2022年5月15日

摘要： Numpy数组取值切片[:,1：5], 掩码操作arr[arr>0], 花哨的索引 arr[0, [1,5]],Pandas的操作类似 Series数据选择方法 Series对象与一维Numpy数组和标准的Python字典在许多方面都一样。 1)将Series看作字典可以使用Python字阅读全文

posted @ 2022-05-15 23:16 llcl 阅读(441) 评论(0) 推荐(0)

Python数据科学手册-Pandas数据处理之简介

摘要： Pandas是在Numpy基础上建立的新程序库，提供了一种高效的DataFrame数据结构本质是带行标签和列标签、支持相同类型数据和缺失值的多维数组增强版的Numpy结构化数组行和列不在只是简单的整数索引，还可以带上标签，三个基本数据结构 Series DataFrame Index 阅读全文

posted @ 2022-05-15 22:12 llcl 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

Python数据科学手册-Numpy的结构化数组

摘要：结构化数组和记录数组为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储（一般使用pandas 的 DataFrame来实现）传入的dtpye 使用 Numpy数据类型 Character Description Example 'b' Byte np.dtype('b') 'i' Signed in 阅读全文

posted @ 2022-05-15 11:33 llcl 阅读(72) 评论(0) 推荐(0)

Python数据科学手册-Numpy数组的排序

摘要： 1) Numpy中的快速排序： np.sort 和 np.argsort np.sort 是快速排序，算法复杂度 O[ N log N] ,也可以选择归并排序和堆排序如果不想修改原始输入数组，返回一个排好序的数据，可以使用np.sort 代替原数组,使用数组的sort方法 argsort 返回的阅读全文

posted @ 2022-05-15 11:12 llcl 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

vscode-jupyter快捷键

摘要：运行本单元 ctrl + enter 运行本单元，新建一个单元 shift + enter 运行本单元，在其下方新建一个单元 alt + enter 在上方插入一个新单元 a 在下方插入新单元 b 复制/ 复制行 ctrl + c 剪切/ 剪切行 ctrl + x 删除行 ctrl + shift 阅读全文

posted @ 2022-05-15 10:34 llcl 阅读(576) 评论(0) 推荐(0)


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