摘要：
Numpy数组取值 切片[:,1：5], 掩码操作arr[arr>0], 花哨的索引 arr[0, [1,5]],Pandas的操作类似 Series数据选择方法 Series对象与一维Numpy数组 和标准的Python字典 在许多方面 都一样。 1)将Series看作字典 可以使用Python字
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posted @ 2022-05-15 23:16
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Pandas是在Numpy基础上建立的新程序库，提供了一种高效的DataFrame数据结构 本质是带行标签 和 列标签、支持相同类型数据和缺失值的 多维数组 增强版的Numpy结构化数组 行和列不在只是简单的整数索引，还可以带上标签， 三个基本数据结构 Series DataFrame Index
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posted @ 2022-05-15 22:12
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结构化数组 和 记录数组 为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储 （一般使用pandas 的 DataFrame来实现） 传入的dtpye 使用 Numpy数据类型 Character Description Example 'b' Byte np.dtype('b') 'i' Signed in
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posted @ 2022-05-15 11:33
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1) Numpy中的快速排序： np.sort 和 np.argsort np.sort 是快速排序，算法复杂度 O[ N log N] ,也可以选择归并排序和堆排序 如果不想修改原始输入数组，返回一个排好序的数据，可以使用np.sort 代替原数组,使用 数组的sort方法 argsort 返回的
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posted @ 2022-05-15 11:12
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运行本单元 ctrl + enter 运行本单元，新建一个单元 shift + enter 运行本单元，在其下方新建一个单元 alt + enter 在上方插入一个新单元 a 在下方插入新单元 b 复制/ 复制行 ctrl + c 剪切/ 剪切行 ctrl + x 删除行 ctrl + shift
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posted @ 2022-05-15 10:34
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Numpy的通用函数可以用来替代循环， 快速实现数组的逐元素的 运算 同样，使用其他通用函数实现数组的逐元素的 比较 < > 这些运算结果 是一个布尔数据类型的数组。 有6种标准的比较操作 小于,大于，小于等于，大于等于， 不等于， 等于 x > 3 x ⇐ 3 x >= 3 x != 3 x ==
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posted @ 2022-05-14 23:19
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广播可以简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数（加减乘等）的一组规则 二元运算符是对相应元素逐个计算 广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组 更高维度的数组 更复杂的情况，对俩个数组的同时广播 a + b 广播可视化 浅色的盒子代表广播的值， ps:额外的内存并没有在实际操作中分配。 ##
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posted @ 2022-05-14 00:00
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Python的默认实现（CPython）处理某些操作非常慢，因为动态性和解释性， CPython 在每次循环必须左数据类型的检查和函数的调度。。在编译是进行这样的操作。就会加快执行速度。 通用函数介绍 Numpy 为很多类型的操作提供了方便的、静态类型的、可编译程序的接口。叫做向量操作。 对数组的操
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posted @ 2022-05-12 22:50
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通过Python有效导入、存储和操作内存数据的技巧 数据来源：文档、图像、声音、数值等等，将所有的数据简单的看做数字数组 非常有助于 理解和处理数据 不管数据是何种形式，第一步都是 将这些数据转换成 数值形式 的可分析数据。 Numpy Numerical Python 的简称， Numpy 数组和
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posted @ 2022-05-10 23:42
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读Python数据科学手册 笔记 系列 数据科学 data science https://img2022.cnblogs.com/blog/2827305/202205/2827305-20220510220613578-1699080622.png 黑客技术 机器学习 行业经验 数学和统计学知识
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posted @ 2022-05-10 22:42
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