我要成为|

Mundane-_-

园龄:3年11个月粉丝:20关注:11

Pandas_1_预备知识

Chapter1_Python基础

1.1 Python基础

  • 推导式: 两个对象之间的映射关系,类似于实数之间关系变换的函数,只不过对象变成了矩阵。
# Ex1-1
vacabulary = ['conform', 'deem', 'indispensiable', 'intensify', 'ascribe']
{i: len(i) for i in vacabulary}
# Ex1-2
emm..大概知道是怎么个意思,但好像不会写呢
  • 匿名函数: 关键字lambda,后紧接形参名,和映射关系以冒号分开
# Ex1-3
list(filter(lambda x: sum(1 if i%3 == 0 else 0 for i in x) > 0, my_list))
  • 打包函数: 用于处理两个列表相同位置上元素关系
# Ex1-4
L3 = ["0", "1", "2", "3", "4"]
for l3, l2 in zip(L3, L2):
print(l3, l2)

1.2 NumPy基础

1.2.1 NumPy数组的构造

  • 等差数列:
np.linspace(闭起始点,闭终止点, 样本个数)
np.arange(闭起始点,开终止点,步长)
  • 特殊矩阵:
np.zeros((2, 3, 4)) # 创建全零数组
np.ones((2, 1, 2)) # 创建全一数组
np.full((2, 3), 10) # 创建全十数组
np.zeros_like(arr) # 创建和给定数组相同大小的全零数组
np.ones_like(arr) # 创建和给定数组相同大小的全一数组
np.full_like(arr, [100, 200])
np.eyes(n) # 创建n×n的单位矩阵
  • 随机数组:
np.random.uniform(闭区间起始点, 闭区间终止点, size)
np.random.rand(size) # 默认取值区间[0,1]
np.random.normal(mu, sigma, size) # 生成服从N[mu, sigma]的正态分布数组
np.random.randn(size) # 标准正态分布
np.random.randint(闭起始点, 开终止点, size) # 生成区间左开右闭的随机整数数组
np.random.choice(arr, size, replace=False, p) # 以给定概率在已知数组中进行不放回抽样
np.random.permutation(arr) # 打散原列表

1.2.2 NumPy数组的变形

  • 由元素组织方式变化导致的变形:
array = array.transpose(2, 0, 1) # 括号内为新的维度顺序
array = array.T # 将原先的维度顺序逆向变换
array = np.swapaxes(array, a, b) # 仅变换多维数组中的两个维度
my_matrix = np.arange(8).reshape((2, 4), order = 'C') # 括号内为欲构造数组的维度,order = 'C'/'F'来决定行/列优先填充
array = np.expand_dims(array, (0, 2)) # 在第一和第三维度插入维数为一的维度
array = np.squeeze(array, (0, 2)) # 将第一和第三维度压缩
  • 由合并和拆分导致的变形:
res = np.stack([pop_man, pop_women], axis=2) # 异质性连接,新增一个维度
res = np.concatenate([pop_1_6, pop_7_12], axis=1) # 同质性连接,在原有唯独基础上进行延长
res = np.split(pop_1_6, indices_or_sections=3, axis=1) # 以第二维度均匀划分成三个部分
res = np.split(pop_1_6, indices_or_sections=[1, 4], axis=1) # 自定义分割点
array = np.repeat(array, repeats=2) # repeat后接重复的次数
# Ex1-5
concadate(),类似于同质性的划分
# Ex1-6
array = np.zeros((10, 10))
print(array)
array[0] = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array[:, 0] = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(array)
# arr1 = np.repeat(array, repeats=10, axis=1)
# arr2 = np.repeat(array, repeats=10, axis=0)
# print(arr1)
# print(arr2)

1.2.3 NumPy数组的切片

target[0:3, :, 1:3]
target[[True, False, True, False], :, :]
target[:, np.newaxis, np.newaxis].shape # 类似于expand_dims()操作

1.2.4 广播机制

# Ex1-8
判断是否符合广播机制的条件:从后往前进行比对,如满足一下任一条件则符合广播机制,广播结果的维度以高纬度者为准:①值相等;②值为1.

1.2.5 常用函数

  • 计算函数:
max() # 最大值
min() # 最小值
mean() # 平均值
median() # 中位数
std() # 标准差
var() # 方差
sum() # 总和
quantile() # 分位数
  • 计算函数:
max() # 最大值
min() # 最小值
mean() # 平均值
median() # 中位数
std() # 标准差
var() # 方差
sum() # 总和
quantile() # 分位数

本文作者:Mundane-_-

本文链接:https://www.cnblogs.com/Qzzz/p/16608673.html

版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。

posted @   Mundane-_-  阅读(27)  评论(0编辑  收藏  举报
点击右上角即可分享
微信分享提示
评论
收藏
关注
推荐
深色
回顶
收起
  1. 1 404 not found REOL
404 not found - REOL
00:00 / 00:00
An audio error has occurred.

作曲 : Reol

作词 : Reol

fade away...do over again...

fade away...do over again...

歌い始めの一文字目 いつも迷ってる

歌い始めの一文字目 いつも迷ってる

どうせとりとめのないことだけど

伝わらなきゃもっと意味がない

どうしたってこんなに複雑なのに

どうしたってこんなに複雑なのに

噛み砕いてやらなきゃ伝わらない

ほら結局歌詞なんかどうだっていい

僕の音楽なんかこの世になくたっていいんだよ

Everybody don't know why.

Everybody don't know why.

Everybody don't know much.

僕は気にしない 君は気付かない

何処にももういないいない

Everybody don't know why.

Everybody don't know why.

Everybody don't know much.

忘れていく 忘れられていく

We don't know,We don't know.

目の前 広がる現実世界がまた歪んだ

目の前 広がる現実世界がまた歪んだ

何度リセットしても

僕は僕以外の誰かには生まれ変われない

「そんなの知ってるよ」

気になるあの子の噂話も

シニカル標的は次の速報

麻痺しちゃってるこっからエスケープ

麻痺しちゃってるこっからエスケープ

遠く遠くまで行けるよ

安定なんてない 不安定な世界

安定なんてない 不安定な世界

安定なんてない きっと明日には忘れるよ

fade away...do over again...

fade away...do over again...

そうだ世界はどこかがいつも嘘くさい

そうだ世界はどこかがいつも嘘くさい

綺麗事だけじゃ大事な人たちすら守れない

くだらない 僕らみんなどこか狂ってるみたい

本当のことなんか全部神様も知らない

Everybody don't know why.

Everybody don't know why.

Everybody don't know much.

僕は気にしない 君は気付かない

何処にももういないいない

Everybody don't know why.

Everybody don't know why.

Everybody don't know much.

忘れていく 忘れられていく

We don't know,We don't know.