一个.data文件的截图： 该文件为一个1567 X 590的矩阵，每一行代表一个样本。 读取数据到矩阵中 1.先直接pd.read_csv()，然后通过输出了解到数据一共有多少列。...处理异常值nan 1.思路：求得每一列除nan以外数据的平均值，填充到这一列中是nan的地方。...2.求取除nan以外数据的平均值，我的思路是先把这一列转成list，然后利用np.nanmean(list)函数，跳过nan求平均值。...定义协方差矩阵 val, vec = linalg.eig(S) #求解特征值与特征向量 sorted_indices = np.argsort(-val) #从大到小排序 #取前K
.*）、矩阵乘法（*）、元素左右除（.\，./）、矩阵左右除（\，/） 4. 加减法（+，-） 5. ...，前面表示行，后面表示列 >>A([1 3],[1 3]) = ，前面的[1 3]表示，第一行和第三行，后面的[1 3]表示第一列和第三列 3.2.1 替换矩阵值 方法：A() = []，等号左边是索引...） max(max(A)) = 9（max外面嵌套一个max的作用是求出矩阵所有元素中的最大值） min(A)= 0 0 3（min函数的作用是求出矩阵每一列中的最小值） min(min(A)) = 0...） mean(A)（mean函数的作用是计算矩阵每一列的平均数） mean(mean(A))（mean外面嵌套一个mean的作用是求出矩阵内所有元素的平均数） sort(A) = （sort函数的作用是将矩阵每一列元素从小到大进行排序...） sortrows(A) = （sortrows函数的作用是按照第一列中数值从小到大的顺序把每一行进行排序） size(A) = 3 3（size函数的作用就是计算出矩阵有多少行多少列） length
真是万物基于数学啊~ 请注意，本文编写于 381 天前，最后修改于 381 天前，其中某些信息可能已经过时。 通过一个例子来说明什么是中心化与标准化，并且如何进行标准化与中心化。..._name = 'state' state_data = state_data_0.copy() state_data 这个数据表是美国几个州的统计数据，每一行代表一个州，每一列分别是人口（Population...param x: DataFrame :return: 经过标准化的DataFrame """ pd_mean = np.mean(pd_raw, 0) # 求DataFrame每一列的平均值...pd_std = np.std(pd_raw, 0) # 求DataFrame每一列的标准差 return (pd_raw - pd_mean) / pd_std 上面这个函数就是定义一个可以用于将数据...（Python中的DataFrame对象）进行标准化与中心化的函数，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化。
步骤2：引导点击空技能槽 步骤3：引导点击技能列表中可学习的技能 步骤4：引导点击确定按钮 配置步骤表 抛开引导的触发，先来了解如何将引导的步骤配置到表里。...配表前需要对表的结构进行设计，也就是表有哪些列： id 用以区分引导步骤，每个id对应不同的引导操作。 类型 用于区分某一步引导是对话，还是点击，亦或是其他的逻辑操作。...操作 填写除对话以外的其他操作，比如点击技能槽，点击确定按钮。 基于上述，表的结构设计如下： id 类型 文本 操作 1 对话 主公，您的武将已满足技能学习的条件，请学习技能提高武将的实力。...2 点击 点击空技能槽 3 点击 点击可学习的技能 4 点击 点击技能学习的确定按钮 但是这样的配置，程序是读不懂的，需要调整一下： 每一列加字段名，方便程序读取 每一列加字段类型，告诉程序这一列的数据类型...配置触发表 如果说步骤表每一行针对的是引导的每一步，那么触发表的每一行针对的就是引导的每一段，触发表用于判定某一段引导是否达到触发条件，若是，则开始这一段引导。
pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list('ABCDE')) print(df.apply(np.mean)) # 对数据框的每一列取平均值...print(df.corr()) # 得出每一列和其他列的相关系数 print(df.count()) # 得出每一列中的非空值个数 print(...df.max()) # 得出每一列的最大数 print(df.min()) # 得出每一列的最小数 print(df.median)...# 得出每一列的中位数 print(df.std()) # 得出每一列的标准差 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/...出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名 最后编辑时间为: Apr 23, 2018 at 02:39 am
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...例如，M23表示第二行和第三列中的值，在上面的黄色图片中为“8”。 矩阵可以有多个行和列。 请注意，向量也是一个矩阵，但只有一行或一列。 在黄色图片的例子中的矩阵也是2×3维的矩阵（行*列）。...2.矩阵向量乘法（Matrix-Vector Multiplication） 将矩阵与矢量相乘可以被认为是将矩阵的每一行与矢量的列相乘。 输出将是一个具有与矩阵相同行数的向量。...4.矩阵 - 矩阵乘法（Matrix-Matrix Multiplication） 如果你知道如何将一个矩阵乘以一个向量，那么将两个矩阵相乘并不困难。...乘以其倒数的数字等于1.请注意，除0以外的每个数字都有倒数。 如果你将矩阵乘以它的逆，结果将是它的单位矩阵。 下面的例子展示了标量的逆： ? 但不是每个矩阵都有逆矩阵。
具体来说，两个物品有一批共同的历史评分用户，也就是矩阵里两列有交集的行，每一行可以计算一个差值，将差值平均起来，作为两个物品的距离。和上面的距离不同的，这个差值可以想象成物理中的位移，带着符号的。...推荐时，某用户对于某个物品的评分，等于某用户对其他物品评分加上这个位移，再进行平均得到的平均评分。和上面的item-base一样的，都是列向量计算相似度，只不过相似度由距离变成了位移。...的每一行是用户的历史评分， ? 的每一列是每一个物品和该列对应物品的相似度，计算内积即为该用户对该列物品的评分，通过梯度下降训练来拟合真实评分。其中， ?...维的用户向量，对于黄色矩阵保留其前 ? 行（后面的不影响计算了），每一列代表一个物品向量，用户和物品向量的内积也就是矩阵相乘后对应矩阵的值，也就是空缺处的评分，将向量索引起来就可以推荐了。 ?...维度的用户矩阵，每一行是用户的隐式向量表示， ? 维的物品矩阵，每一列是物品的隐式向量表示，用户和物品向量的内积即为预估的评分。那如何进行分解呢？
如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话（nunique也可用于dataframe），那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。...例如想统计前面成绩表中各门课的平均分，语句如下： ? 当然，groupby的强大之处在于，分组依据的字段可以不只一列。例如想统计各班每门课程的平均分，语句如下： ?...例如想同时统计各班每门课程的选修人数和平均分，语句如下： ?...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例
只有一行的矩阵： ，也称之为行向量； 只有一列的矩阵，也称之为列向量。 矩阵最早来自于方程组的系数即常数所构成的方阵，这一个概念有19世纪英国数学家凯利首先提出。...看完上面的内容，矩阵和数组的区别似乎懂了一点。...矩阵和数组在Matlab中存在很多方面的区别： （1）矩阵是数学的概念，而数组是计算机程序设计领域的概念； （2）作为一种变换或映射算符的体现，矩阵运算有着明确而严格的数学规则。...Matlab程序: A(:) %将二维矩阵其转化成列向量 （2）读取矩阵取前N行或N列的方法 Matlab程序： A(1:2,:) %读取矩阵A前2行...A(:,1:3) %读取矩阵A前3列 （3）求矩阵中每行或每列的最大值和最小值 ① 找矩阵A每列的最大值：[max_A,index]=max(A,[],1);
通过学习判断可以知道orange farmer指的应该是人，所以其对应的主语Sally Johnson就应该是人名了，所以其对应位置输出为1。 ? 那如果把orange换成apple呢？...四、嵌入矩阵 如下图示，左边是词嵌入矩阵，每一列表示该单词的特征向量，每一行表示所有单词在某一特征上的值的大小，这个矩阵用\(E\)表示，假设其维度是(300,10000)。...右边矩阵是某一列单词的One hot向量，这里以orange为例，其Onehot向量为\(O_{6257}=[0,…,1,…,0]\)。 ?...如果任务是训练E，除了使用W前全部单词还可以通过：前后各4个单词、前面单独的一个词、前面语境中随机的一个词（这个方式也叫做 Skip Gram 算法），这些方法都能提供很好的结果。...为方便理解，已在图中画出偏见方向，其余299D(除gender以外的其他单词特征)向量与偏见方向正交，也在下图中画出。 ?
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 ? 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。 如果包含属性数据，会怎么样呢？ 这是一个好问题。没有办法明确地计算诸如猫、狗、麋鹿的均值。那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...需要避免过拟合（可以认为，过拟合就像在一次测验前，记忆了许多细节，但没有理解其中的信息。
使用DataFrame数据调用max()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最大值，即使数据是字符串或object也可以返回最大值。...在Pandas中，数据的获取逻辑是“先列后行”，所以max()默认返回每一列的最大值，axis参数默认为0，如果将axis参数设置为1，则返回的结果是每一行的最大值，后面介绍的其他统计运算函数同理。...根据DataFrame的数据特点，每一列的数据属性相同，进行统计运算是有意义的，而每一行数据的数据属性不一定相同，进行统计计算一般没有实际意义，极少使用，所以本文也不进行举例。...使用DataFrame数据调用min()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最小值，即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...使用DataFrame数据调用mean()函数，返回结果为DataFrame中每一列的平均值，mean()与max()和min()不同的是，不能计算字符串或object的平均值，所以会自动将不能计算的列省略
前几个小节介绍了如何求一个数据集的前n个主成分。虽然我们求出了这些主成分代表的坐标轴的方向，但是这些数据集本身依然是n维数据，并没有进行降维的操作。...通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。...接下来就是如何将我们n个特征维度的样本矩阵X转换成k维。对于一个样本和一个w进行点乘，结果其实就是将这个样本映射到w这个轴上。...在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。选定了k个主成分，最终得到的低维样本矩阵Xk是k行n列。...此时降维后的数据矩阵Xk中每一行有k个元素，将这k个元素与Wk的每一列去做乘法。我们将Xk中的每一行，映射到Wk中每一列对应的方向中，一共有n列，最终又会恢复成原来的n维数据。
awk 就是这一类工具中的一个，它依次处理文件中的每一行，并读取里面的每一个字段，对于我们在生信中很多每行格式都相同的文本文件来说，awk 可能是最方便的一个工具，不但可以省去很多不必要的脚本和程序，还可以通过对它的灵活应用...回到刚刚的例子，demo.vcf 前面的单引号内有一个大括号（注意，这个单引号是必须的，而在包含判断、输出等复杂语句的时候大括号也是必须的），里面是对文件中每一行内容的处理动作，比如这里是：print...它可以把前一个命令的结果作为标准输入传输到后一个命令中去处理，而且还可以多重串联下去，就像成语接龙一样，前一个管道处理完再传给下一个管道去处理，然后再下一个，如果你愿意的话，甚至可以一直接下去，这样做的好处是减少系统...除此之外，对于某些不是以空格和tab作为分隔符存储的文件，或者在文件中的某一列的信息中是以其它分隔符串接起来的，比如 VCF 的 INFO 那一列，它是 VCF 的第八列，该列中的信息往往比较丰富，并且各个字段之间是通过逗号...在整个命令中，直到最后读完整份 seq_depth.bed 才print 出最终的平均深度，比如这里的 53.4。
(stus_score, axis=1) print("每一行的最大值为:\n",result) # 求最小值 # 求每一行的最小值(0表示列) print("每一列的最小值为:") result =..., axis=1) print(result) # 求平均值 # 求每一行的平均值(0表示列) print("每一列的平均值:") result = np.mean(stus_score, axis=0...) print(result) # 求每一行的平均值(1表示行) print("每一行的平均值:") result = np.mean(stus_score, axis=1) print(result)...# 求方差 # 求每一行的方差(0表示列) print("每一列的方差:") result = np.std(stus_score, axis=0) print(result) # 求每一行的方差(1...表示行) print("每一行的方差:") result = np.std(stus_score, axis=1) print(result) # 数组的运算 # 加法 print("加分前:") print
视角一：矩阵视角 在脑中想象一个二维的表格，每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，表格里的每一个点代表用户对物品的操作，这个操作可以是评分，点击，点赞。其中，有些格子记录了行为，有些格子是空的。...具体来说，两个物品有一批共同的历史评分用户，也就是矩阵里两列有交集的行，每一行可以计算一个差值，将差值平均起来，作为两个物品的距离。和上面的距离不同的，这个差值可以想象成物理中的位移，带着符号的。...推荐时，某用户对于某个物品的评分，等于某用户对其他物品评分加上这个位移，再进行平均得到的平均评分。和上面的item-base一样的，都是列向量计算相似度，只不过相似度由距离变成了位移。...视角三：时间线 把用户对物品的行为想象成一条时间线，我们已知当前时刻前用户的物品行为序列，推荐问题被转化成了预测下一个时刻用户发生行为的物品。 ?...用户和物品都是一个高维度空间里的点，空间里点之间的距离越近，代表着物品和物品越相关，用户对物品越偏好，推荐问题转化成了如何将用户和物品嵌入到高维空间里。典型的主题如Metric Learning。
iris的前两列变量的相关性，提示cor函数可以选择3种methods Q6:对数据集 iris的所有定量数据列内部zcore标准化，并计算标准化后每列的平均值和标准差 Q7:计算列内部zcore标准化后...iris的前两列变量的相关性 Q8: 根据数据集 iris的第五列拆分数据集后重复上面的Q2到Q7问题 Q9:载入R中自带的数据集 mtcars，重复上面的Q1到Q7个问题 Q10: 载入r包airway...Q1: 把RNAseq_expr第一列全部加1后取log2后计算平均值和标准差 tmp=log2(RNAseq_expr[,1]+1) mean(tmp) sd(tmp) Q2: 根据上一步得到平均值和标准差生成同样个数的随机的正态分布数值...RNAseq_expr矩阵进行一定程度的过滤，主要是过滤那些每一列都为0的行。...e1 矩阵下面的习题就用得到。
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 ? 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。 ? 图：Matthew Henry 发布于 Unsplash 如果包含属性数据，会怎么样呢？ 这是一个好问题。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...需要避免过拟合（可以认为，过拟合就像在一次测验前，记忆了许多细节，但没有理解其中的信息。
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。 图：Matthew Henry 发布于 Unsplash 如果包含属性数据，会怎么样呢？ 这是一个好问题。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...需要避免过拟合（可以认为，过拟合就像在一次测验前，记忆了许多细节，但没有理解其中的信息。
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...import Imputer imputer = Imputer(missing_values = np.nan, strategy = ‘mean’, axis = 0) 均值填充是默认的填充策略，所以其实不需要指定...毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。 如果包含属性数据，会怎么样呢？ 这是一个好问题。没有办法明确地计算诸如猫、狗、麋鹿的均值。那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。
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