总结了12个Numpy高级函数,完美解决数据处理,拿来即用!

importnumpyasnpx=np.array([1,3,5,7,9])z=x>5znp.where(z,x,5)结果如下:下面截图错误,大家自行练习例二:查找数组中大于18岁的人,并返回它们的下标;y=np.array([19,35,15,25,10])yz=y>18znp.where(z)结果如下:np.cumsum()和np.cumprod()...

100 个 Numpy 实用小栗子

#传递一个元组(numpy1.7.0)sum=A.sum(axis=(-2,-1))print(sum)#将最后两个维度压缩为一个#(适用于不接受轴元组参数的函数)sum=A.reshape(A.shape[:-2]+(-1,)).sum(axis=-1)print(sum)68.考虑一维向量D,如何使用相同大小的向量S来计算D的子集的均值,其描述子集索引?

90个Numpy的有用的代码片段

1、导入numpyimportnumpyasnp2、打印numpy信息print(np.__version__)np.show_config()3、创建空向量Z=np.zeros(10)print(Z)4、获取numpy函数的文档python-c"importnumpy;numpy(numpy.add)"5、创建大小为10但第5个值为1的空向量Z=np.zeros(10)Z[4]=1print...

Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?

#传递一个元组(numpy1.7.0)sum=A.sum(axis=(-2,-1))print(sum)#将最后两个维度压缩为一个#(适用于不接受轴元组参数的函数)sum=A.reshape(A.shape[:-2]+(-1,)).sum(axis=-1)print(sum)68.考虑一维向量D,如何使用相同大小的向量S来计算D的子集的均值,其描述子集索引?

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数附带解释和例子

首先,我们导入numpy和pandas包。importnumpyasnpimportpandasaspd1.Query我们有时需要根据条件筛选数据,一个简单方法是query函数。为了更直观理解这个函数,我们首先创建一个示例dataframe。values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np....

时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

使用管道方法对下采样的'C_0'和'C_1'变量进行链式操作(www.e993.com)2024年11月5日。cumsum函数计算累积和,第二个管道操作计算每个组的'C_1'和'C_0'之间的差值。像管道一样执行顺序操作。总结时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率(例如每日)转换为另一个时间频率(例如每月或每年),并且通常伴随着对数据进行聚合操作。重采样...