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写出漂亮 Python 代码 20条准则

zip()函数,该函数创建一个迭代器,对来自两个多个迭代器元素进行配对。...根据 Python 文档:“即使一个语句表达式语法上是正确试图执行它时也可能会导致错误。”特别是对于大型项目,我们不希望耗时计算后,代码崩溃。这就是异常管理魅力所在。...——玛蒂娜·霍纳 这句话优雅而抒情,但在编程不是一个好隐喻。歧义可能是指不清楚语法、复杂程序结构触发错误消息错误。...than 3 ) ValueError: 具有多个元素数组真值不明确,请使用 a.any() a.all() 如果执行上面代码,你将在输出中发现一个由 5 个布尔值组成数组,表明值 3 以下... Python ,命名空间是由以下元素组成系统: 内置命名空间:可以不创建自定义函数导入模块(如print()函数情况下调用。

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数据科学 IPython 笔记本 9.8 比较,掩码和布尔逻辑

我们“NumPy 上数组计算:通用函数”中看到,NumPy ufuncs可用于代替循环,对数组进行快速元素算术运算;以同样方式,我们可以使用其他ufunc对数组进行逐元素比较,然后我们可以操纵结果来回答我们问题...作为ufunc比较运算 “NumPy 上数组计算:通用函数,我们介绍了ufunc,专注于算术运算符。 我们看到,在数组使用+,-,*,/和其他,产生了逐元素操作。...区别在于:and和or衡量整个对象真实性错误性,而&和|指的是每个对象位。当你使用and和or时,它等同于要求 Python 将对象视为一个布尔实体。...Use a.any() or a.all() ''' 类似地,当在给定数组上执行布尔表达式时,你应该使用|&而不是orand: x = np.arange(10) (x > 4) & (x < 8)...Use a.any() or a.all() ''' 所以记住这一点:and和or对整个对象执行单个布尔求值,而&和|对对象内容(单个位字节)执行多次布尔求值。

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NumPy学习笔记—(23)

使用 Numpy 计算:通用函数小节,我们学习了 NumPy ufuncs 可以用来替代循环进行逐个元素算术计算;同样,我们也可以使用其他 ufuncs 来对每个元素进行比较运算,通过这种方法我们就可以很简单回答上面问题...实际上代表 1: np.sum(x < 6) 8 使用sum()函数好处是它使用就像 NumPy 聚合函数一样,可以沿着不同维度进行计算(如行列): # 每一行中有多少个元素小于6?...or操作时,等同于要求 Python 把数组当成一个整体来求出最终真值假值,这样值是不存在,因此会导致一个错误: A or B --------------------------------...Use a.any() or a.all() 类似的,当对于给定数组进行布尔表达式运算时,你应该使用|&,而不是orand: x = np.arange(10) (x > 4) & (x < 8...Use a.any() or a.all() 因此,你只需要记住:and和or对整个对象进行单个布尔操作,而&和|会对一个对象进行多个布尔操作(比如其中每个二进制位)。

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pandas使用技巧-分组统计数据

Pandas分组统计 本文介绍是pandas库如何实现数据分组统计: 不去重分组统计,类似SQL中统计次数 去重分组统计,类型SQL统计用户数,需要去重 模拟数据1 本文案例数据使用是...报错解决 我们把小红这物理学科3年级下学期成绩找出来:当使用and连接多个条件时候会出现如下报错!!! ? 将每个条件用()单独包裹起来,同时and需要改成&即可解决: ? 成功解决!...Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). ? 统计每个学生出现次数 ?...groupby函数和nunique方法: ?...分步骤解释: 1、找出数据不是null值 ? 2、统计para参数唯一值 ? type(df1) # df1类型是Series型数据 3、使用from_records方法来生成数据 ?

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Python数据处理入门教程!

教程原则如下: · 偏实用高频 API · 展示实际用法 · 简单直接 使用说明:内容⭐(1-5个)表示重要程度,越多越重要;⚠️ 表示需要特别注意 提示:使用过程无须过多关注 API...主要有以下两个方面原因: 首先,实际工作过程,我们时不时需要验证查看 array 相关 API 互操作。...举例来说,当我们需要画一个函数图像时,X 往往使用 linspace 生成,然后使用函数公式求得 Y,再 plot;当我们需要构造一些输入(比如 X)中间输入(比如 Embedding、hidden...Use a.any() or a.all() # 即便你全是 True 它也不行 arr = np.array([1, 2, 3]) cond2 = arr > 0 cond2 array([ True...Use a.any() or a.all() # 咱们只能用 any all,这个很容易犯错,请务必注意。

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Python数据处理入门教程(Numpy版)

内容⭐(1-5个)表示重要程度,越多越重要;⚠️ 表示需要特别注意 提示:使用过程无须过多关注 API 各种参数细节,教程提供用法足以应付绝大部分场景,更深入可自行根据需要探索学习后续教程...主要有以下两个方面原因: 首先,实际工作过程,我们时不时需要验证查看 array 相关 API 互操作。...举例来说,当我们需要画一个函数图像时,X 往往使用 linspace 生成,然后使用函数公式求得 Y,再 plot;当我们需要构造一些输入(比如 X)中间输入(比如 Embedding、hidden...Use a.any() or a.all() # 即便你全是 True 它也不行 arr = np.array([1, 2, 3]) cond2 = arr > 0 cond2 array([ True...Use a.any() or a.all() # 咱们只能用 any all,这个很容易犯错,请务必注意。

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解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either

本文将介绍如何解决这个错误,并提供使用​​numpy​​库​​reshape()​​函数来转换数组维度示例代码。...错误原因分析该错误通常在使用机器学习算法时发生,特别是使用​​sklearn​​库进行数据建模时。机器学习算法,输入数据通常是一个二维数组,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。...解决方法:使用reshape()函数​​numpy​​库,有一个非常有用函数​​reshape()​​,它可以改变数组形状,包括改变维度。...这个错误可以通过使用​​numpy​​库​​reshape()​​函数来解决,将一维数组转换为二维数组。通过指定目标形状,我们可以确保数据符合算法输入要求。...希望通过这个示例代码,你可以更好地理解如何使用​​reshape()​​函数解决"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误,并且实际应用能够灵活运用

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解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.

解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.问题当你使用机器学习数据分析过程,...机器学习任务,通常我们希望目标变量​​y​​是一个一维数组,其中每个元素代表一个样本标签目标值。...然而,当 ​​y​​ 是一个二维数组,其中第一个维度表示样本数量,而第二个维度表示多个标签目标值时,就会出现这个错误。...某些情况下,多维目标变量可能具有特定含义,例如多分类任务多个标签,多目标回归任务多个连续目标。如果你情况符合这种情况,可以考虑修改模型输出层,使其能够接受多维目标变量。...例如,多分类任务,可以使用​​softmax​​激活函数代替常见​​sigmoid​​激活函数,并调整输出层单元数量以适应多个类别。

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NumPy 数组学习手册:6~7

如果两个数组形状不同,并且第一个数组元素严格小于第二个数组元素,则会引发异常 assert_equal 如果两个对象不相等,则此引发异常 assert_raises 如果使用定义参数调用可调用函数引发指定异常...如果两个数组指定精度不相等,assert_array_almost_equal函数引发异常。 该函数检查两个数组形状是否相同。...然后,将数组值按元素进行如下比较: |expected - actual| < 0.5 10-decimal 让我们通过向每个数组添加零来使用上一教程值形成数组: 以较低精度调用该函数: print...我们将调试一些错误代码,这些代码试图越界访问数组元素: import numpy a = numpy.arange(7) print a[8] 继续执行以下步骤: IPython 运行错误脚本...此类使用适当群集编号标记数据点本例库存。

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