# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array([ [1,2,6,9], [3,4,8,9], [3,5,9,9], [3,5,7,9], ]) print(array2) """ [[1 2] [3 4]] """ print(array1.shape) # (4,) 显示列的数量 print(array2.sh
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
此文章参考了网络上的一篇文章，并对原文做了补充和修改，并将不断补充和修改 作者已佚， 地址为：http://360doc.com/content/060307/10/2187_76452.html 一：字符函数
在SQL中，函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符，包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
了解了机器学习的基础知识后我们便正式进入机器学习的实践领域，通过实践来了解机器学习到底都在做些什么，首先要进行的一项重要工作便是数据预处理。日常生活中的数据有文字、图像、音频等多种形式，但熟悉计算机的同学都知道它们在计算机中会以01二进制的形式存在。那么以后在机器学习中最常接触的便是“一行一样本、一列一特征”的数据样本矩阵。
在特征/列上执行的任何能够帮助我们根据数据进行预测的操作都可以称为特征工程。这将包括以下内容:
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
awk在处理文件的时候，常常比编写脚本更加方便，处理速度也更快，下边总结了一些awk的常用用法。
现在只需要查询avg(score)>84分的结果出来（可以在末尾加上having avg(score)>84）;
个人博客：doubleq.win 1470 数列处理 时间限制: 1 s 空间限制: 1000 KB 题目等级 : 青铜 Bronze 题解 题目描述 Description 输入一列整数，输出它们的总和、最大值、最小值、并从大到小输出。 输入描述 Input Description 第1行：一个整数N表示总共有几个整数要处理 第2行：N个整数 输出描述 Output Description 第1行：它们的总和 第2行：最大值 第3行：最小值 第3+1行：最大值（此行开始从大到小依次输出：注有相同的数
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
所谓组查询即将数据按照某列或者某些列相同的值进行分组，然后对该组的数据进行组函数运用，针对每一组返回一个结果。 tips: 1.组函数可以出现的位置： select子句和having 子句 2.使用group by 将将行划分成若干小组。 3.having子句用来限制组结果的返回。
特征工程对于我们在机器学习的建模当中扮演着至关重要的角色，要是这一环节做得好，模型的准确率以及性能就被大大地被提升，今天小编就通过Python当中的lambda函数来对数据集进行一次特征工程的操作，生成一些有用的有价值的特征出来。
今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。本文目的不是为了让大家弄清楚什么是“归一化”、什么是“标准化”，而是将这些“XX化”的处理方式集合到一个函数里，方便平时大家处理数据时调用，因此也就没有必要刻意区分这些个概念。要是大家有不同看法，欢迎在推文下方留言，给小编解解惑
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
attr5 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,22,33]])
最近，很多初学Power BI的朋友跟我说，Power BI用起来挺麻烦的，很不习惯啊，比如，想看一列数的总和都看不到……
在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。高度0也被认为是建筑物。 最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少？
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
HAVING语句通常与GROUP BY子句及聚集函数COUNT，AVG，SUM，MAX，MIN语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，通常跟在GROUP BY后边作用相当于WHERE。
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数，并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式，通常是包含一个函数，运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候，这个公式为每一个
因此，如果想要把某一文件的总行数赋值给变量nlines，可以表达为： 1) nlines=(awk 'END{print NR}' filename) 或者 2) nlines=$(awk 'END{print NR}' filename)
题目：给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
本文主要介绍了如何通过LitePal在Android端对数据库进行增删改查操作，以及如何使用LitePal的聚合函数对数据进行统计。通过学习，读者可以掌握LitePal的基本用法和主要功能，并能运用在实际开发中。
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外，聚合函数忽略空值，如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名，并且该列存在空值，此时COUNT仍会忽略空值。
数据框约等于表格 数据框不是文件 每一列只允许一种数据类型 一列就是一个向量 一个向量被视为一个整体 可以有重复值
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
由于题目中已说明矩阵中数字各不相同，不用考虑去重的情况，可以直接模拟逻辑来实现，先找出每一行的所有元素中的最小值存到数组中，再找出每一列的所有元素中最大值存到数组中，如果两数相等，即为最后的结果。
函数定义：torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None，keepdim=False)
张旭本职工作是台湾高数课外补习班老师，因为把自己的教学视频传到了全球最大的成年人网站Pxxxhub，而意外收获了众多国内外高数学习者的关注。看似很荒唐的事情，背后却隐藏着这位数学老师强大的逻辑思维。刚开始录制网络视频是为了招生，但他把视频发在YouTube和Facebook上没有带来多少点击量，因为教培界内卷太严重，这类网站关于高数的教学视频太多。
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 explode(ARRAY) 数组的每个元素生成一行 explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列
2019年6月，Stephen Wolfram宣布，公司正式发布Wolfram函数资源库，这是一个可以立即用于Wolfram语言的函数资源库。从那时开始，这个资源库已经发展成了拥有超过20大类1,000种函数的资源库。
给你一个 m * n 的矩阵，矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
SQL中的MIN()函数和MAX()函数用于查找所选列的最小值和最大值，分别。以下是它们的用法和示例：
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后，需要统计流量的的均值、区间，以及给出该专
聚合函数： SQL提供了下列聚合函数： COUNT(*) 计算元组的个数 COUNT(<列名>) 对一列中的值计算个数 SUM(<列名>) 求某一列值的总和（此列的值必须是数值型） AVG(<列名>) 求某一列的平均值（此列的值必须是数值型） MAX(<列名>) 求某一列的最大值 MIN(<列名>) 求某一列的最小值 SELECT语句的完整结构： SELECT<目标表的列名或列表达序列> FORM<基本表名 或/和 视图序列> [ WHARE <行条件表达式>] [ GRO
已示例为例，两两暴力计算的时间复杂度为o(n^2)，实现上肯定是没有问题，但是当数据量大的时候性能堪忧。
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题，因此这里我使用一套 sql 的题目，作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成，涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
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