如何基于2列(即Total_Summer和Total_Winter列)的值与3个参数之间的比较来使用np.where()函数？ - 腾讯云开发者社区

它使我们能够对DataFrame中的值执行操作，而无需创建正式函数-即带有def and return 语句的函数，我们将在稍后介绍。...def 关键字并为其命名并在单词之间加下划线的名称（例如，sunny_shelf）来创建函数。...函数sunny_shelf接受两个参数作为其输入-用于检查“full sun”的列和用于检查“ bach”的列。函数输出这两个条件是否都成立。...在第4行，我们将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...初始化温室清单，创建植物数据框并使用np.where（）函数时，我们已经看到了这一点。

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...更简洁（甚至更快）和做多重嵌套np.where。 np.select()的一个优点是它的layout。你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。...代码如下：如果添加了.values： 4 更复杂的有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！很慢！

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...首先，我们随机生成整数数组并对其进行了重塑，与之前相同。然后，我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值，并返回其在展平（flatten）数组中的索引。...np.argmax函数返回数组中最大值的索引，我们在这里直接将结果保存在变量m中。接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

8], [7, 6]]) # 只指定condition时，返回np.nonzero()，即非零元素的索引 x = np.arange(9.).reshape(3, 3) np.where( x > 5...) x[np.where( x > 3.0 )] # 将索引值带入原数组，得到满足大于3条件的元素 arr = np.random.normal(size=(4,4)) print(arr) np.where...# 使用np.where() num_list = np.arange(0, 100) cond1 = np.sqrt(num_list) > 3 cond2 = np.sqrt(num_list) 列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...0, 2, size=(nwalks, nsteps)) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walks = steps.cumsum(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和

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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

同样的，我们也可以通过给columns参数赋值直接移除列，而就不用分别定义to_drop列表和axis了。...如果condition值为真，那么then将被使用，否则使用else。它也可以组网使用，允许我们基于多个条件进行计算。...为了一次性清洗这个列，我们使用str.contains()来获取一个布尔值。...（分类数据的使用内存与分类的数量以及数据的长度成正比）使用applymap方法清洗整个数据集在一定的情况下，你将看到并不是仅仅有一条列不干净，而是更多的。...在这个函数中，检验元素中是否有一个(或者[。基于上面的检查，函数返回相应的值。最后，applymap()函数被用在我们的对象上。现在DataFrame就看起来更干静了。

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

（四）数组分割与数组合并相反， hsplit函数、 vsplit函数和split函数分别实现数组的横向、纵向和指定方向的分割。...比较运算返回的结果是一个布尔数组，每个元素为每个数组对应元素的比较结果。（3）逻辑运算： np.any 函数表示逻辑 “or”， np.all 函数表示逻辑 “and”，运算结果返回布尔值。...用法1：当满足 con 条件时，用数组 x 的值填充原数组元素，否则就用数组 y 的值填充原数组元素，此时 where 函数有三个参数。...))) # 统计介于60到80之间的元素个数输出： z大于90的元素个数: 2 z介于60到80之间的元素个数: 4 （二）数组排序 sort 函数对数据直接进行排序，调用改变原始数组，无返回值...使用 argsort 和 lexsort 函数，可以在给定一个或多个键时，得到一个由整数构成的索引数组，索引值表示数据在新的序列中的位置。

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy的内置where()函数。...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。...，如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠 right...3 如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即x中的数据在第几个箱子里当bins是间隔索引时，将忽略此参数 retbins：是否显示分箱的分界值。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

事实上，用 C 来实现它进而加速搜索并不是问题。问题是浮点比较。这对任何数据来说都不是一种简单直接可用的任务。比较浮点数函数 np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。...，甚至两个向量之间的运算：二维数组中的广播行向量和列向量正如上面的例子所示，在二维情况下，行向量和列向量的处理方式有所不同。...基于一维数组得到二维数组的运算有两种：使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引：其中 -1 这个参数是告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小，方括号中的 None 是用作...因此，NumPy 共有三类向量：一维向量、二维行向量和二维列向量。下图展示了这三种向量之间的转换方式：一维向量、二维行向量和二维列向量之间的转换方式。...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出的函数很有用，但对排序毫无用处：使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序的比较这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到的结果：axis 根本不能替代

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图解NumPy：常用函数的内在机制

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数据分析之numpy

N*N的矩阵，对角线为1，其余为0. ndarray16 = np.eye(5) 使用astype函数转换数组类型如果浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断 -- 取整如果某些字符串数组表示的全是数字...不同形状的数组之间的算数运算，叫做广播....y，条件满足返回x，否则返回y，参数condition 是条件语句，参数 x 和 y 是 number 或 ndarray 按下标依次迭代arr1和arr2两个数组的每个元素，并比较元素大小，如果结果为...arr3 = np.where(arr1 > arr2, arr1, arr2) print(arr3) 多维数组默认统计全部数据，添加axis参数可以按指定轴心统计，值为0则按列统计，值为1则按行统计...numpy提供的where函数三目运算符如果符合条件结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于

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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

同样的，我们也可以通过给columns参数赋值直接移除列，而就不用分别定义to_drop列表和axis了。...如果condition值为真，那么then将被使用，否则使用else。它也可以嵌套使用，允许我们基于多个条件进行计算。...为了一次性清洗这个列，我们使用str.contains()来获取一个布尔值。...（分类数据的使用内存与分类的数量以及数据的长度成正比）使用applymap方法清洗整个数据集在一定的情况下，你将看到并不是仅仅有一条列不干净，而是更多的。...在这个函数中，检验元素中是否有一个(或者[。基于上面的检查，函数返回相应的值。最后，applymap()函数被用在我们的对象上。现在DataFrame就看起来更干净了。

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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

前言在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测，还知道它可以识别异常值吗？》中，我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。...、曼哈顿距离等），然后将每个样本点划分到离五角星最近的簇，即子图中按虚线隔开的两部分；子图3，计算两个簇内样本点的均值，得到新的簇中心，即子图中的五角星；子图4，根据新的簇中心，继续计算各样本与五角星之间的距离...这里就使用书中的自定义函数，测试一下K应该对应的值： # 将两组数据集汇总到数据框中 X = pd.DataFrame(np.concatenate([np.array([x1, y1]), np.array...异常点识别原理使用K均值聚类的思想识别数据中的异常点还是非常简单的，具体步骤如下：利用“拐点法”、“轮廓系数法”、“间隔统计量法”或者“经验法”确定聚类的个数；基于具体的K值，对数据实施K均值聚类的应用...；基于聚类的结果，计算簇内每个点到簇中心的距离；将距离跟阈值相比较，如果其大于阈值则认为是异常，否则正常；案例实战为了验证我们在前文所说的的直觉（“目测蓝色的簇可能会包含更多异常”），接下来通过构造自定义函数

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高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

与传统的按位置索引不同，条件索引基于逻辑表达式选择数组中的元素。条件索引在数据筛选、过滤、替换等操作中极为常用。条件索引的基本应用假设有一个数组，想要从中提取所有大于某个值的元素。...这种基于条件的元素修改在数据清洗和处理过程中非常有用。条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。...> 5, 1, 0) print("条件赋值后的数组：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...条件索引与多维数组条件索引不仅适用于一维数组，还可以应用于多维数组。对于多维数组，可以使用条件索引提取满足条件的行、列或子数组。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。基于条件索引选择行或列有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

有时我们需要创建一个空数组，大小和元素类型与现有数组相同： ? 实际上，所有用常量填充创建的数组的函数都有一个_like对应项，来创建相同类型的常数数组： ?...math.isclose进行比较没有假设前提，而是基于用户给出的一个合理abs_tol值：math.isclose(0.1+0.2–0.3, abs_tol=1e-8) == True。...在第一部分中，我们已经看到向量乘积的运算，NumPy允许向量和矩阵之间，甚至两个向量之间进行元素的混合运算： ? 行向量与列向量从上面的示例可以看出，在二维数组中，行向量和列向量被不同地对待。...矩阵统计就像之前提到的统计函数一样，二维数组接受到axis参数后，会采取相应的统计运算： ? 二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ?...all和any两个函数也能使用axis参数： ? 矩阵排序尽管axis参数对上面列出的函数很有用，但对二维排序却没有帮助： ? axis绝不是Python列表key参数的替代。

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神经网络中常见的激活函数

寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。...也就是说，非线性激活函数可以创建输入与输出键的复杂映射关系，神经网络也能通过“学习”来更新参数。...x) + np.exp(-x) s = s1 / s2 return s Tanh函数的最大优点是输出值以 0为中心，即关于坐标原点对称，分属为正数和负数两大类别，函数及其导数都是单调的...事实上，但凡涉及到概率的地方基本都会用到softmax，典型的就比如attention layer当中，都会使用softmax来计算attention值。...函数光滑程度如何？输出是否保持标准化？网络的收敛速度如何？等等。一般地，在用于分类器时，Sigmoid函数及其组合通常效果更好。为了避免梯度消失问题，又需要避免使用Sigmoid和TanH。

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Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

，可以利用数组的take方法取出符合条件的元素： arr_rand.take(index_gt5) #> array([[8, 8, 7, 7]]) 3、np.where可以在括号里添加两个参数，a和b...但是np.r_和np.c_都使用方括号来堆栈数组。但首先，让我创建要并置的数组。...6.] #> x = [[10, 11, 12], [1, 2, 3]] returns [[ 5. 121. 6.] #> [ 1. 1. 9.]] 2、找出行与列的最大值与最小值...但有一定的差异。前者只统计出现的元素的频率，而后者计算最小值和最大值之间同类型所有元素的频率，包括没有出现的元素的概率。...1、找出满足条件的值的索引（找到索引就找到了值）。 2、数组的排序（不管是整体排序，还是按列排序），一个排序好的数组某些时候有利于直接使用。 3、数组的拼接（数组之间进行拼接，横向或者纵向）。

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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

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。...Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。

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Numpy基础知识回顾

, 2.2361, 2.4495]]) 大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组： In [57]: arr2 = np.array([[0., 4., 1.], [7., 2., 12.]...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...4.2 通用函数：快速的元素级数组函数 sqrt 和 exp 通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。...array([ 1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5]) np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都可以是标量值。...这类的函数可以接受一个axis选项参数，用于计算该轴向上的统计值，最终结果是一个少一维的数组： In [182]: arr.mean(axis=1) Out[182]: array([ 1.022 ,

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科学计算库—numpy随笔【五一创作】

以数组对象 arr 为例，向arr[]中传入数组作为参数，所以才有了两个中括号在机器学习中常通过使用花式索引来打乱数据集的样本顺序，避免机器学习模型学习到样本的位置噪声，对于监督学习的数据集如果打乱了样本还需要打乱相对应的标签值...，样本与标签都是一一对应的关系，使用花式索引能够轻松的解决。...0、1、2，基于下标完成轴转置，如下图： 8.1.11、numpy where 函数 res = [x if c else y for x,y,c in zip(x_arr,y_arr,conditon...8.1.12、 numpy 如何值替换？...arr = np.random.randn(4,4)# 4*4随机矩阵利用8.1.11提到的where函数，实现值替换，举个例子，将正数替换为5，负数为-5： arr = np.where(arr>0,5

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特征选择：8 种常见的特征过滤法

Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...卡方检验返回卡方值和P值两个统计量，其中卡方值很难界定有效的范围，而p值，我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平，即p值判断的边界。...互信息法不返回p值或F值类似的统计量，它返回“每个特征与目标之间的互信息量的估计”，这个估计量在[0,1]之间取值，为0则表示两个变量独立，为1则表示两个变量完全相关。...scikit-learn单变量转换器接口一致，该函数接收两个数组 (当前例子中为x和y)作为参数，返回两个数组:每个特征的皮尔逊相关系数和p值，直接把它传入到SelectKBest函数中。...SciPy的pearsonr函数参数为两个数组，但要注意的是第一个参数x为一维数组。我们来实现一个包装器函数，这样就能像前面那样处理多维数组。

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