许多广泛使用的统计方法，如方差分析(ANOVA)和回归分析，都要求数据服从正态分布，但在使用这些技术时，很少对数据的频率分布进行检验。...为了加深对对数正态分布的理解，鼓励人们正确使用对数正态分布，并展示它们在生活中的重要性，我们提出了一个新的物理模型来产生对数正态分布，从而填补了一个百年来的空白。...我们还演示了参数的演变和使用，这些参数允许在原始规模下对数据进行表征。此外，我们比较了不同科学分支的对数正态分布，以阐明变异性的模式，从而再次强调对数正态分布在生活中的重要性。...然后使用X∼Λ(µ∗，σ∗)作为数学表达式，表示X按照对数正态分布，具有中位数µ∗和乘性标准差σ∗。 图3 原尺度(A)和对数尺度(b)的对数正态分布。...在大多数动植物群落中，物种丰富度服从(截断)对数正态分布。 对数正态分布的各种应用与食品技术和食品加工工程中的结构表征有关。
Numpy库中随机选数 本文中介绍的是如何使用numpy库中的random模块进行随机选择数据 ? 为什么写 在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程，有时候会缺乏数据。...虽然网上有很多的数据，但是需要时间去查找。 当自己在整理总结相关知识点的时候，需要立马用到一些简单的数据，于是想到了这个方法：随机模拟些简单的数据来进行处理和学习，于是想到了Numpy中的相关功能。...random.choice 在随机生成数据的过程中主要使用的是random.choice方法，下面具体介绍其方法的使用。...import numpy as np import pandas as pd ?...使用案例 通过一个随机生成的数据来模拟pandas中的DataFrame数据： import pandas as pd import numpy as np name_list = ["小明","小红
代码 import numpy as np def batch_gen(data): # 定义batch数据生成器1 idx = 0 while True: if idx...idx += 10 yield data[start:start + 10] def batch_generator(data, batch_size): # 批数据生成
0,255,size=(224,224,3)).astype(np.uint8) import imageio imageio.imwrite('test.png',image) test.png是这样的：
Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...i + 4) # 选取特定的子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy
参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用...ndarray.choose(choices[, out, mode]) 使用索引数组从一组选项中构造新数组。ndarray.sort([axis, kind, order]) 就地对数组进行排序。... ### 这些都是可以使用的 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位的浮点数组成的复数类型...# array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松的完成数组处理
使用Python对数据的操作转换 在Python中，将列表的值转换为字典的键可以使用以下代码： #!...，然后使用循环和字典推导式来创建字典，其中列表中的每个值对应于字典中的一个键和一个值。...然后使用 for 循环遍历原始数据中的每个字典。...在循环中，使用 item['key'] 和 item['value'] 分别获取当前字典的键和值，并使用 new_dict[key] = value 将其存储到新的字典中，最后输出新的字典即可。...：[返回值 for in 条件语句]，它可以将符合条件的元素一次性生成到一个新列表中。
在pycharm中的setting安装numpy，或者在cmd里面通过pip install方法安装均可 # 代码 from numpy import * # 构造一个4x4的随机数组 print("...数组:\n",random.rand(4, 4)) # 调用mat()函数将数组转化为矩阵 randMat = mat(random.rand(4, 4)) # .I操作符实现了矩阵求逆的运算 print...randMat.I) # 矩阵乘以逆矩阵 invRandMat = randMat.I print("矩阵乘以逆矩阵:\n",randMat*invRandMat) # 函数eye(4)创建一个4x4的单位矩阵
参考链接： Python中的numpy.isinf 代码部分如下所示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数...# 对数（括号里面为真数，外面为底数） np.log(np.e) # 计算自然对数 np.log10(10) # 计算lg(以10为底） np.log2(1) #...计算以2为底对数 # 指数 np.exp(3) # 计算e的3次方 np.e # 输出e # 圆周率 np.pi # （反）三角函数 np.cos() np.sin...# 为随机产生的数据 np.eye(10) # 生成单位矩阵 np.identity(3) # 生成单位矩阵 np.arange(1000) ...# 生成一维的num-1单位矩阵 np.arange(1, 10) # 生成一个从begin到end-1的一维矩阵 np.arange(0, 100, 20) # 生成公差为最后一位数以第一个数为首项的等差数列
导读 python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。...，会自动根据新尺寸情况进行截断或拼接 正因为resize可以执行截断，所以要求接收确切的尺寸参数，不允许出现-1这样的"非法"数值；而reshape中常用-1的技巧实现某一维度的自动计算 另外，当resize...numpy提供了一些特殊的常量，值得注意的是np.newaxis可以用作是对数组执行升维操作，效果与设置为None一致。 ? 10 随机数包 ?...Random是numpy下的一个子包，内置了大量的随机数方法接口，包括绝大部分概率分布接口，常用的主要还是均匀分布和正态分布： 均匀分布：random、rand、uniform，三者功能具有相似性，其中前两者均产生指定个数的...正态分布：randn，normal，前者生成标准正态分布（均值为0，方差为1），后者产生任意正态分布，接收一个loc参数作为均值，scale参数作为标准差 ?
很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成 N 个（N 为枚举值数量）...以泰坦尼克号的数据集为例，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series...get_dummies，生成 N 个 0-1 新字段：# 对字段 Title 进行独热编码，这里使用 get_dummies，生成 N 个 0-1 新字段dummies_title = pd.get_dummies...·截断连续型的数值进行截断或者对长尾数据进行对数后截断(保留重要信息的前提下对特征进行截断，截断后的特征也可以看作是类别特征) ·二值化数据分布过于不平衡 空值/异常值过多 ·分桶小范围连续数据内不存在逻辑关系...ax = plt.subplots(figsize=(8, 7)) sns.distplot(train['SalePrice_log'] , fit=norm, color="b"); # 得到正态分布的参数
前言： numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，其基础为多维数组为ndarray 官方文档：(https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html) 何为...一种由相同类型的元素组成的固定的多维数组。...(注意黑体字) ndarry创建 代码如下 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.zeros((4,5)) np.ones((2,3,4...)) np.random.randint(1,20,size=(4,5)) np.arange(1,9,2) #生成等差数列 np.linspace(1,10,4) 生成正态分布 np.random.rand...： 我的机器学习pandas篇 我的机器学习matplotlib篇 我的机器学习微积分篇
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。 很多情况下，我们可以与SciPy和 Matplotlib（绘图库）一起使用。...来替代MatLab，下面我来来看一下numpy库的常见的一些操作。 #!...有了初步的认识，我们到这里知道了numpy.....原来是生成一个多维数组的玩意 我们再来深入的看一下numpy的内部信息吧。...如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 a[...
logcdf(x, a, b[, loc, scale]) 截断正态分布对数累积分布函数。 logpdf(x, a, b[, loc, scale]) 截断正态分布对数概率分布函数。...logsf(x, a, b[, loc, scale]) 截断正态分布对数生存函数。 pdf(x, a, b[, loc, scale]) 截断正态分布概率分布函数。...| sf(x, a, b[, loc, scale]) | 截断正态分布对数生存函数。...在可能的情况下，优先使用诸如 jax.numpy 等库，而不是直接使用 jax.lax。jax.numpy API 遵循 NumPy，因此比 jax.lax API 更稳定，更不易更改。...“rbg” 使用 ThreeFry 进行分割，并使用 XLA RBG 进行数据生成。 “unsafe_rbg” 仅用于演示目的，使用 RBG 进行分割（使用未经测试的虚构算法）和生成。
numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式 RandomState Generator 其中Generator是新版本推荐的方式...，RandomState是之前旧版本的方式，只是为了考虑兼容性，依然进行了保留，通过例子来看下两种方式生成随机数的不同 >>> import numpy as np # RandomState >>>...，但是也有小部分不一样，在使用中需要注意，比如rand, randn等方法是RandomState独有的，而integers方法是Generator独有的。...随机抽取符合特定分布的序列 支持非常多的分布，以正态分布为例，示例如下 >>> np.random.normal(size=(2,2)) array([[ 1.5165287 , 0.27475753]...binomial 二项分布 chisquare 卡方分布 normal 正态分布 poisson 泊松分布 standard_normal 标准正态分布 uniform 均匀分布 numpy
;转]numpy中的matrix矩阵处理 今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array类型的处理,而matrix...– jiangsujiangjiang的博客 – CSDN博客 一.使用系统方法 二.用指定的数 … numpy中生成随机矩阵并打印出矩阵的shape from numpy import * c=zeros.../p/34673397 NumPy是Numerical Python的简写,是高性能科学计算和数据分析的基础包,他是 … 科学计算库Numpy——数组生成 等差数组 使用np.arange()或np.linspace...以10为底的数组 使用np.logspace()生成元素是以10为底的数组....数组扩展 使用np.meshg … Numpy入门 – 生成数组 今天是Numpy入门系列教程第一讲,首先是安装Numpy: $ pip install numpy numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包
其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。...3.2 长度分布 3.2.1 describe 这里与教程中的方法有所不同。vectorize是numpy中很方便的函数，作用和pandas中apply差不多。...考虑到数据长度分布是长尾分布，log一下看看是不是正态分布，如果是正态分布，使用3sigma法则作为截断的参考。...我们使用box-cox变换再次做一下验证，是否为正态分布： trans_data, lam = scipy.stats.boxcox(len_dist+1) scipy.stats.normaltest...这说明我们的假设不成立。 但总归是要猜一个截断值的。看log图上8.5的位置比较靠谱。np.exp(8.5)=4914约等于5000，因此我初步决定把截断长度定为5000。
我们要将M金额的钱换为硬币，保证硬币数目最少，我们的换法是什么，例题二，我们现在有M米的绳子，截成N段（N的长度一定为整数），将N段绳子的长度相乘，保证乘积结果为最大值，我们需要截取，过几天再回头来写这个吧...我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。 问题：将arr中的所有奇数替换为-1，而不改变arr。...问题：创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...]) b = np.array([5,6,7,8,9]) np.setdiff1d(a,b) setdiffld使用时注意顺序，在第一个参数内除去包含第二个元素的数据，且不包含剩余第二个参数的元素。...例如：a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2，而在我们的二维数组中，我们可以使用‘，’；例如a[X,M]，这时我们就取出，第X+1行的第M+1个元素。
#查看数据类型 a.dtype,b.dtype #判断数据类型 a.dtype=tf.float32 #数据类型转换 a=np.arange(5)#numpy生成的数据都默认为64位 aa...a.numpy() 二、创建tensor 1.formnumpy,list 从numpy和python的list中经转换得到 2.zeros,ones np.zeros、np.ones...(a.shape) tf.fill([2,2],9)#生成2行2列的tensor，并用9填充 Random初始化 #正态分布初始化 tf.random.normal([2,2],mean=1,...stddey=1)#生成2行2列的tensor，其中的每个值都通过正态分布得出 #mean是均值、stddey是方差。...不填默认0、1，标准正态分布 #截断正态分布,去除正态分布中左右两侧较少的分布区域值，一般来说比直接的正态分布好 tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0,
'' '''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''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找， # 花式索引举例： A[行索引,列索引] ex: A...中的矩阵合并 列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl
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