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Numpy笔记-进阶篇

利用数组进行数据分析 np.where是三元表达式x if condition else y的矢量化版 In [169]: arr Out[169]: array([[-2.09280349e-01,...，零长度的数组sum为0 mean 算数平均值，零长度的数组mean为NaN std、var 标准差、方差 min、max 最小值、最大值 argmin、argmax 最小、最大值索引 cumsum 所有元素的累计和...返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列范围 shuffle 对一个序列就地随机排列 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值...) In [100]: steps = np.where(draws>0, 1, -1) # 元素累计和的数组 In [101]: walk = steps.cumsum() In [104]:...ms，而使用Numpy的平均时间为2.68 ms。

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numpy科学计算包的使用2

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级利用数组进行数据处理将条件逻辑表述为数组运算传统方式缺点：列表推导的局限性纯Python代码，速度不够快。...''' cumsum: - 按列操作：a[i][j] += a[i - 1][j] - 按行操作：a[i][j] += a[i][j - 1] cumprod: - 按列操作：a[i][j] *= a[...[j - 1] ''' print('cunsum和cumprod函数演示') arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) print(arr.cumsum...(0)) print(arr.cumsum(1)) print(arr.cumprod(0)) print(arr.cumprod(1)) 利用数组进行数据处理用于布尔型数组的方法 sum对True值计数

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。 ? 首先，我们导入 numpy和 pandas包。...Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和，即cumsum。如果我们只是简单使用cumsum函数，（A，B，C）组别将被忽略。...重要的一点是，pandas 和 numpy的where函数并不完全相同。我们可以得到相同的结果，但语法存在差异。Np.where还需要指定列对象。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe...在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。

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数据可视化入门

" 本文字数：1016 字 || 阅读时间：3 分钟 " NumPy 导入方式： import numpy as np 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上矢量和标量运算，“广播”— 将标量...“广播”到各个元素索引与切片一维数组的索引与Python的列表索引功能相似多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]...通用函数元素级运算常用的通用函数 ceil, 向上最接近的整数 floor, 向下最接近的整数 rint, 四舍五入 • isnan, 判断元素是否为 NaN(Not a Number...y) 常用的统计方法 np.mean, np.sum, np.max, np.min np.std, np.var np.argmax, np.argmin np.cumsum

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NumPy知识速记

ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。...NumPy数组的运算 矢量化（vectorization）。...可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。...”，arr.sum(0)是“计算每列的和” cumsum和cumprod之类的方法不聚合，产生一个由中间结果组成的数组： In [184]: arr = np.array([0, 1, 2, 3,

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python的numpy入门简介

logical_and, logical_or, logical_xor 执行元素级的真值逻辑运算，最终产生布尔型数组。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...arange、meshgrid 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 np.where(cond, x_arr, y_arr)当condition为True时，返回 x ，否则返回...min(), max() 最大值和最小值 argmin() 分别为最大值和最小值的索引 cumsum() 所有元素的累计和 cumprod() 所有元素的累计积利用数组进行数据处理数学和统计方法 •...cumsum和cumprod的解释 cumsum: - 按列操作：a[i][j] += a[i - 1][j] - 按行操作：a[i][j] *= a[i][j - 1] cumprod: - 按列操作...对一个序列就地随机乱序 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值为0，标准差为1） binomial 产生二项分布的样本值 normal

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4-Numpy通用函数

numpy 对数组的操作效率 NumPy数组上的计算可能非常快，也可能非常慢。快速实现的关键是使用矢量化操作，通常通过NumPy的通用函数（ufuncs）实现。...这种矢量化方法旨在将循环推入NumPy底层的编译层，从而大大提高了执行速度。...中的矢量化操作是通过ufunc实现的，其主要目的是对NumPy数组中的值快速执行重复的操作。...NumPy具有更多可用的ufunc，包括双曲三角函数，按位算术等等。...函数来计算结果（np.sum，np.prod，np.cumsum，np.cumprod），可在聚合中进行探讨：最小值，最大值和介于两者之间的所有值。

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python：numpy数学函数和逻辑函数

参考链接： Python中的numpy.not_equal numpy数学函数和逻辑函数算术运算numpy.add()numpy.subtract()numpy.multiply()numpy.divide...通过不同的 axis，numpy 会沿着不同的方向进行操作：如果不设置，那么对所有的元素操作；如果axis=0，则沿着纵轴进行操作；axis=1，则沿着横轴进行操作。...但这只是简单的二位数组，如果是多维的呢？可以总结为一句话：设axis=i，则 numpy 沿着第i个下标变化的方向进行操作。 ...聚合函数是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。 ...numpy.floor 下限 numpy.floor(x, *args, **kwargs) Return the floor of the input, element-wise.

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Numpy基础知识回顾

NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。...NumPy数组的运算数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...4.3 利用数组进行数据处理用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多）。...将条件逻辑表述为数组运算 numpy.where numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。

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Numpy 修炼之道（1） —— 什么是 Numpy

Numpy 是什么简单来说，Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作。 Numpy 的核心是 ndarray 对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...Numpy 的矢量化（向量化）功能如果想要将一个2-D数组 a 的每个元素与长度相同的另外一个数组 b 中相应位置的元素相乘，使用 Python 原生的数组实现如下： for (i = 0; i <...rows; i++): { for (j = 0; j < columns; j++): { c[i][j] = a[i][j]*b[i][j]; }} 使用 Numpy 实现的话，则可以直接使用矢量化功能...： c = a * b 矢量化代码有很多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁易读更少的代码行通常意味着更少的错误该代码更接近地类似于标准数学符号（使得更容易，通常，以正确地编码数学构造） 矢量化导致更多的

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Numpy 多维数据数组的实现

它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。...1.模块的导入： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * 2.数组创建numpy 有几种初始化numpy...矩阵中元素的数量可以通过属性ndarray.size M.size ? 也可以使用numpy方法numpy.shape和numpy.size shape(M) ? size(M) ?...A[::]#下限、上限、默认步数 ? 低于零的指数从数组的末端开始计算。...#所有元素的乘积 prod(d+1) #累计总和 cumsum(d) ? #累积乘积 cumprod(d+1) #和diag(A).sum()一样 trace(A) ?

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《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。...NumPy数组的运算数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...4.3 利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...图4-3 根据网格对函数求值的结果将条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的矢量化版本。

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python中使用矢量化替换循环

这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...DataFrame 是行和列形式的表格数据。我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...m1、m2、m3……的值是通过使用与 x1、x2、x3……对应的数百万个值求解上述等式来确定的 import numpy as np # 设置 m 的初始值 m = np.random.rand(...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。

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numpy总结

numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...numpy.vsplit(A,3)纵向分割，hsplit(A,3)横向分割对于多维，只分割最外维的 numpy.dsplit()深度分割，突破维数的一列一列的分割 numpy属性 size...()取到数组中位数 numpy.msort()排序数组 numpy.var()统计数组的方差 numpy.diff()返回数组相邻值的差值组成的数组 numpy.log(...numpy.remainder(),mod(),%返回两个数组中相除后的余数组成的数组 numpy.Fmod()余数的正负由被除数决定，与除数无关通用函数 numpy.frompyfunc...，等价于cumsum()函数 np.add.reduceat()在某个范围进行求和 np.add.outer()等于两个输入数组的秩的和专用函数 np.bitwise_xor(

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...矢量化数组运算如果要进行数组之间的运算，常用的方法就是进行循环遍历，但是这样的效率会比较低。所以Numpy提供了数组之间的数据处理的方法。...进行累加计算： arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) arr.cumsum() array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28])...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。...(10) 本文已收录于 http://www.flydean.com/10-python-numpy-func/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...矢量化数组运算如果要进行数组之间的运算，常用的方法就是进行循环遍历，但是这样的效率会比较低。所以Numpy提供了数组之间的数据处理的方法。...进行累加计算： arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) arr.cumsum() array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28]...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。...(10) 本文已收录于 http://www.flydean.com/10-python-numpy-func/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！

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Python 数据处理：NumPy库

大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下: ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。...NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...函数是三元表达式x if condition else y的矢量化版本。...(arr.cumsum()) 在多维数组中，累加函数（如cumsum）返回的是同样大小的数组，但是会根据每个低维的切片沿着标记轴计算部分聚类： import numpy as np arr = np.array

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Numpy 简介

NumPy数组和标准Python Array（数组）之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...在NumPy中：以近C速度执行前面的示例所做的事情，但是我们期望基于Python的代码具有简单性。的确，NumPy的语法更为简单！...最后一个例子说明了NumPy的两个特征，它们是NumPy的大部分功能的基础：矢量化和广播。...矢量化代码有许多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁，更易于阅读更少的代码行通常意味着更少的错误代码更接近于标准的数学符号（更通俗易懂、更容易、正确的编码常规数学结构） 矢量化导致更多“Pythonic

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...矢量化数组运算如果要进行数组之间的运算，常用的方法就是进行循环遍历，但是这样的效率会比较低。所以Numpy提供了数组之间的数据处理的方法。...先看一段坐标点的代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[0, 1, 2], [0, 1, 2]])...进行累加计算： arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) arr.cumsum() array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28])...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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python df遍历的N种方式

for语句参与的具体迭代的过程为：可迭代对象通过iter方法返回迭代器，迭代器具有next方法，for循环不断地调用next方法，每次按序返回迭代器中的一个值，直到迭代到最后，没有更多元素时抛出异常StopIteration...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...Numpy arrays的矢量化方式实现代码如下： #Numpy arrays的矢量化方式 df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close']....NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。...由于矢量化是同时作用于整个序列的，可以节省更多的时间，相比使用标量操作更好，NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化，同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销，例如索引、数据类型等等

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