【Notes】数据常用操作随笔

本人曾粗略学过numpy核心语法以及python的数据操作，但是奈何许久不写python了，并且np所学真到用时却不知很多功能如何实现。借此原因创建随笔，更新做Optimization过程中遇到的常用功能表达（py/py_np/RL/ML）。

*列出仅为常见用法，更多见Google

1/ np.argwhere(关于矩阵筛选条件)

 np.argwhere(X >1)

Return：返回该矩阵下符合此条件的元素序列
格式为数组：
（1D --> 一阶数组）[x, y, z]
（2D --> 二阶数组) [[x, y], [v,w]]

2/ np.amax(矩阵)

np.amax(X)

Return: 矩阵中最大元素

3/ enumerate 枚举
返回情况较为复杂，见https://www.programiz.com/python-programming/methods/built-in/enumerate

4/ 矩阵A.zeros_like(矩阵B)

pi_new.zeros_like(env.A)

基于B的格式创建zeros矩阵A

5/ 元素,copy()

greedyAction = np.amax(pi_new).copy()

Return：new copy，以解决深浅复制问题

标签：常用,copy,python,Notes,矩阵,zeros,np,new,随笔
来源： https://blog.csdn.net/weixin_47553356/article/details/122788338