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<title>JunQi's study BLOG-numpy数组的运算</title>
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<li><a href="./numpy-1.html">
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<a href="./numpy-1.html">array创建</a>
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<a href="./numpy-2.html">array性质</a>
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<a href="./numpy-3.html">array运算</a>
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<a href="./pandas-1.html"><img src="./images/index/pandas.png">pandas</a>
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<a href="./pandas-1.html">基本数据结构</a>
</li>
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<a href="./pandas-2.html">可视化</a>
</li>
</ul>
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<a href="./matplotlib-1.html"><img src="./images/index/matplotlib.png">matplotlib</a>
<ul>
<li>
<a href="./matplotlib-1.html">绘图示例</a>
</li>
<li>
<a href="./matplotlib-2.html">基本操作</a>
</li>
<li>
<a href="./matplotlib-3.html">图像属性</a>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="./self.html"><img src="./images/index/self.png">关于我</a></li>
</ul>
<script>
// 1. 获取元素
var nav = document.querySelector('.navvv');
var lis = nav.children; // 得到4个小li
// 2.循环注册事件
for (var i = 0; i < lis.length; i++) {
lis[i].onmouseover = function () {
this.children[1].style.display = 'block';
}
lis[i].onmouseout = function () {
this.children[1].style.display = 'none';
}
}
</script>
</div>
<div id="search"><input type="text" id="text" value="请输入要查询的内容">
<!-- 实现内容的隐藏与释放 -->
<!-- 真正的搜索功能没有实现，现在还不会，以后有机会一定完成 -->
<script>
var text = document.getElementById('text');
text.onfocus = function () {
console.log("得到了焦点");
if (this.value == "请输入要查询的内容") {
this.value = '';
}
this.style.border = "1px solid pink";
}
text.onblur = function () {
if (this.value == '') {
this.value = "请输入要查询的内容";
}
this.style.border = "1px solid orange";
}
</script><button><img src="./images/index/search.png" alt=""></button>
</div>
<!-- 清除浮动 -->
<div class="clear"></div>
</div>
<!-- 主体内容 -->
<div id="content">
<div class="wenzi">
<h2>本页介绍array数组的运算相关</h2>
</div>
<div class="wenzi">
<div class="wenzi">
<a name="1"></a>
<h3>array数组直接相加</h3>
<div class="code">
<span>IN:</span>
<div class="codee">
a=np.array([1,2,3,4,5])
<br>
b=np.array([2,3,4,5,6])
<br>
a+b
</div>
</div>
<div class="out"><span>Out:</span><img src="./images/numpy-1/out22.png" alt=""></div>
<div class="command">
<p>
运算结果是对应元素的直接相加减后组成的新数组，这是arrray与python原生列表的显著不同点
</p>
</div>
</div>
<div class="wenzi">
<a name="2"></a>
<h3>array数组直接相乘</h3>
<div class="code">
<span>IN:</span>
<div class="codee">
a=np.array([1,2,3,4,5])
<br>
b=np.array([2,3,4,5,6])
<br>
a+b
</div>
</div>
<div class="out"><span>Out:</span><img src="./images/numpy-1/out23.png" alt=""></div>
<div class="command">
<p>
运算结果是对应元素的直接相乘除后组成的新数组
</p>
</div>
</div>
<div class="wenzi">
<a name="3"></a>
<h3>数组排序</h3>
<div class="code">
<span>IN:</span>
<div class="codee">
a=np.array([692795,42995,327855,580897,478523,157074,306904,662552,284652,159302])
<br>
np.sort(a)
</div>
</div>
<div class="out"><span>Out:</span><img src="./images/numpy-1/out24.png" alt=""></div>
<div class="command">
<p>
注意：仅仅只是对数组排序，并没有改变原本的数组a
</p>
</div>
<div class="code">
<span>IN:</span>
<div class="codee">
order=np.argsort(a)
order
</div>
</div>
<div class="out"><span>Out:</span><img src="./images/numpy-1/out25.png" alt=""></div>
<div class="command">
<p>
argsort函数，，返回从小到大的排列数组中的索引位置
</p>
</div>
</div>
<div class="wenzi">
<a name="4"></a>
<h3>对数组中的元素求和与均值</h3>
<div class="code">
<span>IN:</span>
<div class="codee">
np.sum(a)
</div>
</div>
<div class="out"><span>Out:</span><img src="./images/numpy-1/out26.png" alt=""></div>
<div class="command">
<p>
同样的也可以写成a.sum
</p>
</div>
<div class="code">
2022.5 网页设计大作业.zip
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更新于2023-12-31
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学期期末网页设计作业合集分享
内容概览：
这个分享包涵了我在本学期期末完成的网页设计作业，其中包含多个关键部分，以帮助你全面了解和学习网页设计的整个流程。
HTML、CSS、JS、Vue代码：我提供了完整的网页源代码，详细简单有效
项目文件：除了代码，我还分享了整个项目的文件，包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。
MD文档与操作手册：为了方便他人理解和使用我的作品，我编写了详细的操作手册和使用说明，同时提供了一份Markdown格式的文档，概述了项目的主要功能和特点。
学习笔记：在项目开发过程中，我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程，还能为学习前端技术提供宝贵的参考资料。
适用人群：
这份作业合集适用于所有对网页设计、前端开发感兴趣的人，无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术，还是想了解一个完整的项目开发流程，这份资料都将为你提供极大的帮助。
使用建议：
按部就班地学习：建议从基础的HTML、CSS开始，逐步深入到JavaScript和Vue的学习。通过实践，逐步掌握前端开发的各项技能。
参考项目文件和笔记：项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中，不妨参考这些资料，以帮助你更好地理解和学习。
动手实践：网页设计是一门实践性很强的技能。通过实际操作，你可以更好地掌握前端开发的各项技能，并提高自己的实践能力。
2022.5 网页设计大作业.zip （100个子文件） 
matplot-1.css 7KB pandas-2.css 7KB pandas-1.css 6KB matplotlib-3.css 6KB numpy-3.css 6KB numpy-1.css 6KB matplot-2.css 6KB numpy-2.css 6KB self.css 6KB index.css 5KB moban.css 5KB
numpy-3.html 16KB numpy-2.html 14KB numpy-1.html 13KB pandas-1.html 13KB matplotlib-3.html 13KB matplotlib-2.html 11KB index.html 11KB matplotlib-1.html 10KB pandas-2.html 10KB self.html 10KB moban.html 7KB
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