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【建站服务】泰州网站建设_泰州网站设计_泰州百度排名_泰州网络公司_泰州网页设计-泰州百度推广-域名申请

作者: 风兰 . 阅读量: 7 . 发表时间:2022-09-20 17:19:29

网站建设

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泰州,简称“泰”,古称海陵,是江苏省辖地级市,长江三角洲中心区27城之一 [1]  ,国务院批复确定的中国长江三角洲地区重要的工贸港口城市 [2]  。截至2018年,全市下辖3个区、代管3个县级市。 [3]  总面积5787平方公里 [73]  。根据第七次人口普查数据,截至2020年11月1日零时,泰州市常住人口为451.2762万人。 [72]  2020年,泰州市实现地区生产总值5312.77亿元,同比增长3.6%。 [10] 

泰州地处中国华东地区、江苏中部,是扬子江城市群重要组成部分,南濒长江、北邻盐城、东临南通、西接扬州,是承南启北的水陆要津,为苏中门户,自古有“水陆要津,咽喉据郡”之称。700多年前,马可·波罗游历泰州,称赞“这城不很大,但各种尘世的幸福极多”。 [4] 

泰州是国家历史文化名城,秦称海阳,汉称海陵,州建南唐,文昌北宋。南唐时(公元937年)为州治,取“国泰民安”之意,始名泰州。泰州人文荟萃、名贤辈出,王艮、刘熙载、施耐庵、郑板桥、梅兰芳是泰州文化艺术史上的杰出代表。 [4] 

泰州所辖县市(区)全部建成国家级生态示范区、全国百强县,同时泰州也是全国文明城市 [5]  、国家环保模范城市 [6]  、国家园林城市、中国优秀旅游城市、全国科技进步先进市、第一批国家农业可持续发展试验示范区。

2017年中国地级市全面小康指数排名第42 [7]  。2018年11月,入选中国城市全面小康指数前100名。 [8]  12月,被评为2018中国大陆最佳商业城市100强。2020年10月9日,被生态环境部授予第四批国家生态文明建设示范市县称号。2020年10月,被评为全国双拥模范城(县)。

NumPy 高级索引

NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外,数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。

整数数组索引

以下实例获取数组中(0,0),(1,1)和(2,0)位置处的元素。

实例

import numpy as np x = np.array([[1,  2],  [3,  4],  [5,  6]]) y = x[[0,1,2],  [0,1,0]]  print (y)

输出结果为:

[1  4  5]

以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。 行索引是 [0,0] 和 [3,3],而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。

实例

import numpy as np x = np.array([[  0,  1,  2],[  3,  4,  5],[  6,  7,  8],[  9,  10,  11]])  print ('我们的数组是:' )print (x)print (' ')rows = np.array([[0,0],[3,3]]) cols = np.array([[0,2],[0,2]]) y = x[rows,cols]  print  ('这个数组的四个角元素是:')print (y)

输出结果为:

我们的数组是:[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]这个数组的四个角元素是:[[ 0  2]
 [ 9 11]]

返回的结果是包含每个角元素的 ndarray 对象。

可以借助切片 : 或  与索引数组组合。如下面例子:

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])b = a[1:3, 1:3]c = a[1:3,[1,2]]d = a[...,1:]print(b)print(c)print(d)

输出结果为:

[[5 6]
 [8 9]][[5 6]
 [8 9]][[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]

布尔索引

我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。

布尔索引通过布尔运算(如:比较运算符)来获取符合指定条件的元素的数组。

以下实例获取大于 5 的元素:

实例

import numpy as np x = np.array([[  0,  1,  2],[  3,  4,  5],[  6,  7,  8],[  9,  10,  11]])  print ('我们的数组是:')print (x)print (' ')# 现在我们会打印出大于 5 的元素  print  ('大于 5 的元素是:')print (x[x >  5])

输出结果为:

我们的数组是:[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]大于 5 的元素是:[ 6  7  8  9 10 11]

以下实例使用了 ~(取补运算符)来过滤 NaN。

实例

import numpy as np a = np.array([np.nan,  1,2,np.nan,3,4,5])  print (a[~np.isnan(a)])

输出结果为:

[ 1.   2.   3.   4.   5.]

以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。

实例

import numpy as np a = np.array([1,  2+6j,  5,  3.5+5j])  print (a[np.iscomplex(a)])

输出如下:

[2.0+6.j  3.5+5.j]

花式索引

花式索引指的是利用整数数组进行索引。

花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引,如果目标是一维数组,那么索引的结果就是对应下标的行,如果目标是二维数组,那么就是对应位置的元素。

花式索引跟切片不一样,它总是将数据复制到新数组中。

1、传入顺序索引数组

实例

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))print (x[[4,2,1,7]])

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