df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456, 10.111, -3.3],
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式,然后向下拖动复制。在本文中,我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型,最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中,我们用Python构建了一个抵押计算器。
IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准,用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久,几乎所有的处理器生产商都采用这一标准,极大的推动了软件的发展。浮点数存储的格式如下:
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面,也正因为如此,对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说,Python通常是首选编程语言。(例如,Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数(重要) 本期教程主要跟大家讲解一下
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计,分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库, 用于
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
1.对大阶[1] 2.加有效数(指数已相同,把有效数部分相加) 3.规格化[2],溢出处理(使其变为科学表示法形式) 4.舍入处理
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性,然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
以(1)为例,分子可能会为0。但是我们不能使h太大,因为这样截断错误将变得过大。为了解决这个矛盾,我们可以采取以下措施:
Python是一种非常流行的脚本语言,而且功能非常强大,几乎可以做任何事情,比如爬虫、网络工具、科学计算、树莓派、Web开发、游戏等各方面都可以派上用场。同时无论在哪种平台上,都可以用 Python 进行系统编程。
因为不论是float 还是double都是浮点数,而计算机是二进制的,浮点数会失去一定的精确度。
因为浮点数加法首先需要将指数较小的数的指数调整到指数较大的数,然后再将尾数相加。因此这里当把 的指数调整到 的指数大小时,由于尾数精度只有 位,因此尾数精度不够导致 最后丢失。
计算机里面关于数值的处理自有一套体系理论,与现实生活中我们所习惯使用的不太一样。如果对其不了解,在使用计算机的过程中便可能发生一些意想不到的错误。
这篇笔记适合机器学习初学者,我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组,故开始入门机器学习,希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程,但都不让人满意,是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程,但我在DC学院上看到了这门课程,而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容,虽然不是很详细,但能够系统的学习,窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了,也就进入了门槛,但要想取得不错的成绩,那还需努力,这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容,但不要害怕,都是基础内容,不要对数学产生恐慌,因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们.
首先,学习一个东西,我们都必须要带着问题去学,这边我分为 【为什么?】【是什么?】【怎么用?】
财务系统在处理资金时要求高度的准确性,因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下,传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战,通常会采用大数Decimal,这是一种能够提供足够精度的数据类型,特别适用于财务领域的数值存储和计算。
核心公式 - 贝叶斯准则 p(c|x) 是在x发生的情况下,c发生的概率。 p(x|c) 是在c发生的情况下,x发生的概率。 p(c) 是c发生的概率。 p(x) 是x发生的概率。 规则 如果P(c₁|x) > P(c₂|x),那么属于类别c₁。 如果P(c₁|x) < P(c₂|x),那么属于类别c₂。 等价变化 Therefore, comparing p(c1|x) and p(c2|x) are same as comparing same as compari
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
zhangyudeiMac:~ zhangyu$ python3 /Users/zhangyu/Desktop/数据计算.py
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——浮点数的表示方式和加减乘除运算。 在深入前有两点我们要明确的: 1. 在同等位数的情况下,浮点数可表示的数值范围比整数的大; 2. 浮点数无法精确表示其数值范围内的所有数值,只能精确表示可用科学计数法m*2e表示的数值而已;
JS这项技术,细节到位了,就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架,最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂,为什么呢?因为我基础不好,不明白源码中的一些写法的含义。 例如, callback && callback(); //这啥意思? obj.length === +obj.length; //这又是啥意思? var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写?不是都这样写 Array.prototype.s
纳尼,不应该是0.1么,怎么变成0.09999999999999998呢?这就要从ECMAScript标准讲起了。
一直从事金融相关项目,所以对BigDecimal再熟悉不过了,也曾看到很多同学因为不知道、不了解或使用不当导致资损事件发生。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章,总会有人只看了标题就评论:
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
在本文中,将介绍NumPy的主要用法,以及它如何呈现不同类型的数据(表格,图像,文本等),这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
pandas是基于numpy构建的,使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧,学会了分分钟通关变大神!
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。
无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
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