Numpy的主要作用是进行矩阵运算 在使用时首先要导入包 import numpy as np np.version.version 用来查看版本信息 # 构建一维数组 n1=np.array([1,2,3]) 注意外面是小括号 n1.shape 输出维度数 # 构建二维数组 n2= np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 一个大方括号,里面是两个小方括号 n2.shape (2, 3) 下面这几个比较绕人,多看多记 # 快速构建 ndarray # 序列创建: np.arang…

七个高效的文本编辑习惯 如果你花很多时间输入纯文本.写程序或HTML,那么通过高效地使用一个好的编辑器,你可以节省大部分时间.本文将提供指导和提示,让你更迅速地做这些工作,并且少犯错误. 本文用开源文本编辑器Vim(Vi IMproved)来演示如何高效编辑,本文方法同样适用于其他的编辑器.选择合适的编辑器,实际上是进行高效编辑的第一步.我们避免去讨论哪个编辑器最适合你,因为这个话题将占用太多篇幅.如果你不知道选用那个编辑器,或者你对目前使用的编辑器不满意,那就试试Vim:你将不会失望. 第1部…

目录 目录 前言 (一)函数一览表 (二)统计函数1 (三)统计函数2 目录 前言 具体我们来学Numpy的统计函数 (一)函数一览表 调用方式:np.* .sum(a) 对数组a求和 .mean(a) 求数学期望 .average(a) 求平均值 .std(a) 求标准差 .var(a) 求方差 .ptp(a) 求极差 .median(a) 求中值,即中位数 .min(a) 求最大值 .max(a) 求最小值 .argmin(a) 求最小值的下标,都处里为一维的下标 .argmax(a) 求最…

数学和统计方法 sum 对数组中全部或某轴向的元素求和.零长度的数组的sum为0. mean 算术平均数.零长度的数组的mean为NaN. import numpy as np import numpy.random as np_random arr = np.random.randn(5,4) print(arr) print(arr.sum()) #求总和:所有元素相加 print(arr.mean()) #求平均值:所有元素相加后除以元素总数 print(arr.mean(axis=1))…

import numpy as np import time def python_sum(n): a=[i**2 for i in range(n)] b=[i**3 for i in range(n)] c=[] for i in range(n): c.append(a[i]+b[i]) return c def numpy_sum(n): a=np.arange(n)**2 b=np.arange(n)**3 return a+b start=time.time() python_sum…

介绍如何使用reshape2包将宽型数据转换成长型数据,将长型数据转换成宽型数据.Reshape2是Hadley Wickham开发和维护的. 1.长数据VS宽数据 宽型数据:每列代表一个不同的变量.例如datasets包中的mtcars数据集就是宽型数据: mt=mtcars View(mt) 长型数据:一列包含了所有可能的变量,另一列是对应的取值.长数据有一列数据是变量的类型,有一列是变量的值.长数据不一定只有两列.ggplot2需要长类型的数据,plyr也需要长类型的数据,大多数的模型(比…

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…

Numpy是专门为数据科学或者数据处理相关的需求设计的一个高效的组件.听起来是不是挺绕口的,其实简单来说就2个方面,一是Numpy是专门处理数据的,二是Numpy在处理数据方面很牛逼(肯定比Python原生组件牛逼,否则也不会另外再来搞个Numpy了吧).其实更加细化的来看其实Numpy最常用的就是矩阵(Matrix)的处理.如何有一点数据处理方面的经验的话,无论你每一条数据有多少个features(特征),它终究是一个二维的矩阵.所以Numpy在数据处理方面是非常常用的.就是简单点理解就是Nu…

文 七牛云存储Python SDK使用教程 - 上传策略详解 七牛云存储 python-sdk 七牛云存储教程 jemygraw 2015年01月04日发布 推荐 1 推荐 收藏 2 收藏,2.7k 浏览 本教程旨在介绍如何使用七牛的Python SDK来快速地进行文件上传,下载,处理,管理等工作. 前言 我们在上面的两节中了解到,客户端上传文件时,需要从业务服务器申请一个上传凭证(Upload Token),而这个上传凭证是业务服务器根据上传策略(PutPolicy)来生成的,而这个生成过程中…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一…