


Bagaimana untuk Mencari Indeks Baris Berbilang Nilai dengan Cekap dalam Tatasusunan NumPy?
Mencari Indeks Baris Berbilang Nilai dalam Tatasusunan NumPy
Memandangkan tatasusunan X dan satu set baris sasaran searched_values, tugasnya adalah untuk mendapatkan semula indeks baris yang sepadan. Masalah ini boleh diselesaikan dengan cekap menggunakan pelbagai fungsi NumPy.
Pendekatan 1: Penyiaran
Pendekatan mudah menggunakan penyiaran:
np.where((X==searched_values[:,None]).all(-1))[1]
Pendekatan 2: Penukaran Cekap Memori
Untuk kecekapan memori, tukar setiap baris kepada indeks linear yang unik dan gunakan np.in1d:
dims = X.max(0)+1 out = np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T,dims),\ np.ravel_multi_index(searched_values.T,dims)))[0]
Pendekatan 3: Carian Cekap Memori
Satu lagi penyelesaian cekap memori menggunakan np.searchsorted:
dims = X.max(0)+1 X1D = np.ravel_multi_index(X.T,dims) searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T,dims) sidx = X1D.argsort() out = sidx[np.searchsorted(X1D,searched_valuesID,sorter=sidx)]
Nota: Pendekatan ini menganggap bahawa setiap baris dalam searched_values mempunyai padanan dalam X.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencari Indeks Baris Berbilang Nilai dengan Cekap dalam Tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Terdapat banyak kaedah untuk menyambungkan dua senarai dalam Python: 1. Pengendali menggunakan, yang mudah tetapi tidak cekap dalam senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan operator =, yang kedua -duanya cekap dan boleh dibaca; 4. Gunakan fungsi itertools.Chain, yang efisien memori tetapi memerlukan import tambahan; 5. Penggunaan senarai parsing, yang elegan tetapi mungkin terlalu kompleks. Kaedah pemilihan harus berdasarkan konteks dan keperluan kod.

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan senarai Python: 1. Menggunakan pengendali, yang mudah tetapi tidak memori yang cekap untuk senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar; 4. Penggunaan * pengendali, bergabung dengan senarai kecil hingga sederhana dalam satu baris kod; 5. Gunakan numpy.concatenate, yang sesuai untuk set data dan senario yang besar dengan keperluan prestasi tinggi; 6. Gunakan kaedah tambahan, yang sesuai untuk senarai kecil tetapi tidak cekap. Apabila memilih kaedah, anda perlu mempertimbangkan saiz senarai dan senario aplikasi.

Compiledlanguagesofferspeedandsecurity, whilintpretedLanguagesprovideoeSeAfuseAndPortability.1) compiledLanguageslikec arefasterandsecureButhavelongerDevelopmentCyclesandplatformdependency.2) interpretedLanguagePyePyhonareeAseAreeAseaneAseaneSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSeaneaneAseaneaneAseaneaneAdoSioSiAdaSiAdoeSeaneAdoeSeaneAdoeSeanDoReAseanDOREPYHOREADOREB

Di Python, A untuk gelung digunakan untuk melintasi objek yang boleh dimakan, dan gelung sementara digunakan untuk melakukan operasi berulang kali apabila keadaan berpuas hati. 1) Untuk contoh gelung: melintasi senarai dan mencetak unsur -unsur. 2) Walaupun contoh gelung: Tebak permainan nombor sehingga anda rasa betul. Menguasai prinsip kitaran dan teknik pengoptimuman dapat meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan kod.

Untuk menggabungkan senarai ke dalam rentetan, menggunakan kaedah Join () dalam Python adalah pilihan terbaik. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menggabungkan elemen senarai ke dalam rentetan, seperti '' .join (my_list). 2) Untuk senarai yang mengandungi nombor, tukar peta (str, nombor) ke dalam rentetan sebelum menggabungkan. 3) Anda boleh menggunakan ekspresi penjana untuk pemformatan kompleks, seperti ','. Sertai (f '({Fruit})' forfruitinFruits). 4) Apabila memproses jenis data bercampur, gunakan peta (str, mixed_list) untuk memastikan semua elemen dapat ditukar menjadi rentetan. 5) Untuk senarai besar, gunakan '' .join (large_li

Pythonusesahybridapproach, combiningcompilationtobytecodeandinterpretation.1) codeiscompiledtopplatform-independentbytecode.2) byteCodeisinterpretedbythepythonvirtualmachine, enhancingficiencyAndortability.

TheKeydifferencesbetweenpython's "for" and "while" loopsare: 1) "untuk" loopsareidealforiteratingoversequencesorknowniterations, while2) "manakala" loopsarebetterforcontinuinguntilaconditionismetwithoutpredefinediterations.un

Di Python, anda boleh menyambungkan senarai dan menguruskan elemen pendua melalui pelbagai kaedah: 1) Gunakan pengendali atau melanjutkan () untuk mengekalkan semua elemen pendua; 2) Tukar ke set dan kemudian kembali ke senarai untuk mengalih keluar semua elemen pendua, tetapi pesanan asal akan hilang; 3) Gunakan gelung atau senarai pemantauan untuk menggabungkan set untuk menghapuskan elemen pendua dan mengekalkan urutan asal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
