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摘要: 不管对于read_csv还是read_excel,现在都有: usecols : int or list, default None If None then parse all columns, If int then indicates last column to be parsed If l 阅读全文
posted @ 2018-03-07 17:44 chen狗蛋儿 阅读(59932) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 首先介绍一下基本的: 创建一个series: 可以更改index: 将index列命名: 转化为dataframe: 选出一 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:58 chen狗蛋儿 阅读(1892) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 很多情况下,我们会根据一个dataframe里面的值来查找而不是根据索引来查找。 首先我们创建一个dataframe: 如果我们要选年龄大于等于20岁的,这个好办: 或者选出所有女生(sex=0的),也好办: 也可用where,但不太方便:(一般不会这样用) 但是如果要按名字来选出,就不能这样了,得 阅读全文
posted @ 2018-03-02 17:24 chen狗蛋儿 阅读(1829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: np.random.rand(a, b): np.random.randint(a, b, size=(c, d)): 二项分布函数 np.random.binomial(n,p,size=N),函数的返回值表示n中成功的次数,且以Cn^x*p^x*(1-p)^(n-x)的概率选择成功x次 阅读全文
posted @ 2018-03-01 16:59 chen狗蛋儿 阅读(88395) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要: map(f, Itera) # 对每一个元素都使用f(x) 当然也可以传入两个参数的: reduce(f, Itera) # 对前一个x1,x2把结果f(x1,x2)继续和序列的下一个元素x3做累积计算f(f(x1,x2),x3) 函数f必须有两个参数x,y add(x,y)是我们定义的一个函数,将 阅读全文
posted @ 2018-01-27 16:09 chen狗蛋儿 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、* , dot() multiply() 1, 对于array来说,(* 和 dot()运算不同, * 和 multiply()运算相同) *和multiply() 是每个元素对应相乘 dot() 是矩阵乘法 2, 对于matrix来说,(* 和 multiply()运算不同,* 和 dot() 阅读全文
posted @ 2018-01-27 02:46 chen狗蛋儿 阅读(2538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一步:建立git仓库(本地) cd到你的本地项目根目录下,执行git命令 第二步:将项目的所有文件添加到仓库中 如果想添加某个特定的文件,只需把.换成特定的文件名即可 第三步:将add的文件commit到仓库 第四步:去github上创建自己的Repository,创建页面如下图所示: 第五步:重 阅读全文
posted @ 2018-01-26 17:52 chen狗蛋儿 阅读(284) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 现在sklearn里面改版了,在将来的版本中将不存在cross_validation 以前的版本是: 现在的版本是: test_size是样本占比。如果是整数的话就是样本的数量。random_state是随机数的种子。 阅读全文
posted @ 2018-01-26 13:11 chen狗蛋儿 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们知道,用 .T 或者 .transpose() 都可以将一个矩阵进行转置。 但是一维数组转置的时候有个坑,光transpose没有用,需要指定shape参数, 在array中,当维数>=2,时这个成立,但=1时,就不成立了,如: In [7]: yOut[7]: array([0, 0, 0, 阅读全文
posted @ 2018-01-26 11:55 chen狗蛋儿 阅读(10427) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 百度一大堆都是过时的,而且没有用,通过google后发现google+里有一个文章https://plus.google.com/+%E5%90%B4%E5%BF%97%E5%8B%8776/posts/gSvMnc8cRT5 iCloud 各个版本下载地址: http://downloads.in 阅读全文
posted @ 2018-01-24 14:06 chen狗蛋儿 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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