1.np.array构造函数 用法:np.array([1,2,3,4,5]) 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别? 标准Python的列表(list)中,元素本质是对象.如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU.因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组. 1.2 如何强制生成一个 float 类型的数组 d = np.arr…

https://www.cnblogs.com/oftenlin/p/7856389.html…

JS数组,字符串,json互相转换 JS数组转字符串 使用数组自带的join方法可以把数组转化为字符串: let arr = [1,2,'uu']; let str = arr.join(','); console.log(str); // 1,2,uu 如果素组元素包含对象,则调用对象的toString()方法将对象转化为字符串. class C { // 自定义类C,以及自定义toString()方法 toString() { return 'class C'; } } let cc = n…

1.select下拉列表操作 $(".kstitle").live('change', function () { var workType = $(this).val(); //1.获取value var attr1 = $(this).find("option:selected").attr("attr1");//2.获取attr1的值 var text = $(this).find("option:selected").…

融会了,也就熟悉了. 这事得多练,多改. <?php $empty1 = []; $empty2 = array(); $names = ['Harry', 'Ron', 'Hermione']; $names['badguy'] = 'Voldemort'; $names[8] = 'Snape'; $names[] = 'McGonagall'; $status = [ 'name' => 'James Potter', 'status' => 'dead', ]; $names[]…

//----------设置缓存----------- //Cache::put($key,$val,$minutes); 如果$key已存在,则覆盖原有值 Cache::put('name', '张三', 1); //Cache::add($key,$val,$minutes); 该方法只会在缓存不存在的情况下添加到缓存,成功返回true,失败返回false $r = Cache::add('name', '铁蛋', 1); //-----------永久存储缓存---------------…

1. 字符串相关的操作与格式化 # ### 字符串相关操作 # (1)字符串的拼接 + var1 = "亲爱的," var2 = "男孩" res = var1 + var2 print(res) # (2)字符串的重复 * var = "重要的事情说三遍" res = var * 3 print(res) # (3)字符串跨行拼接 \ strvar = "sdfsdfsdfkjjksssssssssssssssssssssssssss…

Pandas和Numpy的一些金融相关的操作 给定一个净值序列,求出最大回撤 # arr是一个净值的np.ndarray i = np.argmax( (np.maximum.acumulate(arr) - arr) / np.maximum.acculate(arr)) if i == 0: max_draw_dowm = 0 else: j = np.maximum(arr[:i]) # 开始位置 max_draw_down = (arr[j] - arr[i]) / arr[j] # i…

1.创建: import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) print(arr,arr.ndim) list=[1,2,3] arr=np.array(list) 2.增加 arr=numpy.array([1,2,3]) #arr中新增数据元素4 ad=numpy.array([4]) print(arr.ndim) arr.resize(len(arr),1) arr_ad=np.vstack((arr,ad)) print(arr_ad) arr_re=a…

1.创建数组array # 创建数组array import numpy as np a = np.array([1,2,3]) #创建数组 b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) c = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], [(3,2,1), (4,5,6) ] ], dtype=float) np.zeros((3,4)) #创建0数组 np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) #创建1…