Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！ Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。...，参数 2：k，对角线元素)：K = 0表示主对角线，k 0的值选择在主对角线之上的对角线中的元素，k<0的值选择在主对角线之下的对角线中的元素 array_diag = np.diag([10, 20...()函数也可以均匀分布 Numpy.arange(start, stop, step)：创建一个秩为1的array，其中包含位于半开区间[start, stop)内并均匀分布的值，step表示两个相邻值之间的差...=True/False，旧列表元素在新列表中的位置；参数 4：return_counts，元素的数量；参数 5：axis=0/1，0表示行1表示列)：查找array中的唯一元素。...2：axis=0/1，0表示行1表示列) # 求整个矩阵的最小值 result = np.amin(score) print(result) # 求每一列的最小值（0表示行） result = np.amin
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
创建随机数组np.random 均匀分布 np.random.rand(10, 10)创建指定形状(示例为10行10列)的数组(范围在0至1之间) np.random.uniform(0,...100)创建指定范围内的一个数 np.random.randint(0, 100) 创建指定范围内的一个整数 正态分布 给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75,...("每一列的最大值为:") result = np.amax(stus_score, axis=0) print(result) print("每一行的最大值为:") result = np.amax...(0表示列) print("每一列的最小值为:") result = np.amin(stus_score, axis=0) print(result) # 求每一行的最小值(1表示行) print(...(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
2021-08-13：给定一个每一行有序、每一列也有序，整体可能无序的二维数组 ，在给定一个正数k，返回二维数组中，最小的第k个数。 福大大 答案2021-08-13： 二分法。...int{{1, 2, 3}, {2, 3, 4}, {3, 4, 5}} ret := kthSmallest2(matrix, 8) fmt.Println(ret) } // 二分的方法...for left <= right { mid := left + ((right - left) >> 1) // <=mid 有几个 <= mid 在矩阵中真实出现的数
saleDf.mean() #查询第一行第二列的元素 salesDf.iloc[0.1] #获取第一行,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc...'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据 salesDf[['商品名称','销售数量']] #通过切片功能，获取指定范围的列 salesDf.loc[:,'购药时间':'销售数量...3) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查询某一列的数据类型 salesDf.loc[:,'销售数量'].dtype #查看每一列的统计数值 salesDf.describe()...(5) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查看每一列的数据类型 salesDf.dtypes 2.数据清洗 1)选择子集(本案例不需要选择子集) subSalesDf=salesDf.loc...销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除 salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')
2022-03-29：整个二维平面算是一张地图，给定x,y，表示你站在x行y列， 你可以选择面朝的任何方向， 给定一个正数值angle，表示你视野的角度为， 这个角度内你可以看无穷远，这个角度外你看不到任何东西...给定一批点的二维坐标， 返回你在朝向最好的情况下，最多能看到几个点。 答案2022-03-29： 第一步：把x，y平移到原点上。 第二步：把所有点放在单位圆上，算出夹角。 第三步：不回退计算。...在原点的点需要单独算。 代码用golang编写。
如何从 NumPy 数组中提取给定范围内的所有数字？ 难度：L2 问题：从数组 a 中提取 5 和 10 之间的所有项。...如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）< 5.0 的行。...如何在 NumPy 数组中删除包含缺失值的行？ 难度：L3 问题：选择 iris_2d 中不包含 nan 值的行。...如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何使用 NumPy 对数组中的项进行排序？ 难度：L2 问题：为给定的数值数组 a 创建排序。
(10, 10)创建指定形状(示例为10行10列)的数组(范围在0至1之间) np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数 np.random.randint(0, 100)...创建指定范围内的一个整数 ''' # 正态分布 ''' 给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) ''' # 数组索引、切片 # 正态生成...('数组是:\n',stus_score) # 求每一列的最大值(0表示列) result = np.amax(stus_score, axis=0) print("每一列的最大值为:\n",result...(0表示列) print("每一列的最小值为:") result = np.amin(stus_score, axis=0) print(result) # 求每一行的最小值(1表示行) print("...每一行的最小值为:") result = np.amin(stus_score, 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
使用numpy模块中的arange方法可以生成给定范围内的数组，其中的参数start表示起始数，stop表示终止数，step表示步长，即数组中相邻两个数字的差, dtype用于制定数据类型。...在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。...方法 功能描述 head(n) / tail(n) 返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5行 describe() 返回所有数值列的统计信息 max(axis=0) / min(axis =...的值设置为1时，获得各行的平均值/中位数 info（） 对所有数据进行简述 isnull（） 检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，否则返回False dropna
axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。 ...]) # 第2行元素 print (a[...,1:]) # 第2列及剩下的所有元素 输出结果为： [2 4 5] [3 4 5] [[2 3] [4 5] [5 6]] NumPy 高级索引...]] 广播的规则: 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。...numpy.lexsort() numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列。 ...在总成绩相同时，数学成绩高的优先录取，在总成绩和数学成绩都相同时，按照英语成绩录取…… 这里，总成绩排在电子表格的最后一列，数学成绩在倒数第二列，英语成绩在倒数第三列。
inX， 输入的训练样本集为dataSet, 标签向量为labels 最后的参数k表示用于选择最近邻居的数目， 其中标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同 ''' def classify0...returnMat[index, :] = listFromLine[0:3] # -1表示列表中的最后一列元素，将最后一列元素存储到向量classLabelVector...，但其实多个特征都是同等重要的属性，这样如果其中一个占的权重过大，会严重影响到计算的结果 所以在处理不同取值范围的特征值的时候，我们通常采用的方法是将数值归一化，如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间...虽然改变数值取值范围增加了分类器的复杂度，但为了得到准确的结果，这样做是必然的 # 将数字特征值转化为0到1的区间 def autoNorm(dataSet): # 将每列的最小值放在变量minVals...中，dataSet.min(0)中的参数0使得函数可以从列中选取最小值 minVals = dataSet.min(0) # 将每列的最大值放在变量maxVals中 maxVals
_NoValue) 根据指定轴统计矩阵的最大值，axis=0统计矩阵中每一列的最大值，axis=1统计矩阵中每一行的最大值，默认统计矩阵中的最大值。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵的最小值，axis=0统计矩阵中每一列的最小值，axis=1统计矩阵中每一行的最小值，默认统计矩阵中的最小值。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵的平均值，axis=0统计矩阵中每一列的平均值，axis=1统计矩阵中每一行的平均值，默认统计矩阵中的平均值。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵的方差，axis=0统计矩阵中每一列的方差，axis=1统计矩阵中每一行的方差，默认统计矩阵中的方差。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵的求和，axis=0统计矩阵中每一列的求和，axis=1统计矩阵中每一行的求和，默认统计矩阵中的求和。
取第一列的所有元素 print(arr[:, :1]) [[1] [5] [9]] #5. 取第一列的所有元素 print(arr[(0, 1, 2), 0]) [1 5 9] #6....取第一行第一列的元素 print(arr[(0, 1, 2), 0]) [1 5 9] #7. 取第一行第一列的元素 print(arr[0, 0]) 1 #8....def func(i, j): """其中i为numpy数组的行，j为numpy数组的列""" return i * j # 使用函数对numpy数组元素的行和列的索引做处理，得到当前元素的值...2) 其中x为numpy数组。...[0,1)[0,1)内产生随机数 size为随机数的shape，可以为元祖或者列表 choice(a, size) 从arr中随机选择指定数据 arr为1维数组；size为数组形状 uniform(
3 Example 4 Example 5 对最后一列求和 第一列总和 第二列总和 第一列和第二列的总和 最后一列的总和 满足条件，则替换 Numpy 元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于...30 小于 50 的所有元素替换为 0 给所有大于 40 的元素加 5 用 Nan 替换数组中大于 25 的所有元素 将数组中大于 25 的所有元素替换为 1，否则为 0 从 Nump y数组中随机选择两行...5 提取 Numpy 矩阵的前 n 列 列范围1 列范围2 列范围3 特定列 特定行和列 从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为...中打印浮点值时如何抑制科学记数法 Numpy 将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 初始化 NumPy 数组 创建重复一行 将 NumPy 数组附加到 Python 中的空数组 找到 Numpy...，用于根据给定条件从数组中选择性地选取值 标准集合操作的 NumPy 示例 1有多个条件时替换 Numpy 数组中的元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 import numpy as np the_array
作者：魏溪含 涂铭 张修鹏 01 Numpy的统计计算方法 NumPy内置了很多计算方法，其中最重要的统计方法及说明具体如下。...sum()：计算矩阵元素的和；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。 mean()：计算矩阵元素的平均值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。...max()：计算矩阵元素的最大值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。 mean()：计算矩阵元素的平均值。 median()：计算矩阵元素的中位数。...axis = 0计算的是列的和，结果以行的形式展示。 延伸学习： 官方推荐教程是不错的入门选择。..._25)输出的是[False, True False]，首先matrix[:,1]代表的是所有的行，以及索引为1的列，即[10,25,40]，最后与25进行比较，得到的就是[False, True, False
c = np.ones((4, 1)) 创建了一个形状为 4 行 1 列的数组 c，其中所有元素的值都为 1。这里使用了元组 (4, 1) 来指定数组的形状。...在这个例子中，x==1 会生成一个布尔数组，其中元素为 True 的位置对应的行会被选取。因此，结果是打印出数组 a 的第二行和第四行的元素。...使用布尔数组 x==1 作为索引操作符，将其作为索引来选择数组 a 中对应位置为 True 的行。...结果将返回一个一维数组，其中包含每一列元素的和： [5, 7, 9] 因此，axis=0 是逐列求和，对每一列的元素进行求和，返回一个包含每一列和的一维数组。...b = a.iloc[1:3, 0:2].values 这行代码提取了 DataFrame a 中第二行到第三行以及第一列到第二列的数据，并将其存储在一个名为 b 的 NumPy 数组中。
ndim = b.ndim # 数组维度 # numpy是无法直接判断出由数值与字符混合组成的数组中的数值型数据的， # 因为由数值类型和字符类型组成的numpy数组已经不是数值类型的数组了...取第 1 行数据 slice_arr2 = b[1:3, :] # 取第 1 行到第 3 行的数据，不包含第 3 行 # M 为行数，N为列数 slice_arr3 = b[:, 1]...= b[1:2, 1:3] # 取第 1 - 2行（不含第2行），第 1 - 3 列（不含第3列）的矩阵数据 三、NumPy计算 import numpy as np a = [[80...=0) # 每一列的最小值 rowMin = np.amin(b, axis=1) # 每一行的最小值 vmean = np.mean(b) # 平均值 colmean...+ 5 # 结合切片理解，所有行、第0列，加5 四、 数据读写 import numpy as np src = [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]
DataFrame类对象的行索引位于最左侧一列，列索引位于最上面一行，且每个列索引对应着一列数据。DataFrame类对象其实可以视为若干个公用行索引的Series类对象的组合。...，可以被看做由Series组成的字典（共用一个索引） 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 1.选择行与列 # 选择行与列 df = pd.DataFrame(np.random.rand(12...print('------') # 多列做判断 # 索引结果保留 所有数据：True返回原数据，False返回值为NaN b4 = df.loc[['one','three']] < 50 print...，进而获取该列索引对应的一列数据。...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引
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