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python切片和索引的區(qū)別 mec與切片技術(shù)的區(qū)別?

mec與切片技術(shù)的區(qū)別?MEC技術(shù):是因為具體詳細場景和最關(guān)鍵訴求,分析了邊緣計算的關(guān)鍵技術(shù)。特別是對移動網(wǎng)絡(luò)而言,能提供不同成分聯(lián)接和計算方面的增強技術(shù),最終達到可以發(fā)揮通信網(wǎng)的優(yōu)勢,提升用戶體驗。

mec與切片技術(shù)的區(qū)別?

MEC技術(shù):是因為具體詳細場景和最關(guān)鍵訴求,分析了邊緣計算的關(guān)鍵技術(shù)。特別是對移動網(wǎng)絡(luò)而言,能提供不同成分聯(lián)接和計算方面的增強技術(shù),最終達到可以發(fā)揮通信網(wǎng)的優(yōu)勢,提升用戶體驗。切片(slice):應(yīng)該是一種截取索引片段的技術(shù),借助于切片技術(shù),我們也可以相當靈巧地去處理序列類型的對象。

如何提取Python數(shù)據(jù)?

概要

就分離提取會報錯,把array數(shù)組裝換成list,即可其他提取,建議使用numpy轉(zhuǎn)換的

步驟求高人

1、就再提取數(shù)次:

group[[1,2],[2,3],[3,4]]

#分離提取第一列元素

print(group[:,1])

#too:TypeError:listindicesmust beintegers求求求slices,notiterable

2、在用numpy轉(zhuǎn)換成:

importnumpyasnp

group[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy轉(zhuǎn)化

(group)

print(ar[:,1])

#too:[234]

拓展資源內(nèi)容

numpy請賜教

Numpy對象是數(shù)組,稱作ndarray維度(dimensions)常稱軸(axes),軸的個數(shù)叫做什么秩(rank)。注:有幾級中括號就有幾個維度

一、

ndarray.ndim秩

.例如一個2排3列的矩陣,它的shape屬性是(2,3)

數(shù)組元素的總個數(shù)

ndarray.dtype元素類型,NumPy提供自己的數(shù)據(jù)類型

數(shù)組中每個元素的字節(jié)大小

二、數(shù)組創(chuàng)建函數(shù):

array

asarray將再輸入轉(zhuǎn)換成成ndarray

arange

ones

zeros

empty只先分配內(nèi)存空間不再填充任何值

light創(chuàng)建N*N單位矩陣(對角線為1)

三、數(shù)組和標量之間的乘除運算

numpy數(shù)組的一個特點,你不c語言程序循環(huán)就可對數(shù)據(jù)想執(zhí)行批量改乘除運算,這通常稱作矢量化(vectorization)。

四、基本上的索引和切片

numpy數(shù)組的索引是三個內(nèi)容豐富多彩的主題,畢竟選定數(shù)據(jù)子集或單個元素的有很多。這里我僅具體點可以介紹具體用法的方法,是對初級功能的我舉例名稱,讀者這個可以等自己要專用時候一一查閱相關(guān)資料。