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ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型,所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
作者:博观厚积 简书专栏: https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 1. K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
你应该听说过,应用Python,可以让你处理一天的重复工作量,缩短到几分钟甚至更短。
在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
在 Excel 中IF 函数是最常用的函数之一,它可以对值和期待值进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果:第一个结果是比较结果为 True,第二个结果是比较结果为 False。
在python中本身有着列表等数据结构,但是列表只是一种数据的存储容器,不具备任何计算能力。
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结、查阅使用,不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
1.聚类是针对给定的样本,依据它们属性的相似度或距离,将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上,相似的样本聚集在同类,不相似的样本分散在不同类。
np.array(collection),collection为序列型对象(list),嵌套序列 (list of list)
注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2)
在本篇文章中,我们将介绍回归树及其基本数学原理,并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
本来要写NLP第三课动态规划的,日了,写到一半发现自己也不会了,理论很简单,动态规划咋回事也知道,但是实现在源码上还是有点难度,现在简单给予题目描述,小伙伴也可以来思考一下,例题一,我们现在有1元硬币,2元硬币,5元硬币和10元硬币。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。
其中△w(j)用于更新w(j)的值,该值计算(eta为学习速率,一般为0-1之间的常数):
一维数组 import numpy as np a = np.arange(6) print(a) [0 1 2 3 4 5] print(a[2]) 2 print(a[-1]) 5 print(a[-3]) 3 a1=a.copy() print(a1) [0 1 2 3 4 5] a2=a[1:3].copy() print(a2) [1 2] 多维数组的索引和切片 arr = np.arange(12).reshape(3,4) print(arr) [[ 0 1 2 3] [ 4 5
上面结果中如何m为真则输出1,否则输出-1。在m的取值中0代表的就是False,其他的为True。
这是一个excel学习中很经典的案例,先构造评级参数表,然后直接用lookup匹配就可以了,具体不在这讲了,今天讲一下用python怎么实现该功能,总共五种(三大类:映射+numpy+pandas分箱)方法,提前预告下,最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
一般支持三目运算符的语言(如C语言)的语法格式一般是这样的: 判断条件(返回布尔值)?为真时的结果:为假时的结果 比如: x = x%2==1 ? x+1:x; python并不支持? :这种符号所表
参考链接: Python中的三元运算符 Python中的三目运算符(三元表达式) 一般支持三目运算符的语言(如C语言)的语法格式一般是这样的: 判断条件(返回布尔值)?为真时的结果:为假时的结果
PLA全称是Perceptron Linear Algorithm,即线性感知机算法,属于一种最简单的感知机(Perceptron)模型。
利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy,这两个工具的功能都很强大,尤其是pandas,更是Python中数据处理方面最强大的工具之一。
对于矩阵的处理没有趁手的兵器可不行,python中比较强大的库numpy与pandas是最常用的两种。主要使用的函数有,np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。
数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段,常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理,对矩阵的处理往往会涉及到
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
利用 Python 原生的功能,创建一个二维的 list,变量名称为 x ,其 shape 为 (3,1)
'''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'''
本文博客:柳叶刀与小鼠标 - 简书 https://www.jianshu.com/u/619b87e54936 =============================================== 今天讨论一些基本的Numpy函数,这些函数我每天都用于数据分析。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种例程,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy,学习数据分析必先学numpy!!! 本文由浅入深,对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
概念 科学计算基础库,多作为数值计算、在大型、多维数组上执行数值运算。 创建数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array(range(1,6)) c = np.arange(1,6) # 其中 a = b = c np.arange的用法:arange([start], stop[, step,], dtype=None) c.dtype获取c中数据的类型 c.astype(‘int8’)修改数据类型 np.round(c,
Note : 不接受 list 型的参数,只接受 `ndarray 型输入。
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api(for list) api(for ndarray) annotations np.sum np.ndarray.sum 求全部元素的总和 np.sum( ,axis=) np.ndarray.sum( ,axis=) 对指定轴方向上分别求和 np.mean np.ndarray.mean 求平均 np.array - 创建一个 ndarray ,它本身不是一个类 - np.ndarray 本身是一个类;可以用来创建数组,但不推荐 np.unique np.ndarray.unique 数组
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然,用法可能与您不同。 NumPy 函数太多,以至于几乎不可能全部了解,但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。
实际工程中发现,Python做for循环非常缓慢,因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值(最小值同理)的位置。
算法:提取图像前景时,先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围,然后不断迭代地分割,直到达到最好的效果。如果用户干预提取过程,用户在原始图像的副本中(或者与原始图像大小相等的任意一幅图像),用白色标注将提取为前景的区域,用黑色标注将作为背景的区域。接着,将标注后的图像作为掩膜,让算法不断迭代前景从而得到最终的结果。
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八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤 一开始也是两眼一抹黑,连八数码是什么都不知道,经过度娘得到如上结果。那该如何实现呢?如果移动数字的话,8个数字,每次移动有4种选择,那就是32个种移动方案。那移动空格就只有4种选择,一下子清楚了很多。至于存储方案当然是数组了,交换起
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法,可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
应用场景:要用小的矩阵去和大的矩阵做一些操作,但是希望小矩阵能循环和大矩阵的那些块做一样的操作。
斐波那契数的第 n 项 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始,前 10 项为: # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为: # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例,phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
高阶部分篇篇都是干货,建议大家不要错过任何一节内容,最好关注我,方便看到每次的文章推送。
这部分练习涵盖两个吸引人的话题:K-Means聚类和主成分分析(PCA),K-Means和PCA都是无监督学习技术的例子,无监督学习问题没有为我们提供任何标签或者目标去学习做出预测,所以无监督算法试图从数据本身中学习一些有趣的结构,我们将首先实现k-means,并了解如何使用它来压缩图像。我们还将用PCA进行实验,以发现面部图像的低维度表示。 K-Means聚类 首先,我们在一个简单的二维数据集上实现并应用k-means,以了解它如何工作。k-means是一种迭代的、无监督的聚类算法,它将类似的实例组合成集
linspace即线性插值:需要传递3个参数:开头,结尾,数量; 与之类似,还有指数线性插值np.logspace
系统:Windows 10 语言版本:conda 4.4.10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:0.22.0
对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示,决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
位置函数,通过条件筛选符合要求的数据。xxx和yyy表示候选项,非必需,且两者必须同时给出或不给出。若是满足就用xxx来填充,不满足就用yyy来填充
细分客户群是向客户提供个性化体验的关键。它可以提供关于客户行为、习惯与偏好的相关信息,帮助企业提供量身定制的营销活动从而改善客户体验。在业界人们往往把他吹嘘成提高收入的万能药,但实际上这个操作并不复杂,本文就将带你用简单的代码实现这一项目。
【导读】Numpy是python数据分析和科学计算的核心软件包。 上次介绍了numpy的一些基础操作。例如如何创建一个array,如何提取array元素,重塑(reshape)数组,生成随机数(random)等,在这一部分,专知成员Fan将详细介绍numpy的高级功能,这些功能对于数据分析和操作非常重要。 Numpy教程第1部分可以参见专知公众号: Numpy教程第1部分 - 阵列简介(常用基础操作总结) ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置? ---- 1、有时候我们不仅仅需要知道ar
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