讲解清晰,转载自:https://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427 众所周知,sum不传参的时候,是所有元素的总和.这里就不说了. 1 sum函数可以传入一个axis的参数,这个参数怎么理解呢?这样理解: 假设我生成一个numpy数组a,如下 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1]],[[1,0,2,0]

转载:https://blog.csdn.net/amuchena/article/details/89060798和https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html numpy中的sum()函数和python中不太一样:

看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数.sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: a = np.array([[0, 2, 1]])

在完成一个Access表中数据统计时,需要统计指定字段的和,使用到了Sum函数,但统计时发现,指定条件查询统计时有可能返回空值(Null),导致对应字段显示为空白,正常应显示为0.基本思路是在获取记录集RS后进行判断,然后设置为0. 今天突然想到iif,于是又测试了一篇,比之前的简单多了,关键代码: select iif(isnull(sum(求和字段)),0,sum(求和字段)) as 求和字段别名 from 表名 where 条件

SUM 是SQL语句中的标准求和函数,如果没有符合条件的记录,那么SUM函数会返回NULL. 但多数情况下,我们希望如果没有符合条件记录的情况下,我们希望它返回0,而不是NULL,那么我们可以使用例如下面的方法来处理: SELECT COALESCE(SUM(name),0) FROM person WHERE id > 0   行了,这下就不用费事去处理返回结果是否为NULL的情况了. COALESCE 函数的意思是返回参数列表中第一个为空的值,该方法允许传入多个参数,该函数也是SQL中的标准

近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法.但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景.所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法. Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度.可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格.用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg

SUM 是SQL语句中的标准求和函数,如果没有符合条件的记录,那么SUM函数会返回NULL. 但多数情况下,我们希望如果没有符合条件记录的情况下,我们希望它返回0,而不是NULL,那么我们可以使用例如下面的方法来处理: SELECT COALESCE(SUM(name),0) FROM person WHERE id > 0 行了,这下就不用费事去处理返回结果是否为NULL的情况了. COALESCE 函数的意思是返回参数列表中第一个为空的值,该方法允许传入多个参数,该函数也是SQL中的标准函数

import numpy a=numpy.random.randint(1, 4095, (5000,5000)) a.sum() 结果为负值, 这是错误的,a.sum()的类型为 int32,如何做才能是结果显示正确呢?按照如下做法: c=numpy.int64(a).sum() 结果为正直,正确,c的类型为int64. 原因为下面,结果的类型跟元素的类型一样. 如果 d=numpy.int64(a.sum()) ,是不管用的,结果还是负值. 其他人不会出现这种状况,有的会出现,原因还是不太清

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,

今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题.就是dot函数是如何对矩阵进行运算的. 一.dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3

weekdays.pyimport numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): return datetime.strptime(s.decode('ascii'), "%d-%m-%Y").date().weekday() dates, open, high, low, close=np.loadtxt('data.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1, 3

在Numpy对矩阵的转置中,我们可以用transpose()函数来处理. 这个函数的运行是非常反常理的,可能会令人陷入思维误区. 假设有这样那个一个三维数组(2*4*2): array ([[[ 0, 1, 2, 3],               [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],            [12, 13, 14, 15]]]) (1). 错误的观点 我们通常的想法是 从x轴看去,0, 1 ,2 ,3 从y轴看去,0,4 从z轴看去,0, 8 这样

在Python中使用help帮助 >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)     Returns the indices that would sort an array.          Perform an

tile函数位于python模块numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组. 函数的形式是tile(A,reps) 函数参数说明中提到A和reps都是array_like的,什么是array_like的parameter呢?在网上查了一下,始终搞不明白,便把熟悉的python数据类型都试了一下,得出以下结论. A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类

其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间,大于a_max的就使得它等于 a_max,小于a_min,的就使得它等于a_min. 高维数组也是同样的操作

SELECT SUM(case WHEN sex=1 then 1 else 0 end )as '男生', SUM(case when sex =2 then 1 else 0 end )'女生'FROM asex 这句sql输出的就是男女生的人数(1代表男生,2代表女生),SUM(case WHEN sex=1 then 1 else 0 end )这句话的含义就是统计sex列中值为1的行数总和. 转自:https://blog.csdn.net/langwang1993/article/d

从NumPy的官方完整查到rot90函数语法格式如下: rot90(m, k=1, axes=(0, 1) m是要旋转的数组(矩阵),k是旋转的次数,默认旋转1次,那是顺时针还是逆时针呢?正数表示逆时针,而k为负数时则是对数组进行顺时针方向的旋转.axes是由坐标轴定义的平面,旋转轴垂直于该平面,坐标轴必须不同,用于三维矩阵的旋转. import numpy as np mat = np.array([[1,3,5], [2,4,6], [7,8,9] ]) print mat, "# orig

一.参数解释 ndarray = numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs) array为要填补的数组 pad_width是在各维度的各个方向上想要填补的长度,如((1,2),(2,2)),表示在第一个维度上水平方向上padding=1,垂直方向上padding=2,在第二个维度上水平方向上padding=2,垂直方向上padding=2.如果直接输入一个整数,则说明各个维度和各个方向所填补的长度都一样. mode为填补类型,即怎样去填补,有“cons

函数形式: tile(A,rep) 功能:重复A的各个维度 参数类型: - A: Array类的都可以,即A是一个ndarry数组- rep:A沿着各个维度重复的次数,表示变成的矩阵的形状,例如rep=(2,2,3)表示把A当成一个元素,形成一个(2,2,3) 形状的数组. 例: >>>A=np.array([0.8,1.1]) >>>np.tile(A,3) array([ 0.8, 1.1, 0.8, 1.1, 0.8, 1.1]) >>>np.t

https://blog.csdn.net/Z_passionate/article/details/83821039