Base Usage

numpy

统计个数

将ndarray与标量值进行比较将返回以布尔值（True，False）作为元素的ndarray。可以将<，==，！=等进行比较。

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(a)
#[[ 0  1  2  3]
#[ 4  5  6  7]
#[ 8  9 10 11]]
print(a < 4)
#[[ True  True  True  True]
#[False False False False]
#[False False False False]]

使用np.count_nonzero()获得True的数量，即满足条件的元素的数量

print(np.count_nonzero(a < 4)) # 5

True 被视为 1，False 被视为 0，因此也可以使用 np.sum()。然而， np.count_nonzero() 更快。

print(np.sum(a < 4))

other

sorted

sorted(['89', '78'], key=len)的排序结果中，'89'在前面是因为key=len参数指定了按照字符串的长度来进行排序，而'89'的长度为2，而'78'的长度为2，因此它们的长度相等。在这种情况下，按照原始顺序进行排序，因此'89'在'78'之前。

如果你想按照字符串的大小来进行排序，而不是长度，可以省略key=len，因为字符串默认会按照字典顺序进行比较，即按照字符的ASCII码值进行比较。这样，'78'会在'89'之前。例如：

sorted(['89', '78'])

这将按照字符串的大小进行排序，而不是长度。

这种数字字符串，最好转换为数字在排序（这个在ubuntu和windows文件排序上有差别，有坑-_-）

a = sorted(['89', '78'], key=lambda x: int(x))

向下取整

在 Python 中，可以使用 math.floor() 函数或者 int() 类型转换来实现向下取整操作。以下是这两种方法的示例：

使用 math.floor() 函数：

import math

value = 7.8
result = math.floor(value)

print(result)  # 输出：7

使用 int() 类型转换：

value = 7.8
result = int(value)

print(result)  # 输出：7

这两种方法都会将浮点数向下取整到最接近的整数。

字符串转数组

x = '[1, 2, 3]'
x = ast.literal_eval(x)
# x = [1, 2, 3]

# Base Usage

# numpy

# 统计个数

# other

# sorted

# 向下取整