numpy-tri 函数
摘要:创建一个数组,可为方阵和非方阵, 该数组 特定对角线 及 对角线下 值为 1,其他为 0 用法 np.tri(R, C=None, k=0, dtpye='float') 主对角线:把非方阵扩充成方阵后,方阵的对角线 R: 数组行数 C: 数组列数,默认等于 R k: k=0 代表特定对角线为主对角
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numpy - 数据类型的坚持
摘要:用 numpy 生成 数组后,假设数组记为 arr; arr 在生成时 数据类型就确定了,后期对 arr 的更改不能改变 它的数据类型,反而会把 被更新的元素 强制 变成 该数据类型 示例 ### 生成 整型数组 c = np.random.randint(1, 5, size=(3, 2)) pr
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pandas - apply 加速
摘要:pandas 中 apply 是个很常用的方法,但其效率是比较低的,本文介绍一些加速方法 数据准备 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns=('a','b','c','d','e')) apply
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A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
摘要:先看看下面的代码 import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(100) data = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=(3, 4)), columns=list('abcd')) p
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numpy-合并与分割
摘要:代码整理 import numpy as np ################################### 合并 ################################### # hstack vstack 要求矩阵a,b 必须行列数一样, 行=行 列=列 a = np.flo
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Python 绘制甘特图
摘要:甘特图(Gantt chart)又称为横道图、条状图(Bar chart)。 其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。 以提出者亨利·劳伦斯·甘特(Henry Laurence Gantt)先生的名字命名 python 绘制甘特图有多种方法,本文做个总结 b
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matplotlib-动态图
摘要:python 绘制动态图有几种方法,本文做个汇总 plt.pause(time):动态图必须有这句,否则图像会一闪而过 直接更新数据 每次画图时,更新数据,实际上还是平常的画图,但数据变了,看起来像图变了; 注意这种方法要事先指定 figure,每次画图时清空 import matplotlib.p
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pandas-loc和iloc选择数据
摘要:pandas 数据选择方法很多,本文讲一下 loc 和 iloc 的区别,其他 带 i 和 不带 i 的用法类似 iloc:index locate,用 index 定位,这里的 index 是自然下标,也就是自然计数的行列位置,并不是 dataframe 自带的 index 也可以这么理解,int
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信号处理 - 经验模态分解EMD和EEMD
摘要:EMD EEMD EMD,经验模态分解,是一种信号分解的技术; 它提出了一个概念叫 基本模态分量 IMF, EMD 用于处理非平稳信号,可用于任意数据,基于数据本身进行分解; EMD 把一个信号分解成 多个 IMF,每个 IMF 具有线性和非线性的特点,还有一个 信号残余分量,常常代表信号的直流分量
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SciPy - 插值
摘要:插值方法很多,本文只是总结下 scipy 库中插值用法 一维插值 - 拉格朗日插值 import numpy as np from scipy import interpolate import matplotlib.pylab as plt import pylab as mpl mpl.rcPa
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SciPy - 正态性 与 KS 检验 与 boxcox 正态化
摘要:假设检验的基本思想 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的;如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设; 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝;否定原假设必须有充
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numpy - 形状与形变
摘要:shape:返回 w h data = np.array([[1, 2], [3, 4]]) shape = data.shape print(shape) # (2, 2) size:返回 w x h print(np.ones((3, 4)).size) # 12 resize and resh
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multivariate_normal 多元正态分布
摘要:多元正态分布 正态分布大家都非常熟悉了,多元正态分布就是多维数据的正态分布,其概率密度函数为 上式为 x 服从 k 元正态分布,x 为 k 维向量;|Σ| 代表协方差矩阵的行列式 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面,等高线是椭圆线族,并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布,如图 np.ran
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numpy-排序
摘要:numpy 有多种排序方法。 sort sort(self, axis=-1, kind='quicksort', order=None):排完序后改变原值 【只有这个方法改变原值】 axis : int, optional Axis along which to sort. Default is
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numpy-tile 数组复制
摘要:tile(A, reps):把数组A复制成新数组 # 把 矩阵 看做一个整体,第二个参数代表把 矩阵 复制 m*n 次 b = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) print(b) # [[1 2] # [3 4]] print np.tile(b, 2) # 把 矩阵b 看
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numpy-添加操作大全
摘要:合并 hstack(tup):按行合并 【前面有个 h,可以理解为 行,这样方便记忆】 vstack(tup):按列合并 参数虽然是 tuple,但是 list 也行,可以合并2个或者多个数组。 a=np.floor(10*np.random.rand(2,2)) b=np.floor(10*np.
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numpy-查找操作大全
摘要:本文记录日常工作中遇到的查找操作,持续更新。 注意:输入必须是 数组,不能是 list 极值 min,max 返回极值 argmin(a, axis=None, out=None), 返回极值所在的位置;不带 axis,先拉直,再找极值;带 axis,找某个维度的极值 b = np.array([[
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SciPy - 滤波 与 图像去噪
摘要:滤波 滤波常用于降噪; 滤波有多种,中值滤波,均值滤波,等等,说的很高大上,其实很简单,各种滤波原理类似。 以中值滤波为例,把 每一点的数据 用 该点指定邻域内数的中位数 代替, 如 数据 [1,8,3],邻域大小为3,则8经过滤波后是3,[1,3,8]的中位数;数据可以是多维的,邻域也可以为多维;
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