首先是NumPy的arange函数: ## 作为对比,我们先看下Python自带的基础 range函数range(1,100,2)## start=1, stop=100, step=2Out[51]:range(1,100,2)## 返回的是一个 range 对象foriinrange(1,10,2):print(i)13579## NumPy的a - rangeimportnumpyasnpnp.arange(1,10,2)Out[53]:array([1,3,5,...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---numpy--- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.int32) #np.float64 np.string_ np.unicode_ arr * arr arr - arr 1/...
7. Libraries:Progress_Bar,Plot,Table,Curses,Logging,Scraping,Web,Profile, NumPy,Image,Animation,Audio. Main if__name...
刚开始使用 NumPy 其实不太需要担心各种各样的函数眼花缭乱,也不需要担心自己需要死背这些内容,拥抱各类模块的文档(documentation)就可以快速理解模块中的各种函数功能。所以,这类的文档有时候也被称之为小抄(cheatsheet)或食谱(cookbook)。也就是说,合格的程序员必须要学会查找和阅读NumPy 的官方文档。 NumPy 跟练 2...
CheatSheet:使用Python中的Pandas进行数据探索 (https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/) /* PyOD */ 在检测异常值时苦苦挣扎?你不是一个人。这是有抱负(甚至已建立)数据科学家的常见问题。你如何定义异常值? 别担心,PyOD库可以帮到您。 PyOD是一个全面...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#! 解决不显示的问题:中文设置为宋体格式plt.rcParams['font.family'] = ["Times New Roman",'SimSun']# 生成一个包含三个随机数的数组,每个随机数包含100个数据,且他们的标准差分别为1,2,3all_data = [np.random.normal(0, std, size=100)forstdinrange(1,4...
所以,这类的文档有时候也被称之为小抄(cheatsheet)或食谱(cookbook)。也就是说,合格的程序员必须要学会查找和阅读 NumPy 的官方文档。 NumPy 跟练 2:检索学生班级与成绩 上一个跟练的内容为一维数组,这次我们来看看 NumPy 如何处理多维数组中的数据。
《CheatSheet:在Python中使用Pandas进行数据探索》 PyOD 难以发现异常值?这绝非个例。别担心,PyOD库就在这里。 PyOD是一个全面的、可伸缩的Python工具包,用于检测外围对象。离群值检测基本上是识别与大多数数据显著不同的稀有项或观测值。 以下代码可用于下载pyOD: ...
《CheatSheet:在Python中使用Pandas进行数据探索》 PyOD 难以发现异常值?这绝非个例。别担心,PyOD库就在这里。 PyOD是一个全面的、可伸缩的Python工具包,用于检测外围对象。离群值检测基本上是识别与大多数数据显著不同的稀有项或观测值。 以下代码可用于下载pyOD: pip install pyod PyOD是如何工作的?如何实现PyOD?下...
For example,import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0, 10, 100) N=len(x) v= np.cos(x) plt.figure(1) plt.plot(x, v, '-og') plt.show() plt.savefig('tom_test.eps') plots the cosine function on the domain (0, 10) with a green line with circles ...