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=2 Out[51]: range(1, 100, 2) ## 返回的是一个 range 对象 for i in range(1, 10, 2): print(i) 1 3 5 7 9 ## NumPy的a
1 Creating Vectors 创建向量import numpy as np ##将一维数组转化为1行3列的二维数组 A = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, 3) A Out[23]: array([[1, 2, 3]]) ##将一维数组转化为3行1列的二维数组 A = np.array([…
7. Libraries:Progress_Bar,Plot,Table,Curses,Logging,Scraping,Web,Profile, NumPy,Image,Animation,Audio. Main if__name...
Python数据科学:NumPy Cheat Sheet Key and Imports In this cheat sheet, we use the following shorthand: arr | A NumPy Array object You’ll also need to import numpy to get started: import numpy as np Importing/exporting np.loadtxt(‘file.txt’) | From a text file np.genfromtxt(‘file....
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?
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。
《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...
· NumPy · Spacy 用于数据可视化的Python库 · Matplotlib · Seaborn · Bokeh 用于建模的Python库 · Scikit-learn · TensorFlow · PyTorch 用于模型解释的Python库 · Lime · H2O 用于语音处理的Python库 · Librosa · Madmom · pyAudioAnalysis ...
来源:github 链接:https://github.com/gto76/python-cheatsheet 索引页 这份索引页按照首字母顺序排列,可以看到共50页。建议下载后慢慢看。 内容总览 Collections:List, Dictionary, Set, Tuple, Range, Enumerate, Iterator, Generator. 列表,字典,集合,元组,范围,枚举,迭代器,生成器。