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【说站】Python pandas和numpy的区别

Python pandas和numpy的区别 数据结构上 1、numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是...series和dataframe，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可。...numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引。 2、numpy用于数值计算，pandas主要用于数据处理与分析。...numpy虽然也支持字符串等其他数据类型，但仍然主要是用于数值计算，尤其是内部集成了大量矩阵计算模块，例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等，支持灵活的广播机制。...以上就是Python pandas和numpy的区别，希望对大家有所帮助。

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【深度学习】 NumPy详解（二）：数组操作（索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作）

广播（Broadcasting）：Numpy支持不同形状的数组之间的运算，通过广播机制，可以对形状不同的数组进行逐元素的操作，而无需显式地编写循环。...线性代数运算：Numpy提供了丰富的线性代数运算函数，如矩阵乘法、求解线性方程组、特征值计算等。...数据操作：Numpy提供了很多用于操作数组的函数，如切片、索引、排序、去重等。 Numpy广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。...索引和切片 a. 索引 使用整数索引：可以使用整数索引访问数组中的特定元素。例如，arr[0]将返回数组arr中的第一个元素。 使用布尔索引：可以使用布尔数组作为索引来选择满足特定条件的元素。...转置操作 数组转置操作是指将数组的行和列互换的操作，转置操作对于处理二维数组特别有用，例如在矩阵运算和线性代数中经常需要对数组进行转置。 a.

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    Python：机器学习三剑客之 NumPy

    一、numpy简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，机器学习三剑客之一。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象，它封装了同构数据类型的n维数组。...用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。..., 16]] b = np.array(a) # 创建数组 size = b.size # 数组元素个数 shape = b.shape # 数组形状，返回一个数组一维和二维长度的元组...int) print(array_lin) c = np.random.rand(5, 5) # 创建一个 5 × 5 的数组，值在0-1之间 f = np.random.uniform...# 对于多维数组，切片的数组必须是规则的 # [行起始索引:行结束索引, 列起始索引:列结束索引] # 包含起始索引，不包含结束索引 slice_arr1 = b[1, :] #

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    Python中NumPy库的相关操作

    （3）可以对数组进行切片和索引操作，获取数组的子集。 4.数组的聚合和统计 （1）NumPy提供了很多聚合函数，如sum()、mean()、min()、max()等，用于对数组进行统计计算。...8.数组的线性代数运算 （1）NumPy提供了一些函数用于进行线性代数运算，如dot()、inv()、det()等。...（2）可以使用NumPy提供的线性代数模块（linalg）进行更复杂的线性代数操作。...([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # 通过范围创建一维数组 arr3 = np.arange(1, 6) 上述代码示例中，使用NumPy库的array函数和arange函数分别创建了一维和二维数组...[-1]) print("切片取值：", arr[1:4]) 上述代码示例中，使用NumPy数组的索引和切片操作，获取了数组中的元素和部分元素。

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    猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

    NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。...numpy中提供了多种形式的索引：整数索引、花式索引和布尔索引，通过这些索引可以访问数组的单个、多个或一行元素。此外，还可以使用切片访问数组的元素。...形状不同的数组之间进行运算会触发广播机制。...numpy中数组通过访问T属性可实现简单的转置操作，即互换两个轴方向的元素，并返回一个互换后的新数组。...transpose()方法需要接收一个由轴编号构成的元组，返回一个按轴编号互换后的新数组。

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    机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

    2、多维尺度变换(multidimensional scaling, MDS) 多维尺度变换是另一种非线性降维技术，它通过保持高维和低维数据点之间的距离来执行降维。...LLE的主要思想是在局部邻域内保持数据点之间的线性关系，并在低维空间中重构这些关系。...每棵树都是通过从原始数据中随机选择子集进行训练的，这样可以减少过拟合，提高泛化能力。 提取特征表示：对于每个数据点，通过将其在每棵树上的叶子节点的索引作为特征，构建一个特征向量。...是一种用于降维和特征提取的技术，它主要用于处理高维数据。...这与主成分分析（PCA）不同，PCA假设成分之间是正交的，而不是独立的。因此ICA通常比PCA更适用于发现非高斯分布的独立成分。

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    高维数据图表（一）

    1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。...（2）基于线的方法：采用轴坐标编码各个维度的数据属性值，体现各属性之间的关联。...以属性为索引的填充颜色块对比 无 多数据点关系 散点布局 折线的相似性 以数据序号为索引的填充颜色块对比 样本的排列对比 适应范围 分析数据点之间关系 分析各属性之间关系 大规模数据集的全属性同步比较...根据降维方法主要可以分为线性和非线性变换两大类。其中线性变换包括主成分分析、非矩阵分解等；非线性变换包括特征映射、局部线性嵌套等。...article/details/106601047 此代码展示了数据结构： from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd import numpy

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    威斯康辛大学《机器学习导论》2020秋季课程完结，课件、视频资源已开放

    代码的不同方式，包括 REPL、IPython、.py 脚本和 Visual Studio Code L04: Python 中的科学计算 4.1 NumPy 基础知识介绍 4.2 NumPy 数组的创建及索引...4.3 NumPy 数组的数学运算和通用函数 4.4 NumPy 的广播机制 4.5 NumPy 高级索引–内存视图和副本 4.6 NumPy 随机数生成器 4.7 重塑 NumPy 数组 4.8 NumPy...比较运算符和掩码 4.9 NumPy 线性代数基础 4.10 Matplotlib L05: 使用 Scikit-Learn 进行机器学习  5.1 从表格文本文件读取数据集 5.2 基本数据处理...，梯度提升使用损失的梯度来计算残差以适应序列中的下一棵树，视频中提到的论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2939672.2939785 7.6 随机森林：讲解随机森林及其与套袋法之间的关系...： L08：基础部分，欠拟合和过拟合 L09：重采样方法 L10：交叉验证 L11：统计测试和算法选择 L12：评估指标 在后续即将更新的课程中，Sebastian Raschka 将对「降维和无监督学习

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    学习Numpy，看这篇文章就够啦

    2）多维ndarray的索引 多维的每一个维度都有一个索引，各个维度的索引之间用逗号隔开，例如：arr[ [维度1(行)] , [维度2(列)] ]。...花式索引是一个Numpy术语，是在基础索引方式之上衍生出的功能更强大的索引方式。...ufunc的广播机制 广播（Broadingcasting）是指不同形状的ndarray之间执行算术运算的方式。若两个ndarray的shape不一致，Numpy则会实行广播机制。...04 matrix与线性代数 Numpy的matrix是继承自Numpy的二维ndarray对象，不仅拥有二维ndarray的属性、方法与函数，还拥有诸多特有的属性与方法。...同时，Numpy中的matrix与线性代数中的矩阵概念几乎完全相同，同样含有转置矩阵、共轭矩阵、逆矩阵等概念。

    1.8K21

    张量 Tensor学习总结

    张量 Tensor 张量是一种多线性函数，用于表示矢量、标量和其他张量之间的线性关系，其在n维空间内有n^r个分量，每个分量都是坐标的函数。...张量在坐标变换时也会按照某些规则作线性变换，是一种特殊的数据结构，在MindSpore网络运算中起着重要作用。...张量索引和张量运算 Tensor索引与Numpy索引类似，索引从0开始编制，负索引表示按倒序编制，冒号:和 ...用于对数据进行切片。...张量之间有很多运算，包括算术、线性代数、矩阵处理（转置、标引、切片）、采样等，张量运算和NumPy的使用方式类似。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。

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    Numpy

    Numpy 1.简单了解Numpy Numpy是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组，支持常见的数组和矩阵操作。 使用Numpy需要先安装这个模块。...一维数组类似是线性结构；二维数组则是有两个方向，可以简单的理解为咱们的表；三维数组则可以理解为多张表在另一个方向的叠加。N维数组无法比喻。...注意：没有进行行列互换，而是按顺序原先元素顺序重新分组，新产生了一个 ndarray。 对象.resize() 注意：没有进行行列互换，而且是在原来的 ndarray上修改。...对象.T 注意：进行了行列互换，而且产生了新的 ndarray。...6.2数组和数组运算 数组和数组之间的运算符合广播机制。那么什么是广播机制呢？ 在进行矩阵运算的时候，我们都知道加法是行列相等的时候才可以进行，而且对应位置元素进行加法运算。

    1K30

    Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...天下难事，必作于易；天下大事，必作于细——老子 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数，掌握这些方法，能摆脱数据处理时的循环。...transpose进行的操作其实是将各个维度重置，原来（2,3,4）对应的是（0,1,2）。使用transpose(1,0,2)后，各个维度大小变为（3,2,4），其实就是将第一维和第二维互换。...，而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。...刚刚上面的transpose(1,0,2)，实际上就是将0和1轴进行对换，因此使用swapaxes也可以实现，如下： 上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。

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    人工智能测试-NLP入门（1）

    数学基础 标量 Scalar 一个标量就是一个单独的数 向量 Vector 一个向量是一列数 可以把向量看做空间中的点，每个元素是不同坐标轴上的坐标 向量中有几个数就叫几维向量 如4维向量：[1, 2,...3, 4] 向量运算-线性代数 向量加和：A + B = B + A 需要维度相同 [1, 2] + [3, 4] = [4, 6] 向量内积：A * B = B * A 需要维度相同 [1, 2]...2} +...+ x_{n}^{2}} 矩阵 Matrix 是一个二维数组，矩阵中每一个值是一个标量，可以通过行号和列号进行索引 \begin{pmatrix} 1 & 4 \\ 2 & 5 \\...= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和 矩阵转置(transpose),即行列互换 张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量 张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...在Python中，向量一般使用numpy库，而张量一般使用torch库 pip install numpy pip install torch 安装成功后，即可调用相关代码 import numpy

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类型，所以dtype取其复数形式dtypes。

    15.1K21

    数据分析-numpy库快速了解

    1.numpy是什么库 NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含： • 一个强大的N维数组对象 ndarray • 广播功能函数 • 整合C/C++/Fortran代码的工具 • 线性代数...可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...切片索引 索引：获取数组中特定位置元素的过程，和列表使用方式一样。先获取最外层的索引，然后在获取内层的索引。 切片：获取数组元素子集的过程，和列表切片一样，先获取外层，然后再针对内层操作。...numpy数组对象运算 数组与标量之间的运算 数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素 数组和数组之间的运算 这里只展示加减，数组和数组之前的乘法这里比较难理解就不讲了。...执行数学函数 numpy提供了数学中的很多函数，可以之间作用于数组对象上 执行统计函数 numpy同时也提供了很多统计函数，便于我们快速统计出一些要用的数据。

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    盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

    看下面「numpy 数组」和「列表」之间的计算效率对比：两个大小都是 1000000，把每个元素翻倍，运行 10 次用 %time 记时。...对着这个规则看看上面各种情况的输出。 注：用函数 print 打印 numpy 数组就没有 array() 的字样了，只用其内容，而且元素之间的「逗号」也没有了。...希望用下面一张图可以明晰 view 和 copy 的关系。 ? 了解完一维数组的切片和索引，类比到二维和多维数组上非常简单。...，线性代数计算，广播机制计算 ---- 回到引言的「数组转置」问题： arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr array([[[ 0, 1, 2, 3],...解答： 数组转置的本质：交换每个轴 (axis) 的形状 (shape) 和跨度 (stride)。 四幅图解决问题： 原数组 ? 内存块的样子 ? 轴 0 和轴 1 互换 ? 转置结果 ?

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    盘一盘 NumPy (上)

    看下面「numpy 数组」和「列表」之间的计算效率对比：两个大小都是 1000000，把每个元素翻倍，运行 10 次用 %time 记时。...对着这个规则看看上面各种情况的输出。 注：用函数 print 打印 numpy 数组就没有 array() 的字样了，只用其内容，而且元素之间的「逗号」也没有了。...希望用下面一张图可以明晰 view 和 copy 的关系。 了解完一维数组的切片和索引，类比到二维和多维数组上非常简单。...，线性代数计算，广播机制计算 ---- 回到引言的「数组转置」问题： arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr array([[[ 0, 1, 2, 3],...四幅图解决问题： 原数组 内存块的样子 轴 0 和轴 1 互换 转置结果 用代码验证一下： arr.transpose(1,0,2) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8

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