np.diff函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 1…

np.argsort函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿…

在实际的应用中,我们会想查看当前观测的上一个观测值,在上一篇博客中我们使用了RETAIN语句来记录上一条观测,其实SAS还提供了一个很好用的函数LAG.当我们使用函数时,一定要明确该函数的返回值是什么.之前我一直认为LAG就是滞后一阶,返回当前观测的上一个值,实际上这种理解是错误的. LAG返回的是上一次LAGE函数运行时的实参,即LAG(argument)=上一次LAG函数执行时的argument. 1. LAG函数 1.1 用LAG计算差值 DATA COMPARE; INPUT X; LA…

pandas pandas 是数据处理的利器,非常方便进行表格数据处理,用过的人应该都很清楚,没接触的可以自行查阅pandas 官网. 需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题,需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差,之前有用过 dataframe 的 diff 函数,但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作,即结果为当前行减去上一行的差值,所以直观的以为时间字段无法进行此项操作.于是我使用了最原始的方式,循环遍历 dataframe 每一行,逐行求时间差,将其存入数组中…

举三个例子,就能清楚的看到 np.nonzero() 这个函数返回值的意义 一. #例1 一维数组 import numpy as np a = [0,1,2,0,3,0] b = np.nonzero(a) print(b) 输出: (array([1, 2, 4], dtype=int64),) nonzero()用于得到数组中非零元素的位置(数组索引),如上例中数组a中索引1,2,4中的元素不为0,即返回值 二. #例2 二维数组 import numpy as np a =[[1,2,3…

昨天去去哪儿笔试,碰到了一个我们一直很熟悉的命令(diff——ubuntu下面),可以比较字符串,即根据最长公共子串问题,如果A中有B中没有的字符输出形式如下(-ch),如果A中没有,B中有可以输出如下形式(+ch). #include <iostream> #include <cstring> #include <vector> using namespace std; string LCS(string &s1, string &s2) { int…

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.…

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html 1.nupmy.concatenate函数 //注意,合并的参数需要再用一对括号括起来. 以下两种创建array结果是不同的.. b2是一个列向量,而b是一个行向量. 以上是科学记数法,e不是2.78那个数. 参数axis设置为None,则将数据flatten之后合并. 如果是两个list的话,则会形成一个list. 以上说明,对于两个列向…

np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1…

1.diff():返回略微迭代(lagged)的或滞后的不同(iterated diferences). > x<-cumsum(cumsum(1:10)) > x [1] 1 4 10 20 35 56 84 120 165 220 > diff(x,differances=2) [1] 3 6 10 15 21 28 36 45 55 > diff(.leap.seconds) Time differences in days [1] 184 365 365 365 36…