文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas知识点-算术运算函数

Series与数字相加时，与DataFrame相同，也是将Series中的每一个数都与指定数字相加，返回一个新的Series。 四、两个DataFrame算术运算 1....两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和对应的索引都一样，直接将对应位置(按行索引和列索引确定位置)的数据相加，得到一个新的DataFrame。 2....两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和索引不完全一样，只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame，在没有运算结果的位置填充空值...如果Series的索引与DataFrame的列索引相同，会将Series依次与DataFrame中的每一行数据进行运算，得到一个新的DataFrame。 2....如果Series的索引与DataFrame的行索引对应，要使Series按列与DataFrame运算，可以将axis参数设置成0或'index'，这样会将Series依次与DataFrame中的每一列数据进行运算

2K40

Excel公式练习：求三列数值之和等于指定值的组合数

同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。 Q：有3列数据，每列有10个数值，从每列中取1个数值，这3个数值相加的和为20，有多少种组合。...(C2:C11) 会得到由列B中的数值与列C中的数值相加的所有结果。...上述两个数组作为SMALL函数的参数，由小到大依次取得列B与列C数值相加所有结果组成的数组，共100个值，然后，将列A中的值与之相加，得到一个100×10行的数组，这是3列所有数值组合相加的结果。...将这个结果与指定的数值20比较，得到一个由TRUE/FALSE值组成的数组，其中的TRUE值就是3列中数值相加和为20的值所在位置。...注意，公式通过将N函数生成的1/0数组与ROW函数生成的垂直数组相乘，巧妙地将每行中有多个20的结果转换成了1个，从而满足列A中的数值只能出现1次的要求。 公式2：数组公式。

1.3K50
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...对应位置元素相加。C=A+B，Ci,j=Ai,j+Bi,j。标量和矩阵相乘或相加，与矩阵每个元素相乘或相加，D=aB+C，Di,j=aBi,j+c。...深度学习，矩阵和向量相加，产生另一矩阵，C=A+b，Ci,j=Ai,j+bj。向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。...矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。如果矩阵A的形状mn，矩阵B的形状是np，矩阵C的形状是mp。两个或多个矩阵并列放置书写矩阵乘法。C=AB。Ci,j=Sumk(Ai,kBk,j)。列乘行。

2.7K00

001.python科学计算库numpy(上)

---- dtype import numpy # NumPy数组中的每个值都必须具有相同的数据类型 # NumPy在读取数据或将列表转换为数组时，将自动找出适当的数据类型 # 可以使用dtype属性检查...---- 数组赋值判断、切片赋值判断 import numpy # 它会将第二个值与向量中的每个元素进行比较 # 如果值相等，Python解释器返回True;否则，返回False vector = numpy.array...--5") # 读取布尔数组为True对应的索引数据(第二个元素为True，所以打印了第二个元素的数据) print(matrix[second_column_25, :]) print("---6")...，结果是的shape是：(2,3) # 可理解为选中第0层的[]，把里面的所有元素(2个(2,3)二维数组)相加， # 所有的元素相加得到(2,3)二维数组，已无最外层，结果为(2,3) print(matrix.shape...("---6") # 原始shape为(2,2,3),返回2轴的总和，结果是的shape是：(2,2) # 可理解为选中第2层的[]，把里面的所有元素(数字)相加， # 所有的元素相加得到数字，，最外层为

47720

深入了解深度学习-线性代数原理(一)

向量（vector）：表示列数，有序排列，通常用粗体小写变量名称表示。 在索引向量中的元素时，用符号“-”表示集合中补集的索引， ? 为x中除 ? 外的所有元素， ? 表示除 ?...表示矩阵值表达式的索引可以用 ? 表示函数f作用在A上输出的矩阵的第i行第j列元素。 张量（tensor）：表示一个数组中的元素分布在若干维规则的坐标网络中。...标量和矩阵相加或者相乘时，只需将其与矩阵的每个元素相加或者相乘。...乘法运算 矩阵乘法是矩阵运算中总最重要的操作之一，当矩阵A与矩阵B相乘得到C时，矩阵乘法需要满足矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数，若矩阵A为m*n，则矩阵B的形状需要是n*p，则C的形状为m*p ?...当矩阵A的行数大于列数，那么方程可能没有解，当行数小于列数时，存在多个解。 使用Moore-Penrose 伪逆用来解决这类问题，来求得一个x，使得Ax和y的欧几里得距离最小。

1.5K20

pandas库的简单介绍（3）

4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。...当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。...数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。 直接选择中，frame[[列名，列名]]表示选择列，frame[:3]表示选择行。...索引选项 类型 描述 df[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列...(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上，DataFrame的apply方法可以实现这个功能，是个很有用的方法。

1.2K10

【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

第二帧才会渲染出画面, 然后第三帧才能处理玩家的输入, 第四帧玩家才能看到输入的结果....尽管我们无法得到当前帧的时间, 但是可以依据上一帧甚至之前的多帧来预测当前帧可能的耗时, 尽量保证游戏在各种帧率下都能正常运行, 而不是像早期游戏一样依赖于CPU频率或者显示器刷新率等 与物理有关的游戏当帧率波动的时候按照不稳定的增量时间模拟出的结果可能产生很大的误差...方块可以集合在一张表单里然后按照索引进行查找, 此时游戏世界由精度更高的二维索引数组构建, 一般储存为外部文件然后按需读入....将这个投影长度乘在法线上后, 将入射向量与投影法线相加能得到平行于切面的半向量 将反向的入射向量与两倍的半向量相加就得到反射向量了 反推一下得到反射向量的直接计算公式: \vec{v'}=\vec..., 权重是视线方向与光照方向的半程向量(相加然后单位化)与法线方向的点乘, 然后经过一个指数幂处理来控制得到的高光范围大小, 幂次越大高光范围越小 四元数 目的是避免欧拉角表示旋转会有的万向节死锁问题,

4.1K31

大语言模型--张量并行原理及实现

torch.distributed算子介绍 gather 把其它进程的数据收集到目标进程，返回一个列表 all_gather 是将所有进程的数据收集起来，再分发给它们 reduce 把所有进程的数据加起来...另一个是position embedding，主要用于从word embedding中索引出对应的embedding，例如，输入数据为[0, 212, 7, 9]，数据中的每一个元素代表词序号，我们要做的就是去...word embedding切分方式： 按列切分 把word embedding按列拆分，每张卡都有完整的position embedding，根据position embedding值索引到对应位置的...与 gate 是三个维度相同的 Linear 层，图示计算过程： 并行策略如下： 1、up层Linear按列拆分，X输入与之计算之后，会再每张卡上有一个输出。...2、gate层Linear按列拆分，X输入与之计算之后，同样的每张卡有一个输出， 3、每张卡的输出各自进行SiLU和矩阵乘计算 4、down层Linear按行拆分，分别与每张卡的输出计算，产生两个输出

1.5K30

视频预训练界的HERO！微软提出视频-语言全表示预训练模型HERO，代码已开源！

HERO在HowTo100M和大规模电视数据集上进行联合训练，以了解多个域的视频信息。...然后将整个视频片段的编码帧嵌入输入到时间Transformer 中，学习全局视频上下文，并获得最终的上下文化视频嵌入。...对于文本嵌入器，首先将字幕句子转换为WordPieces序列，即(L是中的token数)。每个单词的最终表示是通过将其token嵌入和位置嵌入相加，然后再加一个层归一化(LN)得到。...通过将FC输出和位置嵌入相加，然后通过一个LN层，得到了帧的最终嵌入。在输入嵌入器后，和的token和帧嵌入表示为和。...这些嵌入通过一个FC层进行转换，然后是一个softmax层来生成一个概率矩阵，其中每一列代表第i个时间戳所属的个时间戳类的分数。

2.5K20

在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...“未指定”类别可能是由于缺少一些数据，这里不重点讨论这些数据。 Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。...这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。注：位置类型列中的数据是为演示目的随机生成的。...注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。 图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。

9K30

NumPy学习笔记

__version__) 结果如下： 用于生成array的数据源中如果有多种类型的元素，转成NumPy数组的时候，会统一成精度更高的元素 NumPy数组有个dtype属性，用来描述数组中每个元素的类型...，结果是数组中每个元素相加： 还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘...,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算： 关于轴 约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维数组，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行...，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean是计算平均值） 数据访问 slice：分片参数 transpose...的数组就会自动填充一行，内容是自己的第一行： 高级索引 一维数组，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的元素的索引： 二维数组，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1

1.6K10

Series(四)：Series和ndarray在运算时的异同

1、说明 由于pandas的底层是集成了numpy，因此Series的底层数据就是使用ndarray来构建的，因此我们得到了一个Series后，就可以使用numpy中的函数，对数据进行操作。...但是Series与ndarry不同的地方在于，Series中多了一个索引。 这些问题都是细节问题，只有熟悉了这些细节知识，对于我们熟练使用numpy和pandas都是由很大帮助的。...Series的底层数据就是由ndarray来构建的，而DataFrame又是由一个个的Series堆积而成的，随意取出DataFrame每一行或者每一列数据，都是一个Series。...注意：索引匹配上的数据，元素对应相加。索引没有匹配上的数据，返回NaN值。...假如你非要将索引不同的Series，进行对应位置元素相加，那么只能是重置索引。也就是说，将两个索引不同的Series换上相同的索引，再进行对应元素相加。

88420

TypeScript实现向量与矩阵

向量有两种基本运算：即向量加法和向量数量乘法 向量的加法 如上所示，描述了两个向量相加，它的计算规则如下： 相加的两个向量其维度必须相等 把向量中的分量(即向量中的每个数)分别想加，最终构成的向量就是其相加后的结果...矩阵数量乘法 矩阵与标量之间的乘法运算就称为矩阵数量乘法。 上述公式描述了矩阵与标量相乘的运算过程，其运算方法如下： 将矩阵中的每个元素和标量相乘，其结果构建成一个新的矩阵就是矩阵数量乘法的结果。...，与拆分出来的每个列向量进行点乘运算，将返回的向量放在一起，构建成出的新的矩阵就是其相乘得到的结果。...将累加的结果放进结果数组中 // 4....const colVector = matrix.colVector(j); // 将行向量与列向量进行点乘，将结果放进结果行向量数组中

1.8K20

TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

向量有两种基本运算：即向量加法和向量数量乘法 向量的加法 如上所示，描述了两个向量相加，它的计算规则如下： 相加的两个向量其维度必须相等 把向量中的分量(即向量中的每个数)分别想加，最终构成的向量就是其相加后的结果...矩阵数量乘法 矩阵与标量之间的乘法运算就称为矩阵数量乘法。 上述公式描述了矩阵与标量相乘的运算过程，其运算方法如下： 将矩阵中的每个元素和标量相乘，其结果构建成一个新的矩阵就是矩阵数量乘法的结果。...，与拆分出来的每个列向量进行点乘运算，将返回的向量放在一起，构建成出的新的矩阵就是其相乘得到的结果。...将累加的结果放进结果数组中 // 4....const colVector = matrix.colVector(j); // 将行向量与列向量进行点乘，将结果放进结果行向量数组中

2.1K30

数据分析之numpy

，空数据中的值并不为0,而是未初始化的随机值. ndarray10 = np.empty(5) ndarray11 = np.empty((2, 3)) ndarray12 = np.empty_like...:, 1:3]) 获取多个指定下标列 arr[:, [0,2]] # print(arr[:, [0,2]]) 获取指定连续行的指定连续列 arr[0:2 , 1:3] print(arr[0:2 ,...(arr[::-1]) print(arr3) 按行降序 先将数据变为负数 然后升序排序 np.sort(-arr, axis=1) 再加个符号，把负数变为整数 array = -np.sort(...append()：在数组后面追加元素 insert()：在指定下标插入元素 delete()：删除指定行/列数据 concatenate((arr1, arr2, ...), axis=0)：合并多个数组...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20的元素替换成666

1.3K10

SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

如果所需数据正好存储在寄存器中，即发生“命中”，CPU 将直接获取数据，无需进行进一步访问，极大地提升了数据处理的效率。...其次，分层存储结构能够更有效地管理数据访问的优先级，将经常访问的数据存储在高速存储器中，而将不常访问的数据放在速度较慢但成本较低的存储器中，从而平衡了速度与成本的关系。...例如，在 CPU 缓存设计中，根据时间局部性原理，可以将最近访问过的数据或指令存储在缓存中，以便在需要时快速访问，从而避免从主存中读取数据所带来的延迟。...（对应位置相乘再相加）得到结果向量中的第 1 个数，然后首先有序的行向量组中第 2 个行向量和右乘的向量做内积运算得到结果向量中的第 2 个数，以此类推。...如何进行重复相加等化简操作只需要调用 sum_duplicates() 方法，调用该方法不仅会把重复的列索引的对应值相加，还会把同一行的列索引按从小到大的顺序排好。

11110

SciPy 稀疏矩阵（6）：CSC

“ 上回说到，CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器（如果允许的话）来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。...我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组，然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。...indptr), dtype=int).toarray() array([[2, 0], [1, 1], [0, 1], [0, 1]]) 显然，在这里处理的方式是把一列中重复行索引的对应值相加...如何进行重复相加等化简操作只需要调用 sum_duplicates() 方法，调用该方法不仅会把重复的行索引的对应值相加，还会把同一列的行索引按从小到大的顺序排好。...PART. 02 下回预告 不同于 LIL 格式和 CSR 格式都是把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组，然后对行向量组中每一个行向量进行压缩存储，CSC 格式把稀疏矩阵看成有序稀疏列向量组，然后通过模仿 CSR

7010

Pandas_Study01

，确定新列标签名 # 添加新行 df.append(df2) # 添加新行，使用append 方法即可 # concat 多列连接 # concat函数可以连接多个dataframe数据组成一个更大的...dataframe数据 df3 = pd.concat([df1, df2[5:], df1[:5],df2], axis = 1) # concat 多行连接 与多列连接的方式仅在于axis 参数指定...pandas 常用函数 pandas中的函数 一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。...2. add() 和 append() 方法 add 类似+ 运算，将两个series 相加得到结果，append 则是将一个series 连接在前一个series的后面，类似列表的相加。...注意：dataframe 中的统计函数与series中的相关统计函数基本一致，使用方法基本没有区别。

18010

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...（2）DataFrame与Series之间的运算 将DataFrame的每一行与Series分别进行运算。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna

6.4K80
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券