最近在入门图像识别，自然也会用到深度学习框架，也接触到了一个新的数据结构——tensor(张量)。除此之外，也有一些很常用的数据结构，比如DataFrame、Series、array等，这篇文章主要对这几种数据结构的创建及相互转换做一个小总结。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
从warning信息可知，该方法已经废弃，建议用MultiIndex on a DataFrame来处理3D信息。
请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0
Python主要是依靠众多的第三方库来增强它的数据处理能力的。常用的是Numpy库，Scipy库、Matplotlib库、Pandas库、Scikit-Learn库等。
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。 DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。 根据字典创建 data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], '
本文介绍pandas的基本数据类型，要熟练使用pandas，需要熟悉它的两种主要数据结构：Series和DataFrame 1.Series Series 形如于一维矩阵的对象，通常用来存储一列数值，其包含数值列(与numpy数据格式相似)和标签列(与数值列相对应，称之为index列) 1.1 Series生成 最简单的Series可以由一个数值list生成 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np
从这一篇文章开始，想要跟大家一起探讨关于数据科学最重要的工具了，就是Python提供了 Numpy 和 Pandas，咱们先从Pandas开始，走上数据分析高手之路hhhh
'''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置'''
Series是一种一维的数组型对象，包含一个值序列（与numpy中的数据类型相似），数据标签（称为索引（index））。
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
注意：由于NaN的存在，B列初始的数据类型是float，如果要变成整数，使用astype转换即可。
Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim：维度 shape：行数和列数 size：元素个数 举例说明： import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
DataFrame是pandas库中另一个重要的数据结构，它提供了类似于excel的二维数据结构
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
Pandas 基于 NumPy 开发，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理数据。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法
一个ndarray------->pd.Series(np.random.randint(2),index=['a','b'])
时间序列数据与常规表格数据有什么不同呢？时间序列数据集有一个额外的维度——时间。我们可以将其视为 3D 数据集。比如说，我们有一个包含 5 个特征和 5 个输入实例的数据集。
所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
https://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/48022401
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | NSS 编译 | 张伯楠，刘云南 弋心，卫青，宁云州 R语言是数据科学领域最流行的语言之一。如果你真想从事数据科学事业，那你要么已经会用R语言要么正在学习它。R语言同样是一个拥有广泛的统计和数据科学库的生态系统。为了帮助数据科学家测试他们的R语言能力，我们为DataFest 2017设计了一部分技能测试题。 超过1500人注册了这项考试并有接近500人完成了测试。下图是不同测试者的成绩分布： 下面是关于成绩分布的一些统计数据： 平均分：16.69 分数中值：19
我们将从一个快速、非全面的概述开始，介绍 pandas 中的基本数据结构，以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始，请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中：
创建日期： 20200805 15:20 上次修改： 20200805 19:27 Python 版本： Python 3.7
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年8月2日笔记 建议读者安装anaconda，这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook，使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
矩阵是一个二维数组，只有每个元素是相同的数值型、字符型或逻辑型。可通过matrix()创建矩阵
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分.
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
我需要在python中扩展数据框中的每一行并拼接一个数据框 Example： 我现在有两个表（表A，表B）如下： (表A：学生信息表）
也可以使用loc或iloc来访问index或某个固定位置，其中loc是访问index或columns的名称，而iloc访问的是序号
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
编者按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分
本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。
时隔十日，终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的，结合3.29日写的日记完成了这篇实战。 01 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据（https://grouple
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
AI科技评论按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者。 日前，Kaggle 在博客公布了使用 HyperTools 的官方教程。其中包含两个例子：用 HyperTools 对蘑菇数据做可视化，以及对全球气象数据做可视化。示例包含代码，需要做数据降维可视化的童鞋，这是一篇不错的 HyperTools 上手教程。全文由AI科技评论编译。
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