def get_median(data): data = sorted(data) size = len(data) if size % 2 == 0: # 判断列表长度为偶数 median = (data[size/2]+data[size/2-1])/2 if size % 2 == 1: # 判断列表长度为奇数 median = data[(size-1)//2] return median σ1为所有样本数据的绝对偏差,其计算公式为: \...
defratio_beyond_r_sigma(x, r):ifx.size ==0:returnnp.nanelse:returnnp.sum(np.abs(x - np.mean(x)) > r * np.asarray(np.std(x))) / x.size defrange_ratio(x):mean_median_difference = np.abs(np.mean(x) - np.median(x))max_mi...
import numpy as np names = [“tom”,“lucy”,“jack”] array1 = np.array(names) array1 scores = [1.2, 3.4, 5.6] array2 = np.array(scores) array2 age = [15,16,18] array3 = np.array(age, dtype=np.float32) array3 money = [[1,2,3],[4,5,6]] np.array(money) 2. 使...
用中值滤波去除噪声 下面的代码块显示了如何使用 scikit 图像filters.rank模块的形态median过滤器。通过将 10%的像素随机设置为255(salt),将另外 10%的像素随机设置为0(胡椒),将一些脉冲噪声添加到输入灰度Lena图像中。所使用的结构元素是不同尺寸的圆盘,以便通过median过滤器消除噪音: 代码语言:javascript 代码运行次...
在书中文本中,每当您看到“array”,“NumPy array”或“ndarray”时,在大多数情况下它们都指的是 ndarray 对象。 创建ndarrays 创建数组的最简单方法是使用array函数。它接受任何类似序列的对象(包括其他数组)并生成包含传递数据的新 NumPy 数组。例如,列表是一个很好的转换候选: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
(test_dataset):training_data=ts["target"][:-prediction_length]ground_truth=ts["target"][-prediction_length:]mase=mase_metric.compute(predictions=forecast_median[item_id],references=np.array(ground_truth),training=np.array(training_data),periodicity=g...
创建数组的最简单方法是使用array函数。它接受任何类似序列的对象(包括其他数组)并生成包含传递数据的新 NumPy 数组。例如,列表是一个很好的转换候选: In [19]: data1 = [6,7.5,8,0,1] In [20]: arr1 = np.array(data1) In [21]: arr1
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...
3,这个大致思路是增加一列(关键词是create new columns),增加的这一列会涉及到一点统计数据的东西(关键词是mean, median, statistic等)。考虑到增加一列是基本操作,所以大概率看getting started就够了,没必要看user guide了。 4,你要根据列名(比如attribute这一列)或者某个列等于某个值的行(比如attribute='red'...
array=np.linspace(1,10,5) #从1到10,共分为5段的有序数组 array=np.linspace(1,10,5) . reshape( (2,3) ) #从1到10,共分为5段的有序数组 #reshape重新定义shape array=np.random.random( (3,4) ) #三行四列的随机数组 1.2 查看数组属性 ...