而axis代表的是在哪个维度上加一维,例如axis=0(它是默认的)代表的就是增加的这一维的下标为0,axis等于多少不是随便乱写的,如果参数arrays里面的每个元素是个1维的,那么调用stack()函数增加一维后会变成2维的,所以axis只能等于0和1(维度的下标是从0开始的),而参数axis=0和axis=1得到的结果是不一样的。 例如...
表达式求值:使用栈来实现中缀表达式转后缀表达式,再计算后缀表达式的值。 函数调用:在递归函数中可以使用栈来保存每层递归的局部变量和返回地址。 浏览器的前进后退功能:使用两个栈来保存用户访问的网页地址,一个栈保存前进的地址,另一个栈保存后退的地址。 括号匹配:使用栈来判断括号是否匹配,例如检查表达式中的括号是...
python pandas stack和unstack函数 在用pandas进行数据重排时,经常用到stack和unstack两个函数。stack的意思是堆叠,堆积,unstack即“不要堆叠”,我对两个函数是这样理解和区分的。 常见的数据的层次化结构有两种,一种是表格,一种是“花括号”,即下面这样的l两种形式: 表格在行列方向上均有索引(类似于DataFrame),花...
stack函数用于将数据的列索引旋转为行索引,即将数据从宽格式转换为长格式。例如,将具有多级列索引的DataFrame转换为具有多级行索引的DataFrame。 unstack函数则是stack函数的逆操作,用于将数据的行索引旋转为列索引,即将数据从长格式转换为宽格式。例如,将具有多级行索引的DataFrame转换为具有多级列索引的DataFrame。 总的来...
一、内置函数 截止到python版本3.6.2,现在python一共为我们提供了68个内置函数。它们就是python提供给你直接可以拿来使用的所有函数。 1、内置函数分类 为了方便总结记忆,将68个内置函数进行了功能分类,共分成了6大类: 1. 基础数据类型相关 2. 作用域相关 ...
栈(Stack)是一种具有特定限制的线性数据结构,它遵循“先进后出”的原则。栈中的元素只能在一端进行插入和删除操作,这一端被称为栈顶。栈顶永远指向最后一个入栈的元素。插入操作称为入栈(Push),删除操作称为出栈(Pop)。 在Python中,栈的内存空间被称为“栈帧”。每当调用一个函数时,系统会自动为该函数创建...
使用stack可以保留两个信息: [1 序列信息]和[2.张量矩阵]信息,属于扩张再拼接的函数,可以认为把一个个矩阵按时间序列压紧成一个矩阵。常出现在自然语言处理(NLP)和图像卷积神经网络(cv)中。 函数中的输入inputs只允许是序列,且序列内部的张量元素,必须shape相等 Example: >>> A = torch.tensor([[1,2,3]...
Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值,分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。 duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数据中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。
对于这个函数，Python 3.11编译成指令LOAD_CONST, STORE_FAST, LOAD_CONST， 和RETURN_VALUE。当函数由用C编写的大规模循环运行时，这些指令将被解释。如果要在Python中编写一个与C中的循环等效的非常粗略的Python评估循环，它会看起来像这样：import dis def interpret(func):stack = []variables = {} for ...