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如何修改数组的值

用索引方式修改元素值：In[1]: x2[0, 0] = 12 x2 Out[1]: array([[12, 5, 2, 4], [ 7, 6, 8, 8], [ 1, 6, 7, 7]])请注意，和 Python 列表不同，NumPy 数组是固定类型的。这意味着当你试图将一

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多维数组索引

在多维数组中，可以用逗号分隔的索引元组获取元素：In[1]: x2Out[1]: array([[3, 5, 2, 4], [7, 6, 8, 8], [1, 6, 7, 7]])In[2]: x2[0, 0]Out[2]: 3In[3]: x2[2, 0]Out[3]: 1In[4]: x2[2, -1]Out[4

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numpy 获取数组的末尾索引

为了获取数组的末尾索引，可以用负值索引In[1]: x1[-1]Out[1]: 9In[2]: x1[-2]Out[2]: 7

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numpy 数组获取单个元素

如果你熟悉 Python 的标准列表索引，那么你对 NumPy 的索引方式也不会陌生。和 Python 列表一样，在一维数组中，你也可以通过中括号指定索引获取第 i 个值（从 0 开始计数）：In[1]: x1Out[1]: array([5, 0, 3, 3, 7, 9])In[2]: x1[0]Out[2]: 5In[3]: x1[4]Out[3]: 7

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在pandas的aggregate函数中函数名引号问题

在pandas的aggregate函数中函数名引号问题今天在使用aggregate函数的时候mean函数必须加引号，但是sum函数不用引号这是为什么？答：我们可以看一下官方文档

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numpy 数组属性

每个数组有 nidm（数组的维度）、shape（数组每个维度的大小）和 size（数组的总大小）属性：另外一个有用的属性是 dtype，它是数组的数据类型其他的属性包括表示每个数组元素字节大小的 itemsize，以及表示数组总字节大小的属性 nbytes：一般来说，可以认为 nbytes 跟 itemsize 和 size 的乘积大小相等。

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numpy 数组常见操作有哪些？

数组的属性　　确定数组的大小、形状、存储大小、数据类型。数组的索引　　获取和设置数组各个元素的值。数组的切分　　在大的数组中获取或设置更小的子数组。数组的变形　　改变给定数组的形状。数组的拼接和分裂　　将多个数组合并为一个，以及将一个数组分裂成多个。

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numpy 标准数据类型

numpy的标准数据类型有哪些？

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如何指定numpy的数据类型？

如何指定numpy的数据类型？答：当构建一个数组时，你可以用一个字符串参数来指定数据类型：np.zeros(10, dtype='int16')或者用相关的 NumPy 对象来指定：np.zeros(10, dtype=np.int16)

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用%memit和%mprun进行内存分析

分析一个操作所用的内存量，这可以通过 IPython 的另一个扩展来评估，即 memory_profiler。和 line_profiler 一样，首先用 pip 安装这个扩展：pip install memory_profiler然后用 IPython 导入该扩展： %load_ext memory_profiler内存分析扩展包括两个有用的魔法函数：%memit 魔法函数（它提

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用%lprun进行逐行分析

用 %prun 对代码中的每个函数进行分析非常有用，但有时逐行代码分析报告更方便。该功能并没有内置于Python或IPython，但是可以通过安装line_profiler包来实现。首先利用Python的包管理工具 pip 安装 line_profiler 包：pip install line_profiler接下来可以用 IPython 导入 line_profiler 包提供的 IPyt

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ipython 如何分析 python脚本

一个程序是由很多单个语句组成的，有时候对整个脚本计时比对单个语句计时更重要。 Python 包含一个内置的代码分析器（你可以在 Python 文档中了解更多相关信息），但是 IPython 提供了一种更方便的方式来使用这个分析器，即通过魔法函数 %prun 实现。使用方法如下： %prun 语句结果是一个表格，该表格按照每个函数调用的总时间，显示了哪里的执行时间最长。

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python代码段计时工具%timeit 和 %time

%timeit 是行魔法 %%timeit是段魔法，可以分别用来测试一行和一段代码的运行时长的。用 %time 计时也比用 %timeit 计时花费的时间要长。这是由于 %timeit 在底层做了一些很聪明的事情来阻止系统调用对计时过程的干扰。例如，%timeit 会阻止清理未利用的 Python 对象（即垃圾回收），该过程可能影响计时。因此，%timeit 通常比 %time 更快得

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ipython 调试工具%debug

IPython 中最方便的调试界面可能就是 %debug 魔法命令了。如果你在捕获异常后调用该调试器，它会在异常点自动打开一个交互式调试提示符。ipdb 提示符让你可以探索栈空间的当前状态，探索可用变量，甚至运行 Python 命令！

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ipython 控制异常功能的魔法函数%xmode

代码开发和数据分析经常需要一些试错，而 IPython 包含了一系列提高这一流程效率的工具。这一节将先简要介绍一些控制 Python 异常报告的选项，然后探索调试代码中错误的工具大多数时候，当一个 Python 脚本未执行通过时，会抛出一个异常。当解释器捕获到这些异常中的一个时，可以在轨迹追溯（traceback）中找到引起这个错误的原因。利用 %xmode 魔法函数，IPython

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数学运算符所对应的集合内置方法

数学运算符所对应的集合内置方法

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集合移除元素的方法

语法：set.remove(x)实例：将元素x从集合s中移除，如果元素不存在，则会发生错误：s = set(('Google','Facebook','Alibaba','Amazon')) s.remove('Amazon') print(s)s.remove('Baidu')此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。格式如下所示：set.di

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集合添加元素

set.add(x)实例：将元素x添加到集合s中，如果元素已存在，则不进行任何操作：s = set(('Google','Facebook','Alibaba','Amazon')) s.add('Baidu')print(s)还有一个方法，也可以添加元素，且参数可以是列表，元组，字典等，语法格式如下：set.update(x)x可以有多个，用逗号分开：s = set((

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集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持union（联合），intersection（交），diﬀerence（差）和sysmmetric diﬀerence（对称差集）等数学运算

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元组与列表的区别

元组和列表很类似，它们经常被用来在不同的情况和不同的用途。元组有很多用途。例如(x,y)坐标对，数据库中的员工记录等等。元组就像是字符串，是不可变的。通常包含不同种类的元素并通过分拆或索引访问。列表内容是可变的，它们的元素通常是相同类型的，并通过迭代访问。对于某些领域来说，能用元组，就不用列表，因为元组速度更快，它是常量的。使用元组不需要对修改的数据进行写保护，使得数据更安

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