print("最小值的下标为:",min_index) 1. 完整代码 下面是整个程序的完整代码: array=list(map(int,input("请输入数组元素,以空格分隔:").split()))length=len(array)min_index=0foriinrange(length):ifarray[i]<array[min_index]:min_index=iprint("最小值的下标为:",min_index) 1. 2. 3. 4....
importnumpyasnp numbers=np.array([3,5,1,8,2])min_index=np.argmin(numbers)# 获取最小值的索引print(f"最小值的索引:{min_index}, 最小值:{numbers[min_index]}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个例子中,np.argmin()函数将直接返回最小值的索引。这个方法的速度和效率要远高于手动遍历和获取。
array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]])np.where(a>5) ## Get The Index---(array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values---array([ 6, 7, 8, 9, 10, ...
求统计值系列:.mean/sum/cumsum(累加)/cumprod(累乘)/min/max/std/var(方差)…...可带参数axis指定计算方向,0列1行。(这样能实现统计学上的降维,估计是为了建模时拟合度更好。) 排序sort(1),参数0列1行 集合属性系列:仅对一维数组有效 Ch5. Pandas Series Series就是带索引(index)的一维array,开头的S必...
Python的组合数据类型将数据项集合在一起,以便在程序设计时有更多的选项。 组合数据类型 1、序列类型 Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。 importnumpy as np a= np.array([[30, 40, 70], [80, 20, 10], [50, 90, 60]])print('我们的数组是:')print(a)print('\n') maxindex=np.argmax(a)print('调用 argmax() 函数:',maxindex) ...
L.index(var) #该元素的位置,无则抛异常 L.extend(list) #追加list,即合并list到L上 L.sort() #排序 L.reverse() #倒序 list 操作符:,+,*,关键字del a[1:] #片段操作符,用于子list的提取 [1,2]+[3,4] #为[1,2,3,4]。同extend() ...
a = np.array([[2,5,6],[7,6,1]]) print(np.argmin(a)) 对于这个二维arry来说,它的最小值是1,而1的下标为5,所以最后输出的值就是5。 当axis = 1时,按照方向来,对于[2,5,6]来说最小值的下标是0,对于[7,6,1]来说最小值的下标是2。所以,最后输出的值就是[0,2]。
ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8') print(ret[0]) #97 print(ret) #bytearray(b'alex') ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0] print(str(ret)) #bytearray(b'Alex') ord() 输入字符找带字符编码的位置 chr() 输入位置数字找出对应的字符 ascii() 是ascii码中的返回该值 不是...
a = np.array([[2,5,6],[7,6,1]]) print(np.argmin(a)) 对于这个二维arry来说,它的最小值是1,而1的下标为5,所以最后输出的值就是5。 当axis = 1时,按照方向来,对于[2,5,6]来说最小值的下标是0,对于[7,6,1]来说最小值的下标是2。...