摘要：
数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 #pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。 read_csv #从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号。 read_table #从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:13
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摘要：
索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。 构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。 Index对象是不可变的，因此用户不能对其进行修改，不可变可以使Index对象在多个数据结构之间安全共享。 除了类似于数 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:11
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摘要：
pandas是什么 一个使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。 pandas是基于numpy数组构建的。 pandas的安装 pip install pandas pandas的导入 import pandas as pd from pandas import Series, Da 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:08
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摘要：
线性代数 #常用的numpy.linalg函数 np.linalg.diag() #以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0） np.linalg.dot() #矩阵乘法 np.linalg.trace() #计算对角线元素的和 np.linalg 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:02
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摘要：
通用函数（ufunc） 通用函数是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 一元ufunc，接受一个数组的通用函数 arr = np.arange(10) np.abs(arr) #计算整数、浮点数或复数的绝对值。对于非复数值，可以使用更快的fabs np.sqrt(arr) #计算各元素 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:00
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摘要：
数据的逻辑运算： np.where(cond, xarr, yarr) 第一个参数cond，是一个布尔型数组 第二个参数xarr，是一个任意数组、常量、变量 第三个参数yarr，是一个任意数组、常量、变量 该函数根据cond的真值来选取xarr或yarr中的元素，当cond第N个元素的值为True， 阅读全文
posted @ 2021-07-07 16:58
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摘要：
#竖向拼接 np.vstack((arr1, arr2)) #水平拼接 np.vstack((arr1, arr2)) 阅读全文
posted @ 2021-07-07 14:52
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摘要：
一维数组 arr = np.arange(10) #获取数组的第5个元素，从0开始 arr[5] #获取数组的第5个至第8个（不包含第8个元素）元素 arr[5:8] #从0开始，为数组的第5个至第8个（不包含第8个元素）元素赋值12 #为切片赋值时，整个选区里所有元素都会变成这个值 arr[5:8 阅读全文
posted @ 2021-07-07 14:23
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摘要：
T函数 实现了行与列的转换： 具有相同功能的函数: np.transpose() np.swapaxes(1, 0) 阅读全文
posted @ 2021-07-07 14:20
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摘要：
np.loadtxt(frame, dtype, delimiter, skiprows, usecols, unpack) fram，文件、字符串或生成器，可以是.gz或bz2压缩文件 dtype，数据类型，可选，默认是float delimiter，分隔字符，默认是任何空格 skiprows，忽 阅读全文
posted @ 2021-07-07 14:16
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