indexing

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numpy數組索引：列表索引和np.array索引給出不同的結果

我想索引一個np.array使用列表和np.array索引。但他們給出了不同的結果。 這裏有一個例子： import numpy as np x = np.arange(10) idx = [[0, 1], [1, 2]] x[np.array(idx)] # returns array([[0, 1], [1, 2]]) 但筆直應用列表給出錯誤 x[idx] # raises Inde

python arrays numpy indexing 2017-09-08

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形狀不匹配：索引陣列不能與形狀一起廣播

j=np.arange(20,dtype=np.int) site=np.ones((20,200),dtype=np.int) sumkma=np.ones((100,20)) [sumkma[site[x],x] for x in range(20)] 這可以工作，但我不想用for循環。當我嘗試 sumkma[site[j],j] 我得到這個錯誤： IndexError: sh

python numpy indexing broadcast 2017-09-08

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爲什麼MySQL發佈文件？

這是我的表定義： CREATE TABLE difficulty ( uuid binary(16) NOT NULL, createdTimestamp datetime(6) DEFAULT NULL, modifiedTimestamp datetime(6) DEFAULT NULL, name varchar(255) DEFAULT NULL,

mysql sql indexing 2017-09-09

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訪問數據框列中的值的最佳方式是什麼？

比如我有 df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3]}) df[df['a']==3].a = 4 這不分配4到3 df[df['a']==3] = 4 但這個工程。 它讓我很困惑如何分配工作。感謝有人能給我一些參考或解釋。

python pandas dataframe indexing 2017-09-11

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將元組展開爲嵌套列表

是否有緊湊的oneliner或python習慣用語來處理以下任務？ 我想變換元組的列表清單是這樣的： input = [[(1,2,3),(4,5,6)],[(7,8,9),(10,11,12)]] 這樣： output [[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] 使用地圖和壓扁列表只給了我的follwing input_trans = map(list, zip(

python list indexing tuples 2017-09-11

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KeyError：訪問熊貓系列中的值時爲0

在我的腳本中，我有df ['Time']，如下所示。 497 2017-08-06 11:00:00 548 2017-08-08 15:00:00 580 2017-08-10 04:00:00 646 2017-08-12 23:00:00 Name: Time, dtype: datetime64[ns] 但是當我做 t1=pd.Timestamp(df['Time'][0])

python pandas indexing series 2017-09-11

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哪個表在MYSQL中速度更快？

兩個表： CREATE TABLE `htmlcode_1` ( `global_id` int(11) NOT NULL, `site_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`global_id`), KEY `k_site` (`site_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

mysql indexing 2017-09-11

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在Oracle SQL中的主鍵上聲明附加索引時會發生什麼？

我有一個多部分問題： 我的旅程開始時，我試圖找出是否可以在Oracle SQL中降序/升序主鍵。 似乎有不沿着CREATE TABLE MYTAB (ID INT PRIMARY KEY DESC);或CREATE TABLE MYTAB (ID INT, CONSTRAINT PK PRIMARY KEY(ID DESC)); 後來我才知道甲骨文暗中創建主鍵，以幫助加強其約束指數的行，以語法。我

sql oracle indexing primary-key 2017-09-11

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Cloudant搜索索引響應

我有一個JSON文件的例子： { "_id": "1000001101012017", "_rev": "1-b7de1e91dbcac1ca098be7d99ddea138", "ACC_ID": 1005, "DT": 201701010000000000, "DBO": 0.9, "CRO": 0, "SALDO": -2

search indexing lucene cloudant 2017-09-13

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最好的辦法MongoDB的

我有存儲在蒙戈-DB收集客戶記錄創建索引並有與交易如下格式： { "_id" : ObjectId("59b6992a0b54c9c4a5434088"), "Results" : { "id" : "2139623696", "member_joined_date" : ISODate("2010-07-07T00:00:00.000+0000"), "acco

mongodb indexing 2017-09-13

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