numpy的基础运算中还有很多运算,我们这里再记录一些. 最小/大值索引 前面一篇博文中我们讲述过如何获得数组中的最小值,这里我们获得最小/大值的索引值,也就是这个最小/大值在整个数组中位于第几位. import numpy as np a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin()) print("最大值索引:",…

目录 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 1.2.2 数组的索引:获取单个元素 1.2.3 数组切片:获取子数组 1.2.4 数组的变形 1.2.5 数组的拼接和分裂 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 import numpy as np np.random.seed(0) x1 = np.random.randint(10,size=6) x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))…

目录: 建议10:创建对象时需要考虑是否实现比较器 建议11:区别对待==与Equals 建议12:重写Equals时也要重写GetHashCode 一.建议10:创建对象时需要考虑是否实现比较器 比较一下基本工资: class Salary : IComparable { public string Name { get; set; } public decimal BaseSalary { get; set; } public decimal Bonus { get; set; } publ…

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (78) - 自定义控件: 基础知识, 依赖属性, 附加属性 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 控件(自定义控件) 自定义控件的基础知识,依赖属性和附加属性 示例演示自定义控件的基础知识,依赖属性和附加属性1.自定义控件的示例/MyControls/themes/generic.xaml <ResourceDictionary xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/200…

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…

(3.10)mysql基础深入——mysqld 服务器与客户端连接过程 源码分析[待写]…

初学Direct X(10) -- D3D基础预备知识 1. 像素格式 D3DFMT_X8R8G8B8(F) X:未加使用 8:8位用于显示 B:用于显示蓝色 F:浮点像素类型 以下三个较为常用,使用其他之前务必验证显卡是否支持 D3DFMT_R8G8B8 D3DFMT_X8R8G8B8 D3DFMT_A8R8G8B8 2. 内存池 定义资源缓存的存储位置 可默认宏为:D3DPOOL_DEFAULT 3. 深度缓存 是只含有特定像素的深度信息而不含图像数据的表面,可用于判断物体的前后显示 D3D…

建议10: 创建对象时需要考虑是否实现比较器 有对象的地方就会存在比较,在.NET的世界中也一样.举个最简单的例子,在UI中,有一个10个人的Salary列表.根据排序的需要,列表要支持针对基本工资来罗列Salary.这个时候,接口IComparable就会起作用,代码如下所示: class Salary : IComparable { public string Name { get; set; } public int BaseSalary { get; set; } public int…

摘要:没料到在悟空问答的回答大受欢迎,为方便朋友,重新整理汇总,内容包括长期必备.入门教程.练手项目.学习视频. 一.长期必备. 1. StackOverflow,是疑难解答.bug排除必备网站,任何编程问题请第一时间到此网站查找. 2. github,是源码学习.版本控制不可缺少的网站,找源码学习请第一时间到此网站,fork之后自己维护. 在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是…

numpy.array基础 使用numpy.__version__可以检查numpy的版本 当然也可以直接使用命令行检查numpy版本 也可以用来简化引用,使用as python list特点 numpy是可以不限定类型的 array是限定类型的,降低了灵活性,但是效率更高,但是还有一个缺点,array只是将数据当做一个二维数组或者矩阵来看,无论哪种,array都没有配备相应的向量,用以对其进行相应的计算 numpy.array保存的是int32位整形(为啥我看别人是int64位) 因此即使输入…