arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
Python运算符和表达式是编程中的核心概念，用于执行各种计算和操作。在本文中，我们将深入介绍Python运算符和表达式的各个方面，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符等，以帮助你更好地理解和应用它们。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
除非显式说明，np.array会尝试为新建的这个数组判断一个较为合适的数据类型。数据类型保存在特殊的dtype对象中。比如上面的两个例子中。我们有：
经验证，a1 = t 得到的是 t，a2 = tf.identity(t) 得到的不是 t ，只是 t 的副本。这样有利于用副本进行运算而不引起 原tensor 的数值变化。
numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表：
np.logical_and (逻辑与) Syntax np.logical_and(x1, x2, *args, **kwargs) Test >>> np.logical_and(True, False) False >>> np.logical_and([True, False], [False, False]) array([False, False], dtype=bool) >>> x = np.arange(5) >>> np.logical_and(x>1, x<4) arra
numpy.logical_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logical_and'>
numpy.logical_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logical_or'>
NumPy：Numerical Python，即数值Python包，是Python进行科学计算的一个基础包，因此要更好理解和掌握Python科学计算包，尤其是pandas，需要先行掌握NumPy库的用法
这段时间，LSGO软件技术团队正在组织 “机器学习实战刻意练习”活动，这个活动是“Python基础刻意练习”活动的升级，是对学员们技术的更深层次的打磨。在用 Python 写各类机器学习算法时，我们经常会用到 NumPy库，故在这里总结一下，以方便学员们的学习。
STL内建了一些函数对象：算数仿函数、关系仿函数、逻辑仿函数 用法： 这些仿函数所产生的对象，用法和一般函数完全相同； 使用內建函数对象，需要引入头文件#<include><functional> 一、算数仿函数 #include<iostream> using namespace std; #include <functional> //内建函数对象头文件 //内建函数对象 算术仿函数 //negate 一元仿函数 取反仿函数 void test01() { negate<int>n;
下面的程序会报错：RuntimeError: Subtraction, the `-` operator, with a bool tensor is not supported. If you are trying to invert a mask, use the `~` or `logical_not()` operator instead.
功能：实现逻辑运算 函数原型： #include<iostream> using namespace std; #include<functional> #include<vector> #in
逻辑型：也就是其它语言中的布尔型，包括 真（true）、假（false） 两种数值。在适当的场景使用逻辑型能够简化相关操作。
2.2.3: Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组 NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other sequence-like objects like lists. NumPy数组也可以与其他数组或其他类似于序列的对象（如列表）建立索引。 Let’s take a look at a few examples. 让我们来看几个例子。 I’m first going to define my arr
最近在看张若愚老师的《Python科学计算》，也算是对Python的基本功进行一次锻炼，看着就记下笔记，这里开个系列来分享一下个人笔记，文章内容都是markdown直接编译过来的，所以排版也没多花心思了。
在我们编写公式时，特别是编写数组公式时，往往会生成由TRUE/FALSE值组成的中间数组。有些Excel函数可以忽略这些布尔值，例如SUM函数，但是很多函数不能处理这些布尔值，如果将它们传递给这些函数，就会导致错误。因此，在将这些布尔值传递给函数继续处理时，需要将它们转换成数字。
NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多：
所谓掩膜数组是指数据和掩膜共同构成的数组。这里的数据通常是指不完整或包含缺省值的数据。对于完整的数据来说也不需要转换为掩膜数组。掩膜是指用来将数据中不完整或包含缺省值的的地方给遮住。被遮住的部分就不再参与后续运算。
函数描述用法abs fabs计算 整型/浮点/复数 的绝对值 对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs()sqrt计算元素的平方根。等价于array ** 0.5np.sqrt()square计算元素的平方。等价于 array **2np.squart()exp计算以自然常数e为底的幂次方np.exp()log log10 log2 log1p自然对数(e) 基于10的对数 基于2的对数 基于log(1+x)的对数np.log() np.log10() np.log2() np.log1p()sign计算元素的符号：1：正数 0：0 -1：负数np.sign()ceil计算大于或等于元素的最小整数np.ceil()floor计算小于或等于元素的最大整数np.floor()rint对浮点数取整到最近的整数，但不改变浮点数类型np.rint()modf分别返回浮点数的整数和小数部分的数组np.modf()isnan返回布尔数组标识哪些元素是 NaN （不是一个数）np.isnan()isfinite isinf返回布尔数组标识哪些元素是有限的（non-inf, non-NaN）或无限的np.isfiniter() np.isinf()cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数 logical_and/or/not/xor逻辑与/或/非/异或 等价于 ‘&’ ‘|’ ‘!’ ‘^’测试见下方
本文主要介绍了在Salesforce中创建自定义字段和设置公式以及如何使用这些自定义字段和公式。作者通过一个实际的案例，展示了如何在Salesforce中创建自定义字段，并使用公式对数据进行计算。此外，作者还介绍了如何使用Validation Rule对自定义字段进行约束，以确保数据的有效性。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433
C++ 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 , 预定义了一系列的 " 函数对象 “ , 又称为 ” 仿函数 Functors " ;
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；如果出现的次数相同，则保留原顺序。示例中，“XXX”和“DDD”出现的次数最多，均为3次，但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前，因此提取的顺序为“XXX、DDD”。
绝大多数Excel函数都可以忽略传递给它们的布尔值（有时还有其他非数字值）。因此，它们可以有效地缩小操作的范围，该范围内仅包含非布尔值（或数字），这样使我们可以在函数中包含条件语句（通常使用IF函数），从而限制公式构造最终要处理的值。
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时，都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组，然后使用整数数组进行下标运算。
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：
值是通过计算表达式产生的数据。本节介绍 M 语言中值的种类。每种值都与文字语法、一组该类型的值、一组定义在该组值上的运算符以及归属于新构造值的内在类型相关联。
有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值，我们可以标记该元素为被屏蔽（无效）状态。
numpy包含两种基本的数据类型：数组（array）和矩阵（matrix）。无论是数组，还是矩阵，都由同种元素组成。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
给定一个含有 M x N 个元素的矩阵（M 行，N 列），请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素，对角线遍历如下图所示。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个
逻辑运算又称布尔运算。逻辑运算符可以将两个或多个关系表达式连接成一个或使表达式的逻辑反转。最常用的逻辑运算符有：“非”（¬）、“与”（∧）、“或”（∨）。
全国排名：1125 / 1966，57.2%；全球排名：4236 / 7924，53.5%
np.arange(begin,end,step)：生成一个从begin到end-step的步长为step的一维数组，其中begin(默认0),step(默认1)可省略
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。 2）对于多个元素索引，索引也是从0开始，但是不包含最后一个索引值对应的元素，属于前闭后开区间索引，x[2,5]表示x的第3，4，5三个元素。 3）对于多个维度索引，维度之间用，（逗号隔开），例如X[1:3,4:6] 。 4）支持切片索引。 5）支持布尔值索引。 6）支持负数索引，-a代表d-a位置，d为该维度大小，例如-1代表最后一个元素的索引。 7）支持空位置，例如 x[:3]代表3前面所有的元素，但是不包括3 x[2：]表示2后面所有元素，并包含2。
在刚开始使用pandas DataFrame的时候，对于数据的选取，修改和切片经常困惑，这里总结了一些常用的操作。
STL 内建了一些函数对象。分为:算数类函数对象,关系运算类函数对象，逻辑运算类仿函数。这些仿函数所产生的 对象，用法和一般函数完全相同，当然我们还可以产生无名的临时对象来履行函数功能。使用内建函数对象，需 要引入头文件 #include。
Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
代码中的注释经常用来表达代码内容的含义或者保存一些不执行但要保留的代码进行对比查看
JavaScript中有三个逻辑运算符，&&与、||或、!非，虽然他们被称为逻辑运算符，但这些运算符却可以被应用于任意类型的值而不仅仅是布尔值，他们的结果也同样可以是任意类型。
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