import numpy as np from collections import Counter data = np.array([1.1,2,3,4,4,5]) Counter(data) #简单方法 sum(data==4)

前言 本文实现的这个需求其实十分普遍,举例来说,我们存在一个用户来源表,用来标记用户从哪个渠道注册进来.表结构如下所示… 其中 origin 是用户来源,其中的值有 iPhone .Android .Web 三种,现在需要分别统计由这三种渠道注册的用户数量. 解决方案1 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT count(*) FROM user_operation_log WHERE origin = 'iPhone'; SELECT count(*) FROM user_ope

如这一列中,有多少不重复值? 1.可以点击,数据,删除重复项,清除重复值,然后剩下的统计一下即可知道:       ===> 2.用公式:=SUMPRODUCT((MATCH(E3:E20,E3:E20,0)=ROW(E3:E20)-ROW(E3)+1)*1) 其中,E3到E20是要统计的范围i,E3开始,E20结束. 这个公式的意思是,从E3到E20遍历,分别查询当前值在列表中的位置(MATCH函数),并与 当前行号相比(因数据不是从第一行开始,需要修正行号),如果相等则累加(1),否则累加(

数据如今是这种,我想确定出type列中的news和image....甚至以后有其它值,他们分别有多少个. SELECT type, count(1) AS counts FROM material GROUP BY type count(1),代表统计第一列.写上1 比写 *的效率高!

在设计一个类的时候,很可能需要重写类的hashCode()方法,此外,在集合HashSet的使用上,我们也需要重写hashCode方法来判断集合元素是否相等. 下面给出重写hashCode()方法的基本规则: · 在程序运行过程中,同一个对象多次调用hashCode()方法应该返回相同的值. · 当两个对象通过equals()方法比较返回true时,则两个对象的hashCode()方法返回相等的值. · 对象用作equals()方法比较标准的Field,都应该用来计算hashCode值. 下面给

select name as 姓名,sum( case when cargo='笔' then 1 else 0 end ) as 笔,sum( case when cargo='橡皮' then 1 else 0 end ) as 橡皮from shopping group by name;

主要是该数据表没有定义主键造成的

1.可以使用count SELECT count(name='A' OR NULL) FROM table 2.用sum SELECT sum(if( = 'A', 1, 0)) FROM table 以上只是简单的方式,如遇到复杂的多表查询,可以结合GROUP BY,count() or sum()函数得出对应数据

SELECT count(status = 0 OR NULL) AS a, count(status = 1 OR NULL) AS b, count(status = 2 OR NULL) AS c, count(status = 3 OR NULL) AS d, count(status = 4 OR NULL) AS eFROM wx_order;

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar

(1)numpy的位操作 序号         操作及描述 1.      bitwise_and 对数组元素执行位与操作 2.      bitwise_or 对数组元素执行位或操作 3.      invert 计算位非 4.      left_shift 向左移动二进制表示的位 5.      right_shift 向右移动二进制表示的位 (2)NumPy - 字符串函数 以下函数用于对dtype为numpy.string_或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作. 它

---恢复内容开始--- Numpy_pratice In [2]: n = 10 L = [i for i in range(n)] In [3]: L * 2 Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [4]: import numpy as np X = np.arange(1,16).reshape(3,5) X Out[4]: array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6,

pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)

NumPy - 统计函数 NumPy 有很多有用的统计函数,用于从数组中给定的元素中查找最小,最大,百分标准差和方差等. 函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值. 示例 import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print '我们的数组是:' print a print '\n' print '调用 amin() 函数:' print

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设

目录 Numpy学习笔记(上篇) 一.Jupyter Notebook的基本使用 二.Jpuyter Notebook的魔法命令 1.%run 2.%timeit & %%timeit 3.%time 4.其他魔法命令 二.Numpy.array基础 三.创建numpy数组与矩阵 四.Numpy.array的基本操作 我是尾巴 Numpy学习笔记(上篇) 一.Jupyter Notebook的基本使用 首先需要安装anaconda,安装完成之后会自带Jupyter Notebook,启动之后会自

1,np.ceil(x, y) 限制元素范围,进一法,即向上取整. x 表示输入的数据  y float类型 表示每个元素的上限. a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0]) np.ceil(a) # array([-1., -1., -0., 1., 2., 2., 2.]) 2,np.permutation(x) 随机生成一个排列或返回一个 range,如果x 是一个多维数组,则只会沿着它的第一个索引进行混洗. import nu

目录 简介 基础广播 广播规则 简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算.如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话,较小的矩阵就会被广播,从而保证运算的正确进行. 本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用. 基础广播 正常情况下,两个数组需要进行运算,那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以.比如下面的例子: a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a * b array(

show create table 表名 -- 显示创建表的sql语句. 为已有的表增加新列.alter table 表名 add 列名 int NULL -- 此行加了一个int 类型 默认可以null的列. NULL表示:一个未定义的值.如何将列的值与NULL比较?可以用IS NULL,IS NOT NULL 或<=> 可以用<=>比较两个NULL值 ,NULL<=>NULL结果为true而不是未定义. CREATE TABLE `t1` ( `col1` char