a = np.array([0,1,2,3,4],dtype=np.float_) print(a) #[False True True True True] #[0. 1. 2. 3. 4.] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其中str_ 和 string_ 区别如下: str1 = np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=np.str_) string1 = np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=np.string_...
默认为False,表示不保持原数组维度;如果设置为True,则保持原数组维度。 三、示例 接下来通过几个示例来演示mean函数的使用方法。 1. 对一维数组求平均值 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.mean(arr)) 输出结果为3.0,表示该一维数组中所有元素的平均值为3.0。 2. 对...
plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=0, σ=1") ax.set_xticks(np.arange(min(X), max(X))) std =0.5 mean =0 lognorm_distribution = stats.lognorm([std], loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) plt....
frames.append(imageio.imread('1.jpg')) if (k_new != k_point):#一直循环直到聚类中心没有变化 k_point = k_new else: return km x, y = np.loadtxt('2.csv', delimiter=',', unpack=True) k_count = 4 km = k_means(x, y, k_count) print step imageio.mimsave('k-means.gif', ...
In [80]: df.mean(1) Out[80]: a 1.583749 b 0.734929 c 1.133683 d -0.166914 dtype: float64 所有这些函数都有一个skipna参数,用于指定是否排除缺失值(默认为True) In [81]: df.sum(0, skipna=False) Out[81]: one NaN two 5.442353
注释:isna()函数用于判断target字段每个值是否为缺失值,如果是缺失值,则会在该值所在位置返回True,否则返回False,由于True = 1,False = 0,因此,对返回的一组True和False组成的数据求和,若求和结果为0,表示没有缺失值,若为正数n,表示存在n个缺失值。
分组对象(GroupBy)其实也是有mean方法的: 类似的还有min,max,std等。 3.3 统计不同性别下,各科的及格人数和不及格人数 要计算及格人数和不及格人数,那我们首先需要判断每一个人是否及格: 这已经成功计算了每一个学生的各科成绩是否及格。不过作为一个强迫症患者,True和False实在看不下去: ...
np.mean(a):计算均值 np.sqrt(a):计算平方根 np.square(a):计算平方 np.exp(a):计算e^x np.log(a):计算自然对数如:log10 log2 log1p np.sign(a):计算正负号 np.ceil(ndarray):向上取整 np.floor(ndarray):向下取整 np.rint(ndarray):四舍五入 ...
可以采用求和函数sum(),设置参数axis为0,则表示按纵轴元素求和,设置参数axis为1,则表示按横轴元素求和,程序代码如下所示: 二、均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean()函数实现行/列数据均值计算,语法如下:mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)相关参数定义与sum()...
PredictedTrue = 'predicted_true' R2Score Python 复制 R2Score = 'r2_score' REGRESSION_PRIMARY_SET Python 复制 REGRESSION_PRIMARY_SET = {'normalized_mean_absolute_error', 'normalized_root_mean_squared_error', 'r2_score', 'spearman_correlation'} REGRESSION_SET Python 复制 REGRESSION_SET...