本篇文章给大家谈谈python学习笔记17，以及Python全套教程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、python小结17-numpy(一)ndarray对象
- 2、【py-17】python内存使用和释放
- 3、新手程序员学习python编程需要了解哪些技巧?
- 4、Python笔记-取模运算%
- 5、Python笔记:数据集拼接(数据匹配)
python小结17-numpy(一)ndarray对象
Numpy是Python中的一个重要科学计算扩展，它提供了一系列功能，包括高效的多维数组（ndarray对象）处理，支持向量化运算和广播，以及内置的数学函数。通过NumPy，可以方便地进行大规模数据的运算，它为pandas等数据分析工具的高效使用打下基础。在Numpy中，ndarray对象是核心，它是一个多维度、同类型的数据结构。
安装numpy： 使用python包管理工具pip或者conda安装。安装python后，打开cmd命令行，输入：pip install numpy 即可完成安装。 n维数组对象： n维数组（ndarray）对象，是一系列同类数据的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素***，可以使用基于0的索引访问***中元素。
是numpy模块中的工具，专门用于生成等差数列数组。当你调用numpy.arange（start，stop，step，dtype）时，它会生成从start到stop（不包含stop）的等差序列，步长为step，数据类型为dtype。例如，numpy.arange（2，20，3，float）生成的数组为[ 1 1 1]。
针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位所在的下标（index），一个是原地sort，一个是np.argsort（）获取下标。如果是多维数组，可以先***用arr.flatten（）转换为一维的数组。python里怎么取前两列python中获得前两列的方式有很多，需要看是哪一种数据类型。
【py-17】python内存使用和释放
释放内存的关键在于识别不再使用的变量。使用id（）函数查询变量的内存地址，是检查内存是否被释放的有效方法。此外，对于复杂场景，通过实验和实例分析可以帮助理解内存管理的优化策略。在某些情况下，Python的内存回收机制可能需要额外的干预，如释放所有自定义内存。
python最多可以装满多少个32位python的限制是536870912个元素，64位python的限制是1152921504606846***5个元素。最大容量得看机器的性能指标，PyList_New中list并非无穷大，在python源码中规定了list的最大容量PY_SSIZE_T_MAX。Python最原始的实现是CPython，即用C实现的Python。
可变数据结构：在函数内不要使用全局变量，避免循环导入问题，尤其是当其他语言如 shell 脚本引用 Python 代码时，需要将 Python 项目加入 Linux 环境变量。在 Python 7 中，通过编辑虚拟环境并执行 `python install -e .` 可以解决导入问题。
可以传递给Decimal整型或者字符串参数，但不能是浮点数据，因为[_a***_]数据本身就不准确。Decimal还可以用来限定数据的总位数。谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题 基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。
新手程序员学习python编程需要了解哪些技巧?
学编程入门建议：学编程要从根本出发，从理论上来说，需要广泛的阅读。了解算法的博大精深和计算机的基本理论。从实践上来说，需要有广泛的练习，练习的广泛在于练习不同的内容。然后就是创新精神和数学思维能力，这些都是需要培养的。基础要打好学编程要具备一定的基础。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
按部就班敲代码 在Python的学习教程中，在讲到相应的语法规则的时候，必定有相应的案例，Python新手应按部就班的敲一遍代码，切记不可直接抄写，而是默写，然后进行对比，及时发现错误，并订正。
希望新手少走弯路。开始学注意几点：代码规范，这本身就是一个非常好的习惯，如果开始不养好好的代码规划，以后会很痛苦多动手，少看书，很多人学Python就一味的看书，这不是学数学物理，你看例题可能就会了，学习Python主要是学习编程思想。
Python笔记-取模运算%
取模公式中的k要向负无穷靠拢，不管什么情况，都是向下取整。或者是 向上取整 math.ceil（） 可以理解成 要选择大于等于该数值的整数部分的最小整数；向下取整 math.floor（） 可以理解成 要选择小于等于该数值的整数部分的最大整数。
取模运算：在Python中，百分号用于取模运算，即计算两个数相除的余数。例如：python result = 10 % 3 # 计算10除以3的余数 print # 输出结果为1，因为10除以3的余数是1 在这个例子中，`10 % 3`的结果是1，因为当10除以3时，余数是1。
Python中%代表取模运算符。接下来 取模运算的含义 在Python中，%符号作为取模运算符使用，用于计算两个数相除后的余数。简单来说，它返回除法的余数结果。例如，当两个数进行除法运算后，余数部分可以通过%运算符来获取。
在Python中，%代表着取模运算符（模数运算），表明两个数字相除后得到的余数。例如，4 % 3表示4除以3的余数，结果为1。这个运算符在很多情况下都非常有用，比如在判断奇偶数时，只需要判断一个数%2是否等于0就可以知道这个数是奇数还是偶数。
Python笔记:数据集拼接(数据匹配)
1、交集操作，merge函数的how参数设置为inner，即只保留两个数据集中都存在的行。0 并集操作，可以通过设置how参数为outer，包括所有不重复的行。0 左拼接（left join），保留左数据集的所有行，右拼接（right join）则保留右数据集的所有行。
2、默认的merge方法是求取链接键的交集，通过传入how=outer可以得到它们的并集：层次化索引数据的合并 对于层次化索引的数据的合并，我们要以 列表的形式指明用作合并键的多个列 。
3、Pandas中的数据匹配有四种方式：左连接、右连接、内连接和外连接。比如，张三想将企业的工业和专利数据关联，就需要使用这些连接方式。左连接保留左表所有数据，添加右表信息；右连接反之；内连接保留两个表共享的数据；外连接则保留所有数据，未匹配的用空值填充。
4、首先，对于列表（list），Python的简单语法使其合并变得轻而易举。只需使用加号 +，即可实现列表的拼接。然而，对于字典（dict），情况有所不同。由于dict不支持 + 运算，我们需要利用**运算符来合并，但需要注意，如果后一个字典中存在相同的键，其值会覆盖前一个字典的值。
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