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  • 2020-11-24 01:35:44

    时间:2020-01-28

    概述:数组排序

    Python数组排序插入数据。有一个已经排好序的数组。现输入一个数,要求按原来的规律将它插入数组中。程序分析:首先判断此数是否大于最后一个数,然后再考虑插入中间的数的情况,插入后此元素之后的数,依次后移一个位置。

    #与原程序方法二一样

    a = [0,1,4,6,9,13,16,19,28,40,100]

    num=int(input('请输入:'))

    for i in range(len(a)):

    if num

    a.insert(i,num)

    break

    print(a)

    '''

    if __name__ == '__main__':

    # 方法一

    a = [1,4,6,9,13,16,19,28,40,100,0]

    print 'original list is:'

    for i in range(len(a)):

    print a[i]

    number = int(raw_input("insert a new number:\n"))

    end = a[9]

    if number > end:

    a[10] = number

    else:

    for i in range(10):

    if a[i] > number:

    temp1 = a[i]

    a[i] = number

    for j in range(i + 1,11):

    temp2 = a[j]

    a[j] = temp1

    temp1 = temp2

    break

    for i in range(11):

    print a[i]

    # 方法二

    # insrt another number

    number = int(raw_input('input a number:\n'))

    if number > a[len(a) - 1]:

    a.append(number)

    else:

    for i in range(len(a)):

    if a[i] > number:

    a.insert(i,number)

    print a

    '''

    注释部分为另外的两种排序方法,仅供参考。

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    python在数组中添加一行数据的方法:

    1、直接插入一行:import pandas as pd

    from pandas import DataFrame

    df3=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])

    # 新插入的行一定要加 index,不然会报错

    df3.loc['new'] = ['a','a','a','a']

    # 运行结果为

    onetwothreefour

    a0123

    b4567

    c891011

    d12131415

    newaaaa

    2、新建一个同样的 dataframe, 然后合并两个dataframedf4 = pd.DataFrame([6,6,6,6]).T

    # 修改df4的column和df3的一致

    df4.columns = df3.columns

    # 把两个dataframe合并,需要设置 ignore_index=True

    df_new = pd.concat([df3,df4],ignore_index=True)

    # 运行结果

    onetwothreefour

    00123

    14567

    2891011

    312131415

    4aaaa

    56666

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    # 行添加,删除数据 valid_tmp = np.append(valid_tmp, train_tmp[idx],axis=0) # train_tmp[idx]和valid_tmp维数相同 train_tmp = np.delete(train_tmp, idx, axis=0) # 删除train_tmp[idx, :]的数据,idx可以是个...
    # 行添加,删除数据
    valid_tmp = np.append(valid_tmp, train_tmp[idx],axis=0)  # train_tmp[idx]和valid_tmp维数相同
    train_tmp = np.delete(train_tmp, idx, axis=0)  # 删除train_tmp[idx, :]的数据,idx可以是个list
    
    # 列添加删除数据
    valid_tmp = np.append(valid_tmp, train_tmp[:, idx],axis=1)  # train_tmp[idx]和valid_tmp维数相同
    train_tmp = np.delete(train_tmp, idx, axis=1)  # 删除train_tmp[:, idx]的数据,idx可以是个list
    
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    你可能想要开始一个狗桌子,里面包含每条狗的所有平面(非阵列)数据,每只狗都有一个,像一个名字,一个性别和一个年龄的东西:

    CREATE TABLE `dogs` (

    `id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    `name` VARCHAR(64),

    `age` INT UNSIGNED,

    `sex` ENUM('Male','Female')

    );

    从那里,每只狗“有很多”测量,所以你需要一个dog_mesaurements表来存储24个测量:

    CREATE TABLE `dog_measurements` (

    `id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    `dog_id` INT UNSIGNED NOT NULL,

    `paw` ENUM ('Front Left','Front Right','Rear Left','Rear Right'),

    `taken_at` DATETIME NOT NULL

    );

    那么每当你进行测量时,你可以INSERT INTO dog_measurements(dog_id,taken_at)VALUES(*?*,NOW());其中*? *是狗桌上的狗的身份证.

    然后,您将需要表格来存储每个测量的实际帧,如下所示:

    CREATE TABLE `dog_measurement_data` (

    `id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    `dog_measurement_id` INT UNSIGNED NOT NULL,

    `frame` INT UNSIGNED,

    `sensor_row` INT UNSIGNED,

    `sensor_col` INT UNSIGNED,

    `value` NUMBER

    );

    这样,对于250帧中的每一个,您循环访问63个传感器中的每一个,并将该传感器的值与帧号存储到数据库中:

    INSERT INTO `dog_measurement_data` (`dog_measurement_id`,`frame`,`sensor_row`,`sensor_col`,`value`) VALUES

    (*measurement_id?*, *frame_number?*, *sensor_row?*, *sensor_col?*, *value?*)

    显然替换measurement_id?,frame_number?,sensor_number?,value?真正的价值观:-)

    因此,基本上,每个dog_measurement_data是给定帧的单个传感器值.这样一来,为了获得所有传感器的值,您可以:

    SELECT `sensor_row`,sensor_col`,`value` FROM `dog_measurement_data`

    WHERE `dog_measurement_id`=*some measurement id* AND `frame`=*some frame number*

    ORDER BY `sensor_row`,`sensor_col`

    这将为您提供该框架的所有行和列.

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python在数组中插入数据