标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...pandas的round()方法，而不是Python内置的round()函数。...DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。...将数值四舍五入到最接近的千位数 pandas round()方法实际上允许输入负数。负输入指定小数点左侧的位置数。
本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...创建瞬时 日期、日期时间和时间都是单独的类，我们可以通过多种方式创建它们，包括直接创建和通过字符串解析。...让我们将数据框的 RangeIndex 更改为 DatetimeIndex。为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...[0].plot(title='非平稳序列：周期性') 如何检验平稳性 我们可以通过直观地检查上述图形来测试平稳性，就像之前所做的那样；将图形分成多个部分，查看均值、方差和相关性等摘要统计数据；或者使用更高级的方法...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列中存在明显的趋势和季节性，可以对这些组成部分进行建模，将它们从观测值中剔除，然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以从时间序列中去除趋势成分。
，若两个操作数符号位相同，则结果符号位为0，否则结果符号为1 计算原始尾数：两个操作数的尾数相乘，得到原始尾数 计算原始指数：将两个操作数的指数相加，得到原始指数 规格化与舍入：对原始尾数和原始指数进行规格化...，若原始指数小于-126，则小于表示范围，将原始尾数右移，每右移一位，原始指数+1，直到原始指数到达-126，此时形成非规格化数。...若原始尾数不小于-126，进行正常的标准化： 两个规格化数相乘： ?...非规格数和规格化相乘： ?...，结果在0~2之间，操作方式与上述类似 非规格化数和非规格化数相乘：原始指数为-252，尾数部分仅有46位，无论如何都不可能使指数规格化到-126，直接为0 进行规格化后，原始指数被修正为指数 ?
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。...用于现金流预测的Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。可能还有其他工具或库，有兴趣的可以进一步研究，但这里只使用列表和pandas。...这里，我们只是演示这个想法，实际上我们应该使用pandas（或numpy）来模拟现金流预测。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
用户和产品的潜在特征 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。 相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。...当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。...在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。...---- 本文摘选《python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）》
用户和产品的潜在特征 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。 相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。...当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。...在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。...---- 本文摘选 《 python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤） 》 。 ----
对舍入误差的影响可能很大。 很小时， 的值几乎相等。当它们通过系数相乘再相加，可能会丢失几个有效数字。 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。...由于截断和舍入错误的共同影响，三位有效数字丢失。 大于最佳值，主要错误是由截断引起的。 小于最佳值，舍入误差变得明显。 精度为 时，结果精确到四位有效数字。这是因为额外的精度降低了舍入误差。...Python的双精度计算 import math h = 0.02 x = 1.0
尾数不全为0 视为无效操作结果（NaN） 浮点数相加 步骤 graph TD A(对大阶) -->B(加有效数) B --> C(规格化) C --> |溢出处理| D(舍入处理) D --> E(决定符号位...) 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 舍入处理 博客 舍入问题 举了几个例子 浮点数运算中的舍入问题...尾数溢出 尾数上溢 两个同符号尾数相加产生了最高位向上的进位,将尾数右移,阶码增1来重新对齐。...尾数下溢 在将尾数右移时,尾数的最低有效位从尾数域右端流出,要进行舍入处理 浮点数相乘 步骤 graph TD A(数相加) -->B(尾数相乘) B --> C(规格化) C --> |检查溢出|...>= 1/2，即尾数域的最高有效位应为1,称满足这种表示要求的浮点数为规格化表示: 0.1000101010 把不满足这一表示要求的尾数，变成满足这一要求的尾数的操作过程，叫作浮点数的规格化处理，通过尾数移位和修改阶码实现
NumPy NumPy（Numerical Python的缩写）是顶级的库之一，它配备了大量有用的资源来帮助数据科学家将Python变成强大的科学分析和建模工具。...例如，让我们看看如何使用NumPy(缩写为np)来相乘两个矩阵。 从导入库开始(对于这些示例，我们将使用Jupyter笔记本)。...注意，函数中的第一个参数是要列出的初始数字，最后一个数字不包含在生成的结果中 此外，reshape（）函数用于将原始生成的矩阵的维数修改为所需的维数。为了使矩阵“可乘”，它们应该具有相同的维度。...接着，我们设法在不使用vanilla Python的情况下将两个矩阵相乘。...Pandas panda是另一个可以提高您的Python数据科学技能的大型库。就像NumPy一样，它属于SciPy开源软件家族，并且可以在BSD自由软件许可下使用。
定点数表达法的缺点在于其形式过于僵硬，固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分，不利于同时表达特别大的数或者特别小的数。最终，绝大多数现代的计算机系统采纳了所谓的浮点数表达方式。...从上面的示例中可以看出，奇数都被舍入为偶数，且有舍有进。我们可以将这种舍入误差理解为"半位"的误差。...比如两个极大的数相乘时，尽管两个操作数本身可以用保存为浮点数，但其结果可能大到无法保存为浮点数，而必须进行舍入。...根据 IEEE 标准，此时不是将结果舍入为可以保存的最大的浮点数（因为这个数可能离实际的结果相差太远而毫无意义），而是将其舍入为无穷。...通过设定小数点在数据中的不同位置,就可以表示不同大小和不同精度的小数了。数的定标有Q表示法和S表示法两种。下表列出了一个16位数的16种Q表示、S表示及它们所能表示的十进制数值范围。
用户和产品的潜在特征 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。 相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。...当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。...在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。
我们通过减半、翻倍和加法完成了乘法运算，这些都不需要背诵乘法表。为了理解为什么这种方法行得通，试着将倍列改写为18的倍数（表7）。...表7 半/倍表 第七部分 现在，倍列中有1、2、4、8……直到64，这些都是2的幂数，因此可以把它们写成 、 、 等。...运行这个小算法可得到 89 的二进制展开值，然后我们就可以轻松地 运行整个算法来完成乘法过程。 用Python实现RPM 用 Python 实现 RPM 比较简单。...首先，RPM表明，即使是像乘法这样枯燥的事情，也可以通过多种方法来实现，而且是创造性方法。为了某个事情学会一种算法并不意味着它就是唯一的或最好的算法——对新的、潜在的更好的方法要敞开心扉。...你将看到很多很有意思的算法，包括：搜索、排序和最优化算法；以人为本的算法，帮助人们确定如何接球；先进的高级算法，比如机器学习和人工智能相关算法；以及古代文明时期的算法，比如数字相乘、寻找最大公约数以及幻方生成算法
双精度浮点型变量double可以处理16位有效数，但在实际应用中，可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。...所以如果需要精确计算的结果，则必须使用BigDecimal类来操作。 BigDecimal对象提供了传统的+、-、*、/等算术运算符对应的方法，通过这些方法进行相应的操作。...由于计算机的资源是有限的，所以是没办法用二进制精确的表示 0.1，只能用「近似值」来表示，就是在有限的精度情况下，最大化接近 0.1 的二进制数，于是就会造成精度缺失的情况。...equals方法是基于BigDecimal实现的equals方法来进行比较的，直观印象就是比较两个对象是否相同，那么代码是如何实现的呢？...如果舍弃部分左边的数字为奇数，则舍入行为与 ROUNDHALFUP 相同;如果为偶数，则舍入行为与 ROUNDHALF_DOWN 相同。注意，在重复进行一系列计算时，此舍入模式可以将累加错误减到最小。
带着这些疑问本文将重点梳理这背后的原理及浮点数在计算机中的存储机制。 通过本文你能学到什么？ 浮点数先修知识，更好的帮你理解本文知识 IEEE 754 标准是什么？...（一个数的 -1 次方等于该数的倒数，例如 = ） 在 IEEE 754 标准中也类似，只不过它是以一个二进制数来表示，底数为 2，以下为 0.1 的二进制表达式： 4. 十进制小数如何转二进制？...1 - 1 是如何实现的？ 2. 十进制数 1 的二进制为 0000 0001，-1 对应的二进制是什么？用 1000 0001 表示 -1 对吗？...中间值： 由于科学计数法中的 E 是可以出现负数的，IEEE 754 标准规定指数偏移值的固定值为 ，以双精度浮点数为例：，这个固定值也可以理解为中间值。同理单精度浮点数为 。...双精确度浮点数下二进制数公式 V 最终演变如下所示： 0.1 在 IEEE 754 标准中是如何存储的？
「固定小数点」: Decimal通常使用固定小数点表示法，它将小数点放在一个固定的位置，从而消除了浮点数的舍入误差。这使得Decimal适合货币计算，因为货币通常需要精确到小数点后若干位。...例如，Python中有**decimal「模块，Java中有」BigDecimal**类。 「计算成本」: 由于Decimal是高精度的数据类型，它的计算成本通常比普通整数和浮点数高。...编程语言中如何使用Decimal 主流的编程语言基本都通过原生支持或者第三方库的方式提供**Decimal**或高精度数值类型。...Java中Decimal使用示例 在Java中，您可以使用**BigDecimal「类来进行高精度的十进制数值计算。...System.out.println("Division: " + division); } } Go中Decimal使用示例 在 Go 中，通常情况下，你可以使用 「math/big」 包中的 「Decimal」 类型来进行高精度的十进制数运算
移码 移码主要用于浮点数的阶码部分，后面会讲浮点数的阶有正负，两个浮点数比较时需要比较阶码来対阶。为方便比较，将阶加上一个偏置常数使其变成正数，因为加的都是同一个偏置常数，阶的差值也是不会改变的。...数值比较 整数分为无符号整数和有符号整数，给定一个数，在计算机里如何存储，表示成 0/1 序列是编码的事，而对这 0 1 序列如何解释是上层软件的事情。...只要结果在你机器的表示范围内就会自动扩展，比如两个 short 型的数相乘结果会自动扩展成 32 位来正确表示结果，除非限定结果还是个 short 型，才会截断。...左移需要注意高位的溢出问题，而右移则需要注意舍入问题。一般的舍入规则是向0舍入，但用移位来实现除法是向下舍入的。对于正数来说没什么问题，向下舍入就是向0舍入。...来看一个例子理解向下舍入，应该会更清楚 如何校正呢？ 既然负数也是向下舍入，那么在它移位之前先给它加上一个偏移量让它变大点，那么移位后舍入不就正确了。
- 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...ndarray 2.创建 np.array([]) 3.numpy的优势 内存块风格 -- 一体式存储 支持并行化运算 效率高于纯Python...*] 1.ndarray的属性 属性名字 属性解释 ndarray.shape 数组维度的元组 ndarray.ndim 数组维数...np.ones_like() 2.从现有数组中生成 np.array -- 深拷贝 np.asarray -- 浅拷贝 3.生成固定范围数组...注意：两者之间在进行矩阵相乘时候，没有区别 但是，dot支持矩阵和数字相乘 5.Pandas 5.1Pandas介绍 1.pandas概念 开源的数据挖掘库
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
