这是面试过程中遇到的一个问题找到的解决方法总结了一下,小编是初学者还需不断努力学习。
本文摘自《》版权归原作者所囿。
NumPy为python统计元素出现次数提供了快速的多维数组处理的能力而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库python统計元素出现次数就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。可以直接按照书中写的下载python统计元素出现次数(x,y)也可以单独配置各个模块。配置方法见:
一、为什么需要Numpy处理数据
以上介绍的数组创建的方法都是先创建序列,在使用array()函数转化为数组下面介绍使用专门的函数创建数组:
2.2.1 数组的存取方法与python统计元素出现次数的标准方法相同
和python统计元素出现次数的列表序列不同,通過下标范围获取的新的数组是原始数组的一个视图它与原始数组共享同一块数据空间:
除了使用下表范围存取元素之外,NumPy还提供了两种存取元素的高级方法
当使用整数序列对数组元素进行存取时,将使用整数序列中的每个元素作为下标整数序列可以是列表(如第4行)或者數组(如第6行)。使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间
当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时,将收集数组xΦ所有在数组b中对应下标为True的元素使用布尔数组作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间,注意这种方式只对应于布尔数组不能使用布尔列表。
布尔数组一般不是手工产生,而是使用布尔運算的ufunc函数产生关于ufunc函数请参照 ufunc运算 一节。
我在文件3的for循环外先输出了data_set1
茬文件3的for循环内,输出featVec
最后两行真的很玄学到底是怎么回事
文件1:设置一个测试数据集,调用方法
文件2:方法的前半部分