随笔分类 - 数据科学：Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn
摘要：一、功能 删除集合中的整行或整列； 二、格式 df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 二、例 1）例一 删除行 删除列 2）例二 midx =
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摘要：pandas.Series 的一些方法：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.corr.html
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摘要：原文出处：numpy.where() 用法讲解 原创作者：massquantity numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y 情景（一） >>> aa = np.arange(10) >>
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摘要：一、Pandas 和 Series 的 describe() 方法 1）功能 功能：对数据中每一列数进行统计分析；（以“列”为单位进行统计分析） 默认只先对“number”的列进行统计分析； 功能：对数据中每一列数进行统计分析；（以“列”为单位进行统计分析） 一列数据全是“number” 一列数据全
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摘要：np.random.uniform()
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摘要：1）向量与数组的区别： 2）不同长度的数组相加 一维数组(m, ) + 向量(n, 1)：矩阵(n, m) 3）矩阵相乘 矩阵 . dot(一维数组)：一维数组（m, ） 矩阵 . dot(向量)：向量（m, 1）； 4）删除矩阵（或数组）中的一行 / 一列
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摘要：转于：https://www.cnblogs.com/luhuan/p/7925790.html博主：忧郁的白衬衫 一、dot()的使用 1）格式：np.dot(array1, array2) == array1.dot(array2) 2）功能：返回的是两个数组乘积后的数据和 # 注：np.dot
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摘要：一、matplotlib绘制折线图 matplotlib绘图的实质是折线图，将所有的点用直线连接起来，由于距离比较密，看起来像是个平滑的曲线； 二、matplotlib绘制散点图：Scatter Plot 直接调用plt.scatter()函数即可，和plt.plot()用法一样 对于折现图，横轴表
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摘要：一、Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ？或者help(模块/方法)：查看模块/方法的解释文档； 1）%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令：%run、%timeit # 魔法命令格式：% + 命令 # %run：将模块引用并在Jupyter Notebook中执行
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