随笔分类 - 2_Python库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn等）
摘要：pandas库疑难问题 3、loc方法和iloc方法的区别 一、总结 一句话总结： loc方法是基于标签的，iloc方法是基于整数索引的 # iloc # 连续切片 print(data.iloc[1:3:1,1:3]) # 不连续 print(data.iloc[[1,3],[1,3]]) # l
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摘要：pandas转numpy并打平实例 一、总结 一句话总结： pandas转numpy：temp1=np.array(temp) numpy降维：x_data.append(temp1.flatten()) # 用第一个号码生成 序列数据，256个输入得到一个输出 def generate_data(
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摘要：list和numpy互相转换 一、总结 一句话总结： List转numpy.array：temp = np.array(list) numpy.array转List：arr = temp.tolist() 二、list和numpy互相转换 转自或参考：python中List类型与numpy.arra
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摘要：pandas转numpy 一、总结 一句话总结： 1、使用DataFrame中的values方法：df.values 2、使用DataFrame中的as_matrix()方法：df.as_matrix() 3、使用Numpy中的array方法：np.array(df) 二、将Pandas中的Data
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摘要：pandas库疑难问题 2、pandas切片操作 一、总结 一句话总结： pandas的iloc方法可以用来切片，iloc方法具体使用细节和Python切片操作以及NumPy切片操作几乎一样 iloc方法基本结构：iloc[start_index:end_index:step,start_index
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摘要：pandas切片操作 一、总结 一句话总结： pandas中的方法可以接在切片的数据之后 为某一列的特定的数据赋值：data[data["v"]<5] = 5 统计指定的多列的平均值：print(data.loc[:,["v","w"]].mean()) 统计某一列中某个数的出现次数：data[da
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摘要：pandas中的iloc和loc用法的区别 一、总结 一句话总结： iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[10:20, 3:5] loc，则可以使用column名和index名进行定位，如：df.loc[‘image1’:‘image10
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摘要：NumPy疑难问题 1、NumPy切片操作 一、总结 一句话总结： numpy切片结构：array[start:stop:step,start:stop:step]，前面的start:stop:step表示行，后面的start:stop:step表示列，具体细节和python切片操作一样 arr1=
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摘要：numpy切片操作 一、总结 一句话总结： numpy切片结构：array[start:stop:step,start:stop:step]，前面的start:stop:step表示行，后面的start:stop:step表示列 arr1=np.arange(1,17).reshape((4,4))
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摘要：matplotlib库疑难问题 6、显示图片 一、总结 一句话总结： matplotlib库显示图片的话可以用imshow方法：例如plt.imshow(train_x[0]) 显示训练集的第一张图片 二、显示图片 博客对应课程的视频位置：6、显示图片-范仁义-读书编程笔记https://www.f
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摘要：matplotlib库疑难问题 5、保存动态图 一、总结 一句话总结： 保存图像的话，直接save方法即可，指定好 写入工具（writer）就好：ani.save('sin.gif', writer='imagemagick', fps=30) 二、保存动态图 博客对应课程的视频位置：5、保存动态图
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摘要：matplotlib库疑难问题 4、画动态图 一、总结 一句话总结： 主要是弄懂animation模块FuncAnimation函数，弄懂函数对应那些参数的意思就很简单了：animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,init_fun
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摘要：jupyter notebook中%pylab的作用 一、总结 一句话总结： %pylab命令会在ipython或notebook环境中自动加载numpy和matplotlib库，跟以下语句功能一致 import numpy import matplotlib from matplotlib imp
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摘要：Matplotlib库backend 一、总结 一句话总结： matplotlib每一种输出的能力都叫做一种 backend，在我的理解中有点类似渲染器。IPython 中的魔法语句 %matplotlib xxxx 就是选择（激活） backend。 不可交互型backend：比如AGG（渲染为p
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摘要：Matplotlib的FuncAnimation中blit的作用 一、总结 一句话总结： blit=True：选择更新所有点，还是仅更新产生变化的点。应选择True，但mac用户请选择False，否则无法显示。 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.l
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摘要：%matplotlib qt5 作用 一、总结 一句话总结： %matplotlib qt5 的作用就是激活 qt5 渲染后端：Qt5Agg：Agg rendering in a Qt5 canvas (requires PyQt5). This backend can be activated i
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摘要：%pylab的意思 一、总结 一句话总结： 【Load numpy and matplotlib to work interactively.】 【activate pylab】：This function lets you activate pylab (matplotlib, numpy and
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摘要：matplotlib的pyplot和pylab区别 一、总结 一句话总结： Pyplot：“方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。” pylab：“matplotlib还提供了一个名为pyla
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摘要：Matplotlib.pyplot 常用方法 一、总结 一句话总结： 画图的画不要直接引matplotlib，而是要引它的子模块pyplot 二、Matplotlib.pyplot 常用方法 转自或参考：Matplotlib.pyplot 常用方法https://www.cnblogs.com/sh
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摘要：Matplotlib 画动态图: animation模块的使用 一、总结 一句话总结： 主要还是animation库，以及图片初始化和数据更新：from matplotlib.animation import FuncAnimation import numpy as np import matpl
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