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分类:微信公众号 | 浏览: 99次
2021-11-18 12:42:26


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嘉兴,别称禾城,浙江省辖地级市,是长江三角洲中心区27城之一 [1]  ,国务院批复确定的中国具有江南水乡特色的旅游城市 [2]  。截至2019年,全市下辖2个区、2个县、代管3个县级市。 [3]  嘉兴陆地面积3915平方公里,海域4650平方公里 [113]  。根据第七次人口普查数据,截至2020年11月1日零时,嘉兴市常住人口为540.0868万人。 [112]  。2020年,嘉兴全市生产总值(GDP)5509.52亿元。 [18] 

嘉兴地处中国华东地区、浙江省东北部、长江三角洲杭嘉湖平原腹地,处江河湖海交会之位,扼太湖南走廊之咽喉,是长三角城市群、上海大都市圈重要城市、浙江大湾区核心城市、杭州都市圈副中心城市 [4-7]  。

嘉兴是国家历史文化名城,建制始于秦,有两千多年人文历史,自古为繁华富庶之地,素有“鱼米之乡”、“丝绸之府”美誉。嘉兴名人辈出,涌现出茅盾、徐志摩、金庸、金学曙、陈省身、王国维、丰子恺、张乐平等名家大师 [109-110]  。嘉兴自然风光以潮、湖、河、海并存驰誉江南,拥有南湖、乌镇、西塘三个5A级景区 [10]  ,以及盐官(钱江潮)、南北湖、绮园、月河历史街区、梅花洲、九龙山、东湖、莫氏庄园、茅盾故居、徐志摩故居等著名景点,构成江南水乡特色 [11]  ;中共一大在嘉兴胜利闭幕,是中国共产党诞生地,成为中国近代史上重要的革命纪念地 [8]  。

2013年起,每年举办乌镇戏剧节和西塘汉服文化周。 [12-14]  2014年,嘉兴乌镇成为世界互联网大会永久会址。 [15-16]  2018年9月,荣获“2018中欧绿色智慧城市奖” [17]  。

NumPy 切片和索引

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。

实例

import numpy as np a = np.arange(10)s = slice(2,7,2)   # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为2print (a[s])

输出结果为:

[2  4  6]

以上实例中,我们首先通过 arange() 函数创建 ndarray 对象。 然后,分别设置起始,终止和步长的参数为 2,7 和 2。

我们也可以通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作:

实例

import numpy as np a = np.arange(10)  b = a[2:7:2]   # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为 2print(b)

输出结果为:

[2  4  6]

冒号 : 的解释:如果只放置一个参数,如 [2],将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。

实例

import numpy as np a = np.arange(10)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]b = a[5] print(b)

输出结果为:

5

实例

import numpy as np a = np.arange(10)print(a[2:])

输出结果为:

[2  3  4  5  6  7  8  9]

实例

import numpy as np a = np.arange(10)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]print(a[2:5])

输出结果为:

[2  3  4]

多维数组同样适用上述索引提取方法:

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a)# 从某个索引处开始切割print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')print(a[1:])

输出结果为:

[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]从数组索引 a[1:] 处开始切割[[3 4 5]
 [4 5 6]]

切片还可以包括省略号 ,来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含行中元素的 ndarray。

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  print (a[...,1])   # 第2列元素print (a[1,...])   # 第2行元素print (a[...,1:])  # 第2列及剩下的所有元素

输出结果为:

[2 4 5][3 4 5][[2 3]
 [4 5]
 [5 6]]

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