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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

我希望用Python取代几乎所有的excel功能，无论是简单的筛选还是相对复杂的创建并分析数据和数组。我将展示从简单到复杂的计算任务。强烈建议你跟着我一起做这些步骤，以便更好地理解它们。...五、数据计算 1、计算某一特定列的值输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...'].sum() # 计算列的总和 sum_value = df['column_name'].sum () # 计算列的平均值 mean_value = df['column_name'].mean...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()

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从零开始深度学习（九）：神经网络编程基础

对于其他食物，计算方法类似。首先，按列求和，计算每种食物中（100g）三种营养成分总和，然后分别用不用营养成分的卡路里数量除以总和，计算百分比。...使用两行代码就可以完成整个过程，第一行代码对每一列进行求和，第二行代码分别计算每种食物每种营养成分的百分比。...其中 sum 的参数 axis=0 表示求和运算按列执行，之后会详细解释。接下来计算百分比，这条指令将的矩阵除以一个的矩阵，得到了一个的结果矩阵，这个结果矩阵就是要求的百分比含量。...相反，设置为，这样就是一个5行1列的向量。在先前的操作里和的转置看起来一样，而现在这样的变成一个新的的转置，并且它是一个行向量。...当输出的转置时有两对方括号，而之前只有一对方括号，所以这就是 1行5列的矩阵和一维数组的差别。如果这次再输出和的转置的乘积，会返回一个向量的外积，也就是一个矩阵。

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机器学习的数学之 python 矩阵运算

理解矩阵乘法一、什么是矩阵一个 m × n 的矩阵是一个由 m 行 n 列元素排列成的矩形阵列。以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵：矩阵属于线性代数数学分支。...name__ == '__main__': mat1 = np.array([1, 3]) mat1 = np.mat(mat1) # 相当于 np.mat([1,3])， mat 函数将目标数据的类型转换为矩阵...（matrix） print mat1 # 1 行 2 列的矩阵（也称 1 * 2 矩阵） # ==> [[1 3]] print mat2 = np.array...矩阵加法、减法、数量乘法规则如下：（和向量的运算规则一样） -A = （-1）A A - B = A + （-B） 2A + 3B = （2A）+ （3B）比如下面展示下矩阵与矩阵相乘、矩阵求逆、转置矩阵及每行或每列求和的运算...1]] print # 矩阵每一列的和 sum1 = mat6.sum(axis=0) print sum1 # 矩阵每一行的和 sum2 = mat6

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NumPy 使用教程

☞ 示例代码： a.astype(int).dtype # 将 a 的数值类型从 float64 转换为 int，并查看 dtype 类型 ☞ 动手练习：三、NumPy 多维数组 3.1 ndarray...order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。...order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。...我们实际获取的是[1,3]，也就是第2行和第4列对于的值8。以及[2, 4]，也就是第3行和第5列对于的值14。那么，三维数据呢？ ...flatnonzero(a)：返回数组中非 0 元素的索引,并铺平。where(条件,x,y)：根据指定条件,从指定行、列返回元素。

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Pandas，数据处理的好帮手！

对名字列进行分类汇总，然后将日期那一列转换到行上，具体代码如下。...首先添加num列，然后对name进行分类汇总，然后进行「行累加」。最后便可得到球员历年的数据情况，避免出现数据缺失的情况，具体代码如下。...# 进行「行累加」,并且把结果写在最后一行 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 进行「列累加」,并且把结果写在最后一行 df['Col_sum...计算分类汇总后的数据总和 # 按name分类汇总并计算总和 df.groupby(['name'])[['name', 'view', 'danmaku']].sum().reset_index())...test.csv', encoding='utf-8', header=None, names=['name', 'date', 'title', 'like', 'coin', 'sum']) # 将字符串转换为时间格式

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数据标准化方法：该如何选择？

其中x为向量或矩阵，method为标准化方法，MARGIN=1按行处理，MARGIN=2按列处理，不同标准化方法介绍如下： ①method="pa"，将数据转换为有-无（1-0）类型，若分析不加权的情况群结构下可以使用...③method="total"，总和标准化，将数据除以该行或者列的总和，也即求相对丰度(default MARGIN=1)，总和标准化后数据全部位于0到1之间。...④method="range"，Min-max标准化，将数据减去该行或者列的最小值，并比上最大值与最小值之差(defaultMARGIN=2)，Min-max标准化后的数据全部位于0到1之间。...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...⑧Wisconsin转化，这个是使用伴随的函数wisconsin()，将数据除以该列最大值再除以该行总和，是最大值标准化和总和标准化的结合。

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基于OpenCV和Python的车牌提取和字符分割

2.3 代码详解 2.3.1 导入包库 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt 2.3.2 读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示 cv2.imread...2.3.4 分割字符水平方向：统计每一行黑色像素数量n，并记录。...可以根据每一行黑色像素的数目来确定分割的起始和终止；由图可知，当 n减小到一定阈值时，为字符的边缘；竖直方向：同理，统计每一列的黑色像素数量v，并记录。...[1] white_max = 0 black_max = 0 # 计算每一列的黑白色像素总和 for i in range(width): s = 0 # 这一列白色总数 t = 0..........黑色....... height = img_thre.shape[0] width = img_thre.shape[1] white_max = 0 black_max = 0 # 计算每一列的黑白色像素总和

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Python学习之numpy——2

order 表示变换时的读取顺序，默认是按照行依次读取，当 order='F' 时，可以按列依次读取排序。...2.5 数组转置 transpose 类似于矩阵的转置，它可以将 2 维数组的横轴和纵轴交换。其方法如下： numpy.transpose(a, axes=None) 其中： a：数组。...asmatrix(data，dtype)：将特定输入转换为矩阵。asfarray(a，dtype)：将特定输入转换为 float 类型的数组。...例如，我们可以将下面的数组按行拆分为 2。...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。

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SQL聚合函数

SUM 函数SUM 函数用于计算数值列的总和。...例如，以下 SQL 语句使用 MIN 函数计算客户表中年龄的最小值：SELECT MIN(age) FROM customers;COUNT 函数COUNT 函数用于计算指定列或行的行数。...如果要计算整个表的行数，则可以将 column_name 替换为星号（*）。...例如，以下 SQL 语句使用 COUNT 函数计算订单表中的行数：SELECT COUNT(*) FROM orders;GROUP BY 子句GROUP BY 子句用于将结果集按指定列进行分组。...例如，以下 SQL 语句使用 GROUP BY 子句按照产品类型分组，并计算每个类型的平均价格：SELECT type, AVG(price) FROM products GROUP BY type;HAVING

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。 sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。...apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。 tapply：用于根据某个分组变量对数据进行分组，并对每组数据分别执行函数操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置

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站在机器学习视角下来看主成分分析

基矢量不必是正交的，但子空间中的每个基矢量都可以使用Gram-Schmidt过程替换为正交基，我们可以很容易地将基矢的长度改为1.因此，这个优化问题的约束条件是基向量的长度必须为1。 ?...现在我们将k = 1表达式转换为通用k表达式。原始的最小化表达式 ? 即相当于： ? 其中q不再是一个向量而是一个矩阵。...原因是因为外部乘积（即变换算子）的总和等于矩阵乘法，因为它从向量增长到如下所示的矩阵： ? 为了将最大化问题转化为一般k情况，我们需要决定从矩阵中最大化什么。让我们从定义开始。...因此，为了最大化方差，我们可以最大化矩阵的轨迹，矩阵是D的对角线条目的总和。 ? 我们还可以将跟踪的想法带入最小化问题，如下所示： ? 因此，最大化矩阵的轨迹是 ?...trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。因此，我们获得最大k个特征向量。投影数据为： ?

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Numpy中常用的10个矩阵操作示例

内积点积转置迹秩行列式逆伪逆扁平化特征值和特征向量内积 Inner product 内积接收两个大小相等的向量，并返回一个数字(标量)。...这是通过将每个向量中相应的元素相乘并将所有这些乘积相加来计算的。在numpy中，向量被定义为一维numpy数组。为了得到内积，我们可以使用np.inner()。...转置矩阵的转置是通过行与列的交换得到的。我们可以使用np.transpose()函数或NumPy ndarray.transpose()方法或ndarray。...秩 Rank 矩阵的秩是由它的列或行张成(生成)的向量空间的维数。换句话说，它可以被定义为线性无关的列向量或行向量的最大个数。...扁平化 Flatten是一种将矩阵转换为一维numpy数组的简单方法。为此，我们可以使用ndarray对象的flatten()方法。

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第4章-变换-4.1-基础变换

它们由公式4.5–4.7给出： image.png 如果从矩阵中删除最底行和最右列，则得到矩阵。...对于每个旋转矩阵，它围绕任何轴旋转弧度，其迹（即矩阵中对角线元素的总和）是独立于轴的常数，并计算为[997]： image.png 旋转矩阵的效果可以在第65页的图4.4中看到。...例如，假设你希望使用计算一次刚体运动变换。将这两个矩阵组合在一起，，并替换为中间结果是有效的。因此，矩阵级联满足结合律。...，而第二个下标为0），而是列矩阵的第一行。...这很简单，并保持了变换的准确性，这在渲染巨大世界时很重要[1381]。如果已知矩阵是正交的，则，即转置是逆矩阵。任何旋转的序列都是旋转，因此是正交的。

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矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

这个矩阵，我们称之为「输入嵌入」（input embedding），并通过模型向下传递。在本指南中，我们将看到由T列（每列长度为 C）组成的矩阵集合。...我们首先计算当前列（t=5）的Q向量与之前各列的K向量之间的点积。然后将其存储在注意力矩阵的相应行（t=5）中。这些点积是衡量两个向量相似度的一种方法。如果它们非常相似，点积就会很大。...我们将跳过softmax操作（稍后解释），只需说明每一行的归一化总和为1即可。最后，我们就可以得出这一列（t=5）的输出向量。...在MLP中，我们将每个长度为C=48的列向量（独立地）进行以下处理： 1. 添加偏置的线性变换，转换为长度为4*C的向量。 2. 一个GELU激活函数（按元素计算） 3....对于每一行，需要记录该行的最大值和经过移位与指数化处理后的值的总和。然后，为了得到相应的输出行，可以执行一系列操作：减去最大值，进行指数化处理，再除以总和。那么，为什么叫「softmax」呢？

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不用深度学习，怎么提取图像特征？

来源 | 小白学视觉头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。...如果要计算“零”交叉，则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值，以使较高的值将分类为255（黑色），而较低的值将分类为0（白色）。在我们的案例中，我使用了Otsu阈值。...在执行图像阈值处理之后，我们将获得零和一作为像素，我们可以将其视为数据帧并将每一列和每一行相加：现在，假设1代表文本区域（黑色像素），0代表空白区域（白色像素）。...现在，我们可以计算每行/列总和从任何正数变为零的次数。...我们可以在图像和转置图像上计算DCT向量，并取前k个元素。

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Python自动化办公-让 Excel 飞起来

a1 rng=sheet1[0,0] # B1单元格 rng=sheet1[0,1] 在读取到每一行，每一列的数据之后，我们就可以对这些数据进行加工，然后写回 excel 了。...xlwings 写入 Excel 现在来实现一个小小的需求：针对上述读取的 Excel，我们现在来统计分数的总和及平均数，并写入 Excel 的最后行。...然后将所有的分数取出来保存在列表中，对其求和，求平均值，然后写回 Excel 的最后一行。...Pdf 将一个工作簿转换为 Pdf 非常简单，一行代码就可以搞定： import xlwings as xw wb = xw.Book('300369.xlsx') sheet1 = wb.sheets...将 excel 内容转为 REST API 执行： xlwings restapi run -host 0.0.0.0 -p 5000 就可以将已打开的 excel 文件内容转换为 REST API

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ECCV2020 | 将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

投票过程将visual evidence张量（例如Ec）转换为目标存在map，其工作过程如下所述：假设要在证据张量E的第i个行，第j个列和第三个通道上处理visual evidence。...将投票字段放置在以位置（i，j）为中心的2D地图上时，区域标记要投票的目标区域，可通过将坐标偏移量∆r（·）加到（i，j）来计算其坐标。...在算法1中正式定义了此过程，该过程以视觉证据张量作为输入并生成目标存在图。注意，由于for循环，单纯的算法1实现效率很低，但是，使用“转置卷积”操作可以有效地实现它。 ?...最后，宽度和高度预测分支按照CenterNet 的建议通过将损失缩放0.1来使用L1 loss。总损失是每个分支所计算的损失总和。...在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。颜色表示基于标准颜色图的投票强度，其中红色对应最高值，蓝色对应最低值（见图1）。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

如何就地将float（32位）数组转换为整型（32位）数组? 54. 如何读取以下文件？? (★★☆) 1, 2, 3, 4, 5 6, , , 7, 8 , , 9,10,11 55....如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58. 减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列?...设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63. 创建一个具有name属性的数组类(★★☆) 64....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97....给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。(★★★) 100. 计算一个1维数组X的平均值, 要求使用自展法求95%的置信区间.

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无需深度学习即可提取图像特征

一、简介图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。...如果要计算“零”交叉，则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值，以使较高的值将分类为255（黑色），而较低的值将分类为0（白色）。在我们的案例中，我使用了Otsu阈值。...在执行图像阈值处理之后，我们将获得零和一作为像素，我们可以将其视为数据帧并将每一列和每一行相加：现在，假设1代表文本区域（黑色像素），0代表空白区域（白色像素）。...现在，我们可以计算每行/列总和从任何正数变为零的次数。...我们可以在图像和转置图像上计算DCT向量，并取前k个元素。

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