importnumpyasnp# 创建一个空的nparrayempty_array=np.array([])# 判断nparray是否为空ifempty_array.shape==(0,):print("nparray is empty")else:print("nparray is not empty") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码中,首先使用np.array([])创建了一个空的nparray。然后,使用shape...
5. 方法二:使用not运算符判断 使用not运算符结合数组本身作为条件来判断数组是否为空。 arr=[]ifnotarr:print("数组为空")else:print("数组不为空") 1. 2. 3. 4. 5. 示例代码 下面我们来看一个完整的示例代码,演示如何判断一个数组是否为空: arr=[1,2,3]defis_empty(arr):ifnotarr:returnTrueelse...
array：创建数组 dtype：指定数据类型 zeros：创建数据全为0 ones：创建数据全为1 empty：创建数据接近0...
字符串高级操作 - 转义字符 / 原始字符串 / 多行字符串 / in和 not in运算符 / is开头的方法 / join和split方法 / strip相关方法 / pyperclip模块 / 不变字符串和可变字符串 / StringIO的使用 正则表达式入门 - 正则表达式的作用 / 元字符 / 转义 / 量词 / 分组 / 零宽断言 /贪婪匹配与惰性匹配懒惰 ...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
VT_ARRAY = 0x2000, VT_BYREF = 0x4000 } VARENUM; 3、错误排除实例 3.1 第一个例子 出错代码: modelExt.SelectByID2("mysketch","SKETCH",0,0,0,False,0,None,0) 错误类型: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File ...
🍋数组(Array) 首先我将介绍一下数组的基本原理 线性数据结构,同时它在内存中是一段连续的存储空间 可以通过索引或者下标继续访问元素,从0开始 所有元素的类型相同,内存空间相等 其次介绍一下优缺点 优点: 随机访问,对应时间复杂度就是o(1) 索引计算简单 缺点: 数组的大小如果不做后续处理,是固定的 插入和删除...
现在python的大部分普通运算中已经不会出现nan,但是在numpy包中,从list转换nparray时,如果遇到类型不匹配,或其他问题导致转换失败时,仍然会以nan填充,而不是报错。 pandas中怎样判断某个字段不是NaT pandas中pd.NaT表示 not a time。 如果要判断一个时间是不是pd.NaT可以使用pd.isna()、pd.notna()等方法。
ValueError: couldnotconvert string to float:'a' 10 转为整型 int(x, base =10) x 可能为字符串或数值,将 x 转换为整数。 如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围,一个长整数被返回。 >>>int('12',16)
#函数上会标明该方法的时间复杂度#动态数组的类classDynamicArray:def__init__(self):'Create an empty array.'self._n= 0#sizeself._capacity = 10#先给个10self._A =self._make_array(self._capacity)def__len__(self):returnself._ndefis_empty(self):returnself._n ==0#O(1)def__getitem__...