可以对数组内的元素进行赋值。...这种情况是我们不想要的，我们只想扩大一下数组，之前填充到数组中的内容是不想改变的。
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。 题目数据保证答案符合 32 位整数范围。...示例 1： 输入：nums = 1,2,3, target = 4 输出：7 解释： 所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1, 3) (2, 1, 1...) (2, 2) (3, 1) 请注意，顺序不同的序列被视作不同的组合。...提示： 1 <= nums.length <= 200 1 <= numsi <= 1000 nums 中的所有元素 互不相同 1 <= target <= 1000 力扣377。...rest， // nums中所有的值，都可能作为分解rest的，第一块！
2021-08-07：与数组中元素的最大异或值。给你一个由非负整数组成的数组 nums 。另有一个查询数组 queries ，其中 queries[i] = [xi, mi] 。...第 i 个查询的答案是 xi 和任何 nums 数组中不超过 mi 的元素按位异或（XOR）得到的最大值。...如果 nums 中的所有元素都大于 mi，最终答案就是 -1 。...返回一个整数数组 answer 作为查询的答案，其中 answer.length == queries.length 且 answer[i] 是第 i 个查询的答案。...数组的元素的二进制，前缀树存最小值。 代码用golang编写。
2024-05-08：用go语言，给定一个由正整数组成的数组 nums， 找出数组中频率最高的元素， 然后计算该元素在数组中出现的总次数。 输入：nums = [1,2,2,3,1,4]。...大体步骤如下： 1.创建一个空的字典 cnt 用于存储每个元素的出现次数。 2.初始化 maxCnt 和 ans 为 0，分别表示当前最大的出现次数和频率最高的元素在数组中的总次数。...3.遍历数组 nums 中的每个元素 x： • 将元素 x 添加到字典 cnt 中，并将其对应的值加一表示出现次数增加。 • 获取元素 x 的出现次数 c。...总的时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组 nums 的长度，因为需要遍历整个数组。...总的额外空间复杂度：O(k)，其中 k 是数组 nums 中不同元素的个数，因为需要使用字典 cnt 来存储元素的出现次数。
np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一： count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
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