numpy的基本拼接.拆分.添加.删除API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.concatenate((a, b), axis=0) np.concatenate方法沿现有的轴拼接一系列数组.输入数组(a.b.c)等要以元组形式输入,要求除了在所指定的拼接轴外形状一致.axis表示所指示的拼接轴,默认为0,为None时表示拼接前将所有输入数组展平. >>> a = np.arange(8).reshape(4, 2) &…

用JSON-server模拟REST API(三) 进阶使用 前面演示了如何安装并运行 json server , 和使用第三方库真实化模拟数据 , 下面将展开更多的配置项和数据操作. 目录: 配置项 返回静态文件 移动设备访问 自定义路由 npm启动 数据过滤 属性值(Filter) 分割(Slice) 排序(Sort) 运算符(Operators) 全文检索(Full-text search) 关系图谱(Relationships) 作为中间件 上一篇 用JSON-server模拟REST…

Express4.x API 译文 系列文章 Express4.x API (一):application (译) -- 完成 Express4.x API (二):request (译) -- 完成 Express4.x API (三):Response (译) -- 完成 Express4.x API (四):router (译) -- 完成 技术库更迭较快,很难使译文和官方的API保持同步,更何况更多的大神看英文和中文一样的流畅,不会花时间去翻译--,所以我们看到express中文网更多的…

Atitit.index manager api design 索引管理api设计 1. kw 1 1.1. 索引类型 unique,normal,fulltxt 1 1.2. 聚集索引(clustered index,也称聚类索引 1 1.3. 索引方式:btree,hashtable 2 1.4. 索引使用所有的页面规模百分比 2 2. Ui 2 3. api 2 3.1. createIndex(indexName,cols) 2 3.2. Rebuild 2 3.3. Del 2 3.4…

Atitit.index manager api design 索引管理api设计 1. kw1 1.1. 索引类型 unique,normal,fulltxt1 1.2. 聚集索引(clustered index,也称聚类索引1 1.3. 索引方式:btree,hashtable2 1.4. 索引使用所有的页面规模百分比2 2. Ui2 3. api2 3.1. createIndex(indexName,cols)2 3.2. Rebuild2 3.3. Del2 3.4. Up2 4. -…

1.方法的静态和动态调用: struts.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.3.dtd">…

numpy的基本索引API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.单个元素的索引 对于一维数组,索引方式与内置的List相同.正索引从0开始,负索引从-1开始. >>> x = np.arange(10)>>> xarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 在多维数组中也是同理.x[0,2] 与 x[0…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Numpy专题的第5篇文章,我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数. 基本统计方法 在日常的工作当中,我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况.比较常用的有均值.方差.标准差.百分位数等等.前面几个都比较好理解,简单介绍一下这个百分位数,它是指将元素从小到大排列之后,排在第x%位上的值.我们一般常用的是25%,50%和75%这三个值,通过这几个值,我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解. 前面三个指标:均值…

前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值,可同时选择多个…

Python 中原生的数组就支持使用方括号([])进行索引和切片操作,Numpy 自然不会放过这个强大的特性.  单个元素索引 1-D数组的单元素索引是人们期望的.它的工作原理与其他标准Python序列一样.它是从0开始的,并且接受负索引来从数组的结尾进行索引. import numpy as np a = np.arange(10) a Out[130]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) a[3] Out[131]: 3 a[-2] Out[132]…