首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python数据科学系列:pandas入门详细教程

、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理分析,主要具有以下功能特色: 按索引匹配广播机制,这里广播机制numpy广播机制还有很大不同 便捷数据读写操作,相比于numpy...前者是已有的一列信息设置标签列,而后者是原标签列归数据,并重置默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,rename功能相近,但接收参数一个序列更改全部标签列信息(...isin/notin,条件范围查询,即根据特定是否存在于指定列表返回相应结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件结果赋值NaN或其他指定,可用于筛选或屏蔽...如下实现对数据表逐元素求平方 ? 广播机制,即当维度或形状不匹配时,会按一定条件广播后计算。...仍然考虑前述学生成绩表例子,但是再增加一列班级信息,需求是统计各班级门课程平均分。

13.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

机器学习三剑客之NumpyNumpy计算(重要)

NumPy是Python语言一个扩充程序库。支持高级大量维度数组矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量数学函数库。...Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单列表 a = [1, 2, 3, 4] # 列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数...([10, 10]) 创建10行10列数值浮点0矩阵 array_zero = np.zeros([10, 10]) 从现有的数据创建数组 array(深拷贝) asarray(浅拷贝) Numpy...) stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 求一列最大(0表示列) print("一列最大...75, 81]]) # 求一行最小(0表示列) print("一列最小:") result = np.amin(stus_score, axis=0) print(result) # 求一行最小

86260

Python3快速入门(十二)——Num

(O):数组拥有自己所使用内存或从另一个对象借用 WRITEABLE (W:)数据区域可以被写入,设置 False,则数据只读。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵最大,axis=0统计矩阵一列最大,axis=1统计矩阵一行最大,默认统计矩阵最大。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵最小,axis=0统计矩阵一列最小,axis=1统计矩阵一行最小,默认统计矩阵最小。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵方差,axis=0统计矩阵一列方差,axis=1统计矩阵一行方差,默认统计矩阵方差。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵求和,axis=0统计矩阵一列求和,axis=1统计矩阵一行求和,默认统计矩阵求和。

4.5K20

NumPy基础

参考链接: Pythonnumpy.log1p 文章目录  一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引:获取单个元素3. 切片4. 数组变形5....,内存空间中任意 np.random.seed(0)    #设置随机数种子 二、数组操作类型  1....布尔数组作为掩码  # 利用比较运算符得到布尔数组,通过索引特定选出,即掩码操作 x < 5         #输出布尔数组 x[x < 5]     #输出满足条件 # 构建掩码 rainy...x[i]     #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组行或列排序(行或列作为独立数组,行列之间关系丢失) np.sort(X, axis=0)     #对X一列排序 np.sort...(X, axis=1)     #一行排序 部分排序:分隔  不对整个数组进行排序,只需找到数组第K小

1.2K30

Python:Numpy详解

axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对一行进行操作。 ...然后,分别设置起始,终止和步长参数 2,7 和 2。 ...numpy.amax() 用于计算数组元素沿指定轴最大。  numpy.ptp() numpy.ptp()函数计算数组中元素最大最小差(最大 - 最小)。 ...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,一列代表一个序列,排序时优先照顾靠后列。 ...numpy.extract() numpy.extract() 函数根据某个条件从数组抽取元素,返回满条件元素。  NumPy 字节交换  在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储连续字节序列。

3.5K00

不一样 NumPy教程,数值处理可视化

创建完数组,就可以开始通过有趣方式处理它们了。 数组运算 建立两个NumPy数组以展现其实用性。将其称作“data”和“ones”: ? 相加,键入“ data + ones”: ?...只有当不同维度1时(例如,矩阵只有一行或一列),才能在不同大小矩阵上进行运算。在这种情况下,NumPy会对这一操作使用其broadcast机制: ?...在该图下方,笔者添加了矩阵维度,以强调两个矩阵在其对方匹配一侧必须具有相同维度。操作可视化,就会如下所示: ? 矩阵索引 在处理矩阵时,索引分片操作会更有用: ?...矩阵聚合 聚合矩阵方式跟聚合向量相同: ? 不仅可以在矩阵聚合所有,还可以通过使用axis参数跨行跨列进行聚合: ? 转置重塑 旋转矩阵是处理矩阵常见需求之一。...很多都适用于在n维数组数据表达: 表格 · 表格是个二维矩阵。表格一张工作簿都会有其自己变量。

1.3K20

基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

在 Python ,布尔是用来表示真(True)或假(False)。布尔可以用于条件语句、循环和逻辑运算。...例如,假设希望一个常量向量加到矩阵一行,可以这样做: import numpy as np # 向量v加到矩阵x一行, # 结果存储在矩阵y x = np.array([[1,2,3],...看看这个使用广播功能版本: import numpy as np # 向量v加到矩阵x一行, # 结果存储在矩阵y x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9...]]) # x形状是(2, 3),v形状是(3,),它们可以广播到(2, 3), # 从而产生以下矩阵: # [[2 4 6] # [5 7 9]] print(x + v) # 一个向量加到矩阵一列...# 如果转置x,其形状变为(3, 2),可以w广播 # 以得到一个形状(3, 2)结果;再次转置这个结果 # 就得到了最终形状(2, 3)矩阵,即列都加上了向量w。

12310

Numpy常用操作

数组生成: np.arange(0,10) 生成[0,10)顺序矩阵 np.zeros((3,2)) 生成尺寸(3,2)全0矩阵 np.random.rand(4,3) # 0~1...(a,b) data.T 数组转置 data.I 矩阵求逆 矩阵插入一行或一列 np.tile(data, repeat) 矩阵复制, data要实施复制矩阵,repeat各个维度分别重复次数,...np.array([1,2,3]) np.tile(t, [3,1]) Out: array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) 数组统计: a.argmax(axis=0) 求一行或一列最大索引...(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算一列均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # 计算一行均值...array([ 1.5, 3.5]) 数组保存: numpy.save("filename.npy",a) 利用这种方法,保存文件后缀名字一定会被置.npy,这种格式最好只用 numpy.load

13720

Python数学建模算法应用 - 常用Python命令及程序注解

最后,通过 filtered_nums 转换为列表来打印出满足条件元素。 filter 函数在对可迭代对象进行筛选和过滤时非常有用,可以根据特定条件选择需要元素。...c1 = sum(a) 使用内置函数 sum() 对数组 a 进行逐列求和,列元素和累加,结果保存在变量 c1 。这里 sum() 函数会将一列作为可迭代对象进行求和。...结果返回一个一维数组,其中包含一列元素和: [5, 7, 9] 因此,axis=0 是逐列求和,对一列元素进行求和,返回一个包含一列一维数组。...首先,我们确定维度匹配矩阵 A 是一个2×3矩阵矩阵 B 是一个3×2矩阵,它们列数和行数相等,满足维度匹配条件。因此,它们可以相乘得到一个2×2结果矩阵。...a.loc['a', 'one'] = np.nan 这行代码第一行第一列设置 NaN(缺失)。使用 .loc 可以通过行和列标签进行索引和修改。

1.3K30

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。 你可以选定连续若干行组成防风带,防风带一列防风高度一列最大

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。...你可以选定连续若干行组成防风带,防风带一列防风高度一列最大 防风带整体防风高度,所有列防风高度最小。...比如,假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2列,防风高度7 5、2、3列,防风高度5 4、6、4列,防风高度6 防风带整体防风高度5,是7、5、6最小 给定一个正数...k,k <= matrix行数,表示可以取连续k行,这k行一起防风。...求防风带整体防风高度最大。 答案2022-09-25: 窗口内最大和最小问题。 代码用rust编写。

2.6K10

教程 | 基础入门:深度学习矩阵运算概念和代码实现

标量运算 标量运算即为向量和数字间运算。向量运算就是向量内每一个元素这一个数进行相应运算。如下图一个标量运算: ? 向量间运算 在向量间运算,对应位置可以组合而产生一个新向量。...第一个向量第 i 个第二个向量第 i 个匹配。这也就意味着向量之间维度必须相等才能进行运算。下图表明向量之间加减法是对应元素之间加减,代码表明了向量之间加减和除法。 ?...旋转矩阵 90 度 2. 一行元素都反向写一遍 以下我们矩阵 M 转置矩阵 T ?...第一个矩阵一行维度和第二个矩阵一列维度相等,所以第一个矩阵第 i 行元素第二个矩阵第 j 列对应元素乘积和就等于新矩阵第 i 行第 j 列元素。...从最开始特征输入,我们会使用一个个高维向量特征输入到神经网络,而一层权重作为列向量组成一个权重矩阵

2.3K130

python学习笔记第三天:python之numpy篇!

区间随机数数组: 四、数组操作 简单四则运算已经重载过了,全部'+','-','*','/'运算都是基于全部数组元素,以加法例: 这里可以发现,a虽然仅有一个元素是浮点数,其余均为整数...矩阵对象和数组主要有两点差别:一是矩阵是二维,而数组可以是任意正整数维;二是矩阵'*'操作符进行矩阵乘法,乘号左侧矩阵列和乘号右侧矩阵行要相等,而在数组'*'操作符进行一元素对应相乘...好办,"linspace"就可以做到: 回到我们问题,矩阵a和b做矩阵乘法: 五、数组元素访问 数组和矩阵元素访问可通过下标进行,以下均以二维数组(或矩阵例: 可以通过下标访问来修改数组元素...下面这个例子是一列大于5元素(10和15)对应第三列元素(12和17)取出来: 可使用where函数查找特定在数组位置: 六、数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子,首先来看矩阵转置:...七、缺失 缺失在分析也是信息一种,NumPy提供nan作为缺失记录,通过isnan判定。

2.7K50

完整图解:特征工程最常用四个业务场景演示

数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用手段,常见场景最终都可以归类矩阵处理,对矩阵处理往往会涉及到 阈值处理 特征拼接、记录拼接 多条记录筛选包含特定记录 取top N 对于矩阵处理没有趁手兵器可不行...,python中比较强大numpypandas是最常用两种。...本文引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。 阈值处理 以单通道图片提高背景亮度例,把小于100灰度设置200。...思路应该是: 定位label==4分别在第几行,或者说index等于多少,获取这样一列数组 根据得到index数据,分别从matrix取出。...当然不仅仅可以用于一维索引查找,二维矩阵依然能够定位特定位置。 np.where(trains==4) ? 可以看到返回了两个独立数组,很明显第一个数组是坐标$X$,第二个数组是坐标$Y$。

1K20

完整图解:特征工程最常用四个业务场景演示 | 文末留言送书

第二期文末留言送书活动~开启~ 数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用手段,常见场景最终都可以归类矩阵处理,对矩阵处理往往会涉及到 阈值处理 特征拼接、记录拼接 多条记录筛选包含特定记录...取top N 对于矩阵处理没有趁手兵器可不行,python中比较强大numpypandas是最常用两种。...本文引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。 阈值处理 以单通道图片提高背景亮度例,把小于100灰度设置200。...思路应该是: 定位label==4分别在第几行,或者说index等于多少,获取这样一列数组 根据得到index数据,分别从matrix取出。...当然不仅仅可以用于一维索引查找,二维矩阵依然能够定位特定位置。 np.where(trains==4) ? 可以看到返回了两个独立数组,很明显第一个数组是坐标$X$,第二个数组是坐标$Y$。

1.1K20

NumPy 笔记(超级全!收藏√)

axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对一行进行操作。 ...(F)数据是在一个单一Fortran风格连续段OWNDATA (O)数组拥有它所使用内存或从另一个对象借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入,将该设置 False,则数据只读...数组元素添加删除  函数元素及描述resize返回指定形状新数组append添加到数组末尾insert沿指定轴插入到指定下标之前delete删掉某个轴子数组,并返回删除后新数组unique...numpy.amax() 用于计算数组元素沿指定轴最大。  numpy.ptp()  numpy.ptp()函数计算数组中元素最大最小差(最大 - 最小)。 ...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,一列代表一个序列,排序时优先照顾靠后列。

4.6K30

教程 | NumPy常用操作

NumPy 是 Python 语言一个扩充程序库。支持高效多数组矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量数学函数库。NumPy 科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上不足。...如下我们给定参数 axis=1,其代表一行元素累加为一个标量值。...例如它会隐式地把一个数组异常维度调整到另一个算子相匹配维度以实现维度兼容。...所以一个维度 [3,2] 矩阵一个维度 [3,1] 矩阵相加是合法NumPy 会自动第二个矩阵扩展到等同维度。...1 2] [0 3]] 运算矩阵迹: >>> print np.trace(a) 4 此外,numpy.linalg 模块中有很多关于矩阵运算方法,如下据算矩阵特征特征向量: >>> import

2.1K40

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

一维数组索引 多维数组索引 (2)切片索引 一维数组切片索引(Python列表切片索引一样) 多维数组切片索引 (3)花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域,而花式索引可以选取特定区域...也可以给某一列赋值一个列表或数组,其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值是一个Series,则对应索引位置将被赋值,其他位置被赋予空。...(2)DataFrameSeries之间运算 DataFrame一行Series分别进行运算。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构排序和排名 按索引进行排列,一列或多列进行排序,通过by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...相当于Excelvlookup函数条件查找条件。 对于层次化索引对象,选取数据方式可以通过内层索引,也可以通过外层索引来选取,选取方式和单层索引选取方式一致。

6.4K80

从零开始深度学习(九):神经网络编程基础

1、python广播 这是一个不同食物(100g)不同营养成分的卡路里含量表格,表格3行4列,列表示不同食物种类,从左至右依次苹果(Apples),牛肉(Beef),鸡蛋(Eggs),土豆...使用两行代码就可以完成整个过程,第一行代码对一列进行求和,第二行代码分别计算每种食物每种营养成分百分比。...来看一些广播例子: 在 numpy ,当一个 列向量一个常数做加法时,实际上会将常数扩展一个 列向量,然后两者做逐元素加法。结果就是右边这个向量。...可以使用代码 A.shape[-1] 即矩阵维度元组最后一个位置,就是矩阵维度最后一个维度,比如卡路里计算例子矩阵 后缘维度轴长度是4,而矩阵 后缘维度也是4,故满足了后缘维度轴长度相符条件...所以在编写神经网络时,不要使用 shape (5,)、(n,) 或者其他一维数组数据结构。相反,设置 ,这样就是一个5行1列向量。

1.3K20

遗传算法工具箱约束怎么输入_遗传算法怎么添加约束条件

这里就有个小坑:如果最新版Geatpy没有当前版本相匹配包的话,会自动下载旧版包。而旧版包在Linux和Mac下均不可用。...(3)种群个体违反约束程度矩阵(CV):它一行对应一个个体,一列对应一种约束条件(可以是等式约束或不等式约束)。...那么: 比如在某一代,种群表现型矩阵Phen: 则有: 此时CV矩阵: 由此可见,第一个个体满足两个约束条件;第二个个体违反了2个约束条件;第三和第四个个体满足第一个约束条件但违反了第二个约束条件...CV矩阵一行对应一个个体、一列对应一个约束条件(可以是等式约束也可以是不等式约束),CV矩阵中元素小于或等于0表示对应个体满足对应约束条件,否则是违反对应约束条件,大于0越大,表示违反约束程度越高...print('个体适应度:\n', FitnV) print('选择后得到种群染色矩阵:\n', SelCh) 代码7运行结果如下: 代码7’tour’换成工具箱其他选择算子名称

1.4K11
领券