文章分类 - python数据处理
摘要:Seaborn-05-Pairplot多变量图 seaborn.pairplot fit_regIf True, estimate and plot a regression model relating the x and y variables. import seaborn as sns# s
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摘要:例如: plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.YlGnBu) python论文画图
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摘要:1. 概述 Numpy中也有逻辑判断的函数,即logical_and(),logical_or(), logical_not(), logical_xor() 这几个函数的大致用法相同,功能上有较大的区别,下面一一详解 2. numpy. logical_and() 2.1 语法 numpy.log
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摘要:sklearn.utils.as_float_array n = np.zeros((3, 2), dtype="int64") print(type(n[0][0])) #<class 'numpy.int64'> m = sklearn.utils.as_float_array(n) print
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摘要:https://blog.csdn.net/lwgkzl/article/details/80948548去掉字符串中的空格,转为10进制 test_data.applymap((lambda x: int("".join(x.split()), 2) if type(x) is str else
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摘要:数据集的标准化,在scikit中,对于众多机器学习评估器来说是必须的;如果各独立特征不进行标准化,结果标准正态分布数据差距很大:比如使用均值为0、方差为1的高斯分布. 标准化的流程简单来说可以表达为:将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差。最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据
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摘要:sklearn 的 PolynomialFeatures 的用法 官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.prepro
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摘要:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199
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摘要:reshape函数: 顾名思义,将原有的数组重新整形,变成参数中指定的形状。 import numpy as np a = np.arange(1, 20, 2) print a.reshape(2, 5) print a.reshape(2, 1, 5) [[ 1 3 5 7 9] [11 13
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摘要:np.stack()方法大家肯定经常遇到,但是对于stack()的具体作用可能不一定非常明确,这里结合实例以及官方文档作用解释。 Parameters: arrays : sequence of array_like Each array must have the same shape. axis
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摘要:meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的。它也可以是更高维的。这里的大小指的是,size()函数的大小,size()函数返回的是一个向量, 那么size(A) = size(B). [A,B]=Meshgrid(a,b)生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A
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摘要:umpy中有两个函数可以用来读取文件,主要是txt文件, 下面主要来介绍这两个函数的用法 第一个是loadtxt, 其一般用法为 numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=
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摘要:可能与本文主题无关,不过我还是想指出来:使用matplotlib库时,下面两种导入方式是等价的(我指的是等效,当然这个说法可以商榷:) ? 1 import matplotlib.pyplot as plt ? 1 import pylab as plt 【效果图】 【方式一】FontPropert
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