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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现，以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里，以及不同数据列之间缺失值的发生是如何关联的。

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...我们可以让模型处理一个小数据集，并使用这个数据集来构建一个词汇表（71,290个单词）： 然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： 然后我们用词汇表中的id替换每个单词...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： 你可以看到此NumPy数组的维度为[embedding_dimension

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Python机器学习的练习一：简单线性回归

现在开始运行，使用Pandas把数据加载到数据帧里，并且使用“head”函数显示前几行。...这个数据集只有一个因变量，我们可以把它放到散点图中以便更好地了解它。我们可以使用pandas为它提供的“plot”函数，这实际上只是matplotlib的一个包装器。...我们利用numpy的linear algrebra功能将结果计算为一系列矩阵运算。这比不优化的“for”循环的效率要高得多。...为了使这个成本函数与我们上面创建的pandas数据框架无缝对接，我们需要做一些操作。首先,在开始插入一列1s的数据帧使矩阵运算正常工作。然后把数据分离成自变量X和因变量y。...我们使用numpy的“linspace”函数在我们的数据范围内创建一系列均匀间隔的点，然后用我们的模型“评估”这些点，看预期的利润会是多少。我们把它变成线形图。

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一键获取新技能，玩转NumPy数据操作

聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： ?

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一键获取新技能，玩转NumPy数据操作

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掌握NumPy，玩转数据操作

比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...我们可以让模型处理一个小数据集，并使用这个数据集来构建一个词汇表（71,290个单词）： 然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： 然后我们用词汇表中的id替换每个单词...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： 你可以看到此NumPy数组的维度为[embedding_dimension

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一键获取新技能，玩转NumPy数据操作！

聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： ?

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这是我见过最好的NumPy图解教程

聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： ?

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这是我见过最好的NumPy图解教程！没有之一

聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： ?

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Numpy数组

要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...0 eye(): ''' 功能: 生成对角线元素值全为1，其余位置的元素值全为0 的 正方形矩阵 参数: 传入一个具体的值(即指明正方形边长...这个和Pandas库用法相同。 （3）获取某列数据 # 要获取某列数据，直接传入这列的位置(即第几列即可)。...arr = np.arange(5) # 查看数组的类型 arr.dtype # 数据类型是 int32 # 将数组从int转换为float arr_float = arr.astype...3.数组转置：.T # 数组转置就是将数组的行旋转为列 arr = np.array( [ [1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12] ] ) arr.T 七、Numpy 数组合并

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深度学习基础入门篇：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例

3D卷积核会在$k_d$ 个连续帧上进行滑动，每次滑动$k_d$ 个连续帧中对应位置内的元素都要与卷积核中的参数进行乘加计算，最后得到输出特征图中的一个值。...图片 图3 3D CNN网络结构 由于该模型使用了3D卷积，使得其可以从空间和时间的维度提取特征，从而捕捉从多个连续帧中得到的运动信息。...转置卷积中，不会使用预先设定的插值方法，它具有可学习的参数，通过让网络自行学习，来获取最优的上采样方式。...图片 图2 标准卷积运算示例 在上边的例子中，输入矩阵右上角$3\times{3}$的值会影响输出矩阵中右上角的值，这其实也就对应了标准卷积中感受野的概念。...图片 图3 卷积逆向运算示例 当然，从信息论的角度，卷积操作是不可逆的，所以转置卷积并不是使用输出矩阵和卷积核计算原始的输入矩阵，而是计算得到保持了相对位置关系的矩阵。

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这是我见过最好的NumPy图解教程

聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： ?

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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python及numpy，pandas易混淆的点

在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...这里和matlab或者C++或者fortran都很不一样，没有行优先或者列优先的概念。但是numpy还有一个数据结构是mat。 个人觉得是为了便于使用以上语言的人们使用的。...例如mat结构可以非常方便地做转置（matName.T），求逆（matName.I），求伴随矩阵（matName.A） pandas pandas的Series数据结构对象：类似于numpy的ndarray...字典结构是python的数据结构，pandas中的类似数据结构成为数据框架（DataFrame）。...可以把python字典类型的数据直接给Series对象，pandas会自动将key转换为index，data还是data。

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python及numpy，pandas易混淆的点

在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...这里和matlab或者C++或者fortran都很不一样，没有行优先或者列优先的概念。但是numpy还有一个数据结构是mat。 个人觉得是为了便于使用以上语言的人们使用的。...例如mat结构可以非常方便地做转置（matName.T），求逆（matName.I），求伴随矩阵（matName.A） pandas pandas的Series数据结构对象：类似于numpy的ndarray...字典结构是python的数据结构，pandas中的类似数据结构成为数据框架（DataFrame）。...可以把python字典类型的数据直接给Series对象，pandas会自动将key转换为index，data还是data。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。

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Numpy和pandas的使用技巧

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...数组中的所有数据消耗掉的字节数 ndarray.flags 数组对象的内存信息 2.5、矩阵的维度 0维矩阵 A=3.6 A.shape=() 1维矩阵...0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...：点到选中的行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

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