[开发技巧]·Numpy广播机制的深入理解与应用 1.问题描述 我们在使用Numpy进行数据的处理时,经常会用到广播机制来简化操作,例如在所有元素都加上一个数,或者在某些纬度上作相同的操作.广播机制很方便,但是概念却也有些复杂,可能会让一些初学者感到困惑,在使用过程中,产生一些错误. 本文以实战演练的方式来讲解广播机制的概念与应用,不仅仅适用于Numpy,在TensorFlow,PyTorch,MxNet的广播机制中同样适用. 2.原理讲解 广播机制遵循一下准则: 1.首先以最长纬度为准拓展为相

mport numpy as npimport pandas as pd# iloc 主要用于索引取值 df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), index=list('ABCDE'), columns=list('wxyz'))print(df)# 取指定行print(df.head(2))print(df[1:2])print(df.tail(4)) # 统计列数print(df.columns.size) # 统计数据行数print(le

一些特殊的项目中会存在一些特殊需求,如需要禁用特定行.这时候gridcontrol的一般属性是实现不了的,就需要做一些更改.这时候你就需要去devexpress官网中找寻些资料(官网https://www.devexpress.com),本文案例源自官网参考. 1.禁用特定行的效果图: 运行之后,划删除线的行为禁用行,无法进行修改等操作. 2.绑定数据代码: DataTable tbl = new DataTable(); tbl.Columns.Add("Name", typeof(

CXGRID用法 (取行.列值:定位选中某行等等) Delphi Cxgrid获取选中行列,排序规则,当前正在编辑的单元格内的值 cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedRowIndex 当前行号 cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedRow 当前行 cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedColumn 当前列 cxGrid1DBTableView1.Controller.Focused

lexsort支持对数组按指定行或列的顺序排序:是间接排序,lexsort不修改原数组,返回索引. 默认按最后一行元素有小到大排序, 返回最后一行元素排序后索引所在位置. 设数组a, 返回的索引ind, a可以是1维或2维数组,ind返回的是一维数组 对于一维数组, a[ind]就是排序后的数组. 对于二维数组下面会详细举例. import numpy as np >>> a array([[ 2,  7,  4,  2], [35,  9,  1,  5], [22, 12,  3, 

详解著名的awk Oneliner,第三部分:选择性输出特定行 输出文件的前10行(模拟 head -n 10 ) awk ' NR < 11 ' 如前所述,这里省略了动作,即为打印输出.匹配模式是变量NR需要小于11,NR即为当前的行号.这个写法很简单,但是有一个问题,在NR大于10的时候,awk其实还是对每行进行了判断,如果文件很大,比如说有上万行,浪费的时间是无法忽略的.所以,更好的写法是 awk '1; NR = 10 { exit }' 第一句对当前行进行输出.第二句判断是不是已经到了

一.引言 在我们操作数组的时候,返回的是新数组还是原数组的链接,我们就需要了解对象副本和视图的区别. 向量化和广播是numpy内部实现的基础. 二.对象副本和视图 我们应该注意到,在操作数组的时候返回的不是视图就是副本. 副本:复制 视图:链接 1.所有的赋值运算不会为此创建副本.把数组a赋值给了数组b,实际上不是为数组a创建副本,b只是调用a的另一种方式.实际上,修改了b数组的第二个元素,a数组的第二个数组也随之被改变. In [1]: a = np.array([1,2,3,4,5]) In

有一次需要删除一些html文件中的统计链接,通过用遍历文本的每行,然后正则查找网址,使用下面的函数删除行. 删除文本文件的特定行 def removeLine(filename, lineno): fro = open(filename, "r",encoding='UTF-8') current_line = 0 while current_line < lineno: fro.readline() current_line += 1 seekpoint = fro.tell(

先将模块导入到文件中 import numpy as np 创建两个数组 arr1 = np.array([[1, 1], [3, 3]]) arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 1.数组的运算 (1)四则运算 print("数组相加:\n", arr1 + arr2) # 对应位置元素相加 print("数组相减:\n", arr1 - arr2) # 对应位置元素相减 print("数组相乘:\n", arr1