pandas教程
摘要：https://jingyan.baidu.com/season/43456?pn=0
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posted @ 2019-03-13 09:47
随笔分类 - 数据分析(NumPy、Pandas、Matplotlib)
python数据分析之matplotlib学习
摘要：本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始，它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数。 from pylab import * from numpy import * x = linspace(0,
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posted @ 2019-03-13 09:46
Python数据分析之numpy学习
摘要：Python数据分析之numpy学习 https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html Python模块中的numpy，这是一个处理数组的强大模块，而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容
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posted @ 2019-03-13 09:44
Python数据分析之pandas学习
摘要：Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容：1、数据结构简介：DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5、利用pandas实现SQL操作6、利用panda
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posted @ 2019-03-13 09:41
Pandas速查手册中文版
摘要：转载自：低调的mayday的《Pandas速查手册中文版》 http://blog.csdn.net/qq_33399185/article/details/60872853 原文： 本文翻译自文章：Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了
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posted @ 2019-03-13 09:05
pandas_1
摘要：大熊猫10分钟 这是对熊猫的简短介绍，主要面向新用户。您可以在Cookbook中看到更复杂的食谱。 通常，我们导入如下： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [1]: import numpy as np In [2]:
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posted @ 2019-03-13 08:59
Matplotlib
摘要：Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。 Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下，执行以下
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posted @ 2019-03-12 10:39
NumPy IO
摘要：NumPy IO Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。 npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。 常用的 IO 函数有： load() 和 save() 函数是读写文件数
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posted @ 2019-03-11 08:48
NumPy 线性代数
摘要：NumPy 线性代数 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明： numpy.dot() numpy.dot() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于
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posted @ 2019-03-11 08:47
NumPy 矩阵库(Matrix)
摘要：NumPy 矩阵库(Matrix) NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。 一个 的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。 矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由 6 个数字元素构
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posted @ 2019-03-11 08:45
NumPy 副本和视图
摘要：NumPy 副本和视图 副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。 视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。 视图一般发生在：
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posted @ 2019-03-11 08:43
NumPy 字节交换
摘要：NumPy 字节交换 在几乎所有的机器上，多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序，是跨越多字节的程序对象的存储规则。 大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放；这
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posted @ 2019-03-10 23:00
NumPy 排序、条件刷选函数
摘要：NumPy 排序、条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 numpy.sort() numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如
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posted @ 2019-03-10 22:59
NumPy 统计函数
摘要：NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿
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posted @ 2019-03-10 22:54
numpy.random.uniform（）
摘要：numpy.random.uniform均匀分布 2018年06月19日 23:28:03 徐小妹 阅读数：4238 numpy.random.uniform均匀分布 2018年06月19日 23:28:03 徐小妹 阅读数：4238 numpy.random.uniform均匀分布 numpy.r
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posted @ 2019-03-10 11:08
NumPy 算术函数
摘要：NumPy 算术函数 NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 实例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.
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posted @ 2019-03-09 22:07
NumPy 数学函数
摘要：NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。 实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) p
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posted @ 2019-03-09 22:06
NumPy 字符串函数
摘要：NumPy 字符串函数 以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。 这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。 numpy.char.add() numpy.
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posted @ 2019-03-09 22:04
NumPy 位运算
摘要：NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数。 NumPy 位运算包括以下几个函数： 注：也可以使用 "&"、 "~"、 "|" 和 "^" 等操作符进行计算。 bitwise_and bitwise_and()函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。 实例 imp
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posted @ 2019-03-09 22:02
Numpy 数组操作
摘要：Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类： 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下： numpy.r
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posted @ 2019-03-09 22:01
