1. Python max() function max()该功能用于– 计算在其参数中传递的最大值。 如果字符串作为参数传递,则在字典上的最大值。 1.1. Find largest integer in array >>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] >>> max( nums ) 42 #Max value in
方法一:使用max()和index()函数 Python中的max()函数可以用来获取数组中的最大值,而index()函数可以用来获取某个元素在数组中的索引位置。我们可以先使用max()函数找到数组中的最大值,然后再使用index()函数找到该最大值的索引位置。 # 定义一个数组nums=[10,20,30,40,50]# 获取数组中的最大值max_value=...
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。 1.1 元组 元组是个有序序列,包含0个或多个对象引用,...
value in sequence 其中,value表示要检查的元素,sequence表示指定的序列。举个栗子:查找天字是否在字符串str1中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 str1='好好学习,天天向上' print('天' in str1) 运行结果是:True 序列相关的内置函数 函数 功能 适用场景 len() 计算序列的长度,即返回序...
.highlight_max(color='lightgreen', subset=['单价']) .format({'单价': "¥{:.0f}"})) 性能优化技巧(百万级数据处理不卡顿): ```python # 使用更高效的迭代方式 for row in df.itertuples(): process(row) 样式输出(Jupyter中的视觉盛宴): ...
value_counts() 函数能够统计 Series 或数组中数据值的数量 In [118]: data = np.random.randint(0, 7, size=50) In [119]: data Out[119]: array([6, 6, 2, 3, 5, 3, 2, 5, 4, 5, 4, 3, 4, 5, 0, 2, 0, 4, 2, 0, 3, 2, 2, 5, 6, 5, 3, 4, 6, 4, 3, 5,...
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{year}'] - array_dict[f'y_{year}'].min()) \ / (array_dict[f'y_{year}'].max() - array_dict[f'y_{year}'].min())# 创建一个图像对象fig = go.Figure()for index, year in enumerate(year_list):# 使用add_trace()绘制轨迹 fig.add_trace(go.Scatter( x=[-20, 40], y=np....
week_high = np.max( np.take(h, a) ) # 某周最高价 week_low = np.min( np.take(l, a) ) # 某周最低价 friday_close = c[a[-1]] #某周的收盘价 return("招商银行", monday_open, week_high, week_low, friday_close) #返回某周开盘、最高、低价、收盘价weeksummary = np.apply_alo...
a = np.array([1,2,3])` 1. np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)] #> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]) 1. 2. 创建一定维度的矩阵:np.full((2,3),5) 其中创建布尔值矩阵的方法是:np.full((2,3),Ture,dtype=bool);或者...