Python pandas 数据结构-DataFrame Python

0x00 关于DataFrame DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1 0x01 创建一个dataframe import pandas as pd import nu...
python pandas 数据结构 dataframe
myluzh 发布于 
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Python pandas 数据结构-Series Python

0x00 介绍 Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 0x01 Series import pandas as pd import numpy as np # 直接通过数组创建 a = pd.Series(np.arange(9)) # 通过数组+指定索...
python pandas series
myluzh 发布于 
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Python numpy 矩阵与向量 Python

0x01 矩阵与向量 （1）矩阵 矩阵（matrix）和array的区别矩阵必须是2维的，但是array可以是多维的。 如下图，这个是 3x2 矩阵，即3行2列。如m为行，n 为列，那么 mxn 即 3x2。 矩阵的维数即行数x列数，矩阵元素(矩阵项): Aij 指第 i 行，第j列的元素. （2）向量 向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，...
python numpy 矩阵 向量 np.matmul np.dot
myluzh 发布于 
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Python numpy 数组间运算与广播机制 Python

0x01 数组与数运算 import numpy as np arr = np.array(, ]) """ arr + 1 array(, ]) arr / 2 array(, ]) """ # 可以对比python列表的运算，看出区别 a = """ a*3 Out: """ 0x02 数组与数组运算 数组在进行矢量化...
python numpy
myluzh 发布于 
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Python numpy ndarray运算 Python

0x01 逻辑运算 import numpy as np # 生成40-100的10行5列数据 arr1 = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) """ #查看下arr1 arr1 Out: array(, , , , , , , ...
python ndarray
myluzh 发布于 
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Python numpy 数组基本操作（索引与切片用法、改变形状、修改类型、去重） Python

0x01 数组索引与切片用法 import numpy as np # (2)二维数组 # 首先生成一个二维数组 arr2 = np.random.uniform(-1, 2, size=(5, 5)) """ # 查看下arr2 arr2 Out: array(, , , , ]) # 只要第一行...
python numpy 数组
myluzh 发布于 
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Python numpy 生成随机数组（正态分布与均匀分布） Python

0x01 什么是正态分布 正态分布是一种概率分布。正态分布是具有两个参数u和o的连续型随机变量的分布，第一参数u是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数o是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ）。 0x02 生成正态分布的随机数组 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成均...
python numpy 随机数组 正态分布 均匀分布
myluzh 发布于 
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Python numpy 生成01数组、固定数组 Python

0x01 生成01数组 import numpy as np # 生成4行6列0数组 ones = np.ones() """ 查看下zeros Out: array(, , ]) """ # 生成3行7列1数组 zeros = np.zeros() """ 查看下ones Out: array(, , ...
python numpy 01数组 固定数组
myluzh 发布于 
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Python numpy ndarray介绍 Python

0x01 ndarray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 ndarray.size 数组中的元素数量 ndarray.itemsize 个数组元素的长度 (字节) ndarray.dtype 数组元素的类型 0x02 ndarray形状 import ...
python numpy ndarray
myluzh 发布于 
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Python numpy中ndarray与原生list对比 Python

0x01 ndarray与list运行时长对比 import random import numpy as np import timeit a = for i in range(100000000): a.append(random.random()) def sum_list(): return sum(a) def sum_num...
numpy ndarray
myluzh 发布于 
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