一.Numpy简介 NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包,它是pandas等其他各种工具的基础 1.主要功能 1.ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2.无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数 3.*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 4.*线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 5.*用于继承c.c++等待吗的工具 2.安装 pip install numpy 3.引用方式 import numpy as np 二.ndarray多维数组对象 1.为什么要

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第2部分. 在本教程中,我们将利用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化. 我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareade

本章主要介绍的是数据的CSV文件存取和多维数据的存取. 一.数据的CSV文件存取 1.CSV的写文件: np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) frame:文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz的压缩文件: array:存入文件的数组: fmt:写入文件的格式,例如:%d.%.2f.%.18e: delimiter:分割字符串,默认是任何空格. 举个栗子:用Numpy生成5 * 20的二维数组,并且把该数组保存到a.csv的

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

一.基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分:取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集. 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征),则转换的新坐标系也有 n 个维度,每个主成分表示一个维度,只是对于转换后的坐标系,只取前 k 个维度(也就是前 k 个主成分),此 k 个维度相对于数据集更加重要,形成矩阵 Wk : 3)将 n

import numpy as np # 将二维数据降成1维 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)] num_array = np.array(num) n1_avg, n2_avg = np.mean(num_array[:, 0]), np.mean(num_array[:, 1]) #

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设

目录 简介 图形加载和说明 图形的灰度 灰度图像的压缩 原始图像的压缩 总结 简介 本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算. 多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中,本文将会使用一个图像的例子进行说明. 图形加载和说明 熟悉颜色的朋友应该都知道,一个颜色可以用R,G,B来表示,如果更高级一点,那么还有一个A表示透明度.通常我们用一个四个属性的数组来表示. 对于一个二维的图像来说,其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵,矩阵中的每个点的颜色都可以用(R,G

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/142 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 n维数组是NumPy的核心概念,大部分数据的操作都是基于n维数组完成的.本系列内容覆盖到1维数组操作.2维数组操作.3维数组操作方法,本篇讲解Numpy与1维数组操作. 一.向量初始化 可以通过Python列表创建NumPy数组. 如图

我们经常要从外部数据源(如数据库.文本文件或网页等)将数据导入excel中,但是此类数据往往比较混乱,无法满足我们的要求,因此在进行数据分析之前,需要将这些数据进行整理清洗,excel由于将数据的管理和展示都在同一层面上,并且其函数功能也不逊色,因此在大多数情况下都可以使用excel来进行初步的数据整理: 1.删除通用前导字符串(例如其后紧跟冒号和空格的标签)或后缀(例如字符串后面的已无效或不必要的插入语),在字符串内查找和替换子字符串.提取字符串的特定部分或确定字符串的长度等字符串操作,可使用

这次评教的所有数据存放在两个数据库中,比如说给某教师评论的学生有100个,可是结果有40个的数据在数据库A中,另外60人的数据在数据库B中.那么,如何将两个库中的数据整合,最后得到教师的准确成绩成为了本次数据整理的首要任务.具体的整合过程是这样的,就拿教师的最终得分来说吧.假设库A学生给教师评价的平均分为90分,而库 B学生评价的平均分为95分.那么首先需要分别计算出库A.库B中学生评价的总分,库A总分 = 90*40 ,库B总分 = 95*60,教师所得总平均分 = (库A总分 + 库B总分)

原文:SSAS系列——[07]多维数据(查询Cube) 1.什么是MDX? MDX叫做"多维表达式",是一种查询语言,是一种和SQL类似的查询语言,它基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL Server Analysis Services 的扩展. 2.MDX与SQL有什么区别? 学东西,总是喜欢"先入为主",在学习MDX的时候我第一个想法是:MDX与SQL有什么区别?其实搞清楚这个问题后,MDX是什么也就算搞清楚了.SQL

原文:SSAS系列--[08]多维数据(程序展现Cube) 1.引用DLL? 按照之前安装的MS SQLServer的步骤安装完成后,发现在新建的项目中“Add Reference”时居然找不到Microsoft.AnalysisServices.AdomdClient命名空间,不知道是什么状况?只好添加DLL了,在“C:\Program Files\Microsoft.NET\ADOMD.NET\100\Microsoft.AnalysisServices.AdomdClient.dll”下找

原文:SSAS系列--[06]多维数据(创建Cube) 1.文件类型说明 项目定义文件 (.dwproj).项目用户设置 (.dwproj.user).数据源文件 (.ds).数据源视图文件 (.dsv).多维数据集文件 (.cube).分区文件 (.partitions).维度文件 (.dim).挖掘结构文件 (.dmm).数据库文件 (.database).数据库角色文件 (.role).第一次启动,纪念贴. 图 启动界面 留念 图 默认文件夹中内容 2.创建数据源.数据源视图.维度.定义和

原文:SSAS系列--[03]多维数据(多维数据集对象) 1.什么是Cube? 简单 Cube 对象由基本信息.维度和度量值组组成. 基本信息包括多维数据集的名称.多维数据集的默认度量值.数据源和存储模式等.维度是多维数据集中使用的实际维度组.所有维度都必须先在数据库的维度集合中定义,然后才能在多维数据集中引用.度量值组是多维数据集中的度量值集.度量值组是具有常见数据源视图和维度集的度量值的集合.度量值组是度量值的处理单元:可先对度量值组进行单独处理,然后再浏览.这个概念MSND解释的非常清楚,

原文:SSAS系列——[04]多维数据(物理体系结构) 1.本地多维数据集 本地多维数据集和本地挖掘模型允许在客户端工作站与网络的连接断开时对该工作站进行分析.在与本地多维数据集进行交互时,ADMOD.NET 和 Analysis Management Objects (AMO) 也将加载本地多维数据集引擎.只有一个进程可以访问本地多维数据集文件,这是因为本地多维数据集引擎建立到本地多维数据集的连接时将以独占方式锁定本地多维数据集文件.对于一个进程,最多允许同时有五个连接.一个 .cub 文件可

原文:SSAS系列--[05]多维数据(编程体系结构) 1.什么是AMO? 翻译:AMO是SSAS中一个完整的管理类集合,它在Microsoft.AnalysisServices命名空间下,我们可以在"\100\SDK\Assemblies\AnalysisServices.dll”中找到.使用AMO我们能够增删修改Cube.dimensions.Mining structure,Analysis Service Database,AMO不能够检索数据,要检索数据我们还必须使用ADOMD.NET

原文:SSAS系列——[02]多维数据(维度对象) 1.维度是什么? 数学中叫参数,物理学中是独立的时空坐标的数目.0维是一点,1维是线,2维是一个长和宽(或曲线)面积,3维是2维加上高度形成体积面.在物理学上时间是第四维,与三个空间维不同的是,它只有一个,且只能往一方向前进. 图一 MSDN中关于维度的概念 2.服务器对象的内容? 包括数据源.数据视图.数据库对象.安全角色和程序集.前4个都不难理解.关于程序集的概念,还需加强一下,程序集可为两种不同的类型:COM 和 CLR.CLR 程序集是

手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据,但原始数据并不规范,需要处理后才能进一步使用. 本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理. 照例先说下我的运行环境,如下: windows 7, 64位 python 3.5 pandas 0.19.2版本 在拿到原始数据后,我们先来看看数据的情况,并思考下我们需要什么样的数据结果. 下面是原始数据: 在本文中,我们需要以下的初步结果,以供以后继续使用. 可以看到,原始数据中,跟企业相关的数据中(“Sales”,“Prof