np.arange()

iloc loc 区别

可以使用切片、名称(index,columns)、也可以切片和名称混合使用；但是loc不能使用不存在的索引来充当切片取值,像-1iloc只能用整数来取数不借助loc和ilocdata=DataFrame(np.arange
weixin_ry5219775·2022-12-13 15:09

iloc和loc区别和应用总结

目录一、构建DataFrame类型数据二、iloc和loc的应用表达三、总结一、构建DataFrame类型数据importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.arange(
luquanmin_DAnalyser·2022-12-13 15:07

matplotlib.pyplot plt.hist() 绘制概率图时，概率和不为1的问题（已解决）

np.random.randint(1,7,10000)直方图直接用density=1，y轴的概率值是不对的方法一：用bins修正，同时修正了x刻度对不齐的问题plt.hist(uni_data,bins=np.arange
i-LucAs·2022-12-13 11:08

Pytorch中使用tensorboard学习笔记(6) 添加torch.Tensor形式的图片add_image和add_images

add_images代码:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnumpyasnpimg=np.zeros((3,100,100))img[0]=np.arange
敲代码的小风·2022-12-13 09:55

python中的.argmax()和.idxmax()

用法举例举例如下：importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=['A','B'
cofisher·2022-12-13 04:10

np.argmax()函数

一、一维数组的用法x=np.arange(12)#[01234567891011]index=np.argmax(x)print("1di
m0_64931900·2022-12-13 04:38

numpy学习

numpy1.调用importnumpyasnp2.创建数组有数值范围的数组range&arange#range输出1-10t1=np.array(range(10))#arange(,,步长)t2=np.arange
m0_74486560·2022-12-12 22:00

matplotlib学习

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80,facecolor="yellow")plt.subplot()#创建子图#创建2行2列子图，画1行1列的子图plt.subplot(221)x=np.arange
m0_74486560·2022-12-12 22:30

numpy学习

1.调用importnumpyasnp2.创建数组有数值范围的数组range&arange#range输出1-10t1=np.array(range(10))#arange(,,步长)t2=np.arange
m0_74486560·2022-12-12 22:00

pandas对Dataframe数据进行标准化

，简化计算常用的归一化方式有min_max标准化和Z-Score标准化#生成dataframe格式数据importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.DataFrame(np.arange
小鹏酱·2022-12-12 17:31

把学号设置为行索引python_pandas将DataFrame的列变成行索引的方法

1、DataFrame的set_index方法data=pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A
weixin_39607474·2022-12-12 15:42

Python中dataframe数据的基本操作、索引的变换、行列选择、简单描述

#生成数据df1=pd.DataFrame(np.array([[10,20],[30,40]]))df1Out[2]:010102013040df2=pd.DataFrame([pd.Series(np.arange
程志伟·2022-12-12 15:07

python数组[...,1]的用法

记录一下数组[...,1]所表达的意思例如一个数组：C=np.arange(240).reshape(10,8,3)输出C>>>carray([[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11
hear~·2022-12-12 15:52

Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish函数python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefSigmoid(x):y=1/(1+np.exp(-x))y=np.sum(y)print(y)#画图xx=np.arange
田小草呀·2022-12-12 14:44

什么才是一个好的特征工程？

例子x=np.arange(20)y=x**2X=np.c_[x,x**2,x**3]X_f
CodeSlogan·2022-12-12 13:27

Numpy练习题

结果：[0123456789]答案：array=np.arange(10)2.如何创建一个3*3的二维数组，值全为True（真）？
weixin_33772645·2022-12-12 08:25

实验十 Numpy 库基本操作

1.从数组a=np.arange(15)提取5到10之间的所有元素importnumpyasnpa=np.arange(15)print(a[5:11])#提取5到10之间的所有元素2.将数组np.arange
再见以前说再见·2022-12-12 08:24

机器学习：numpy练习题

机器学习：numpy练习题1.从数组a=np.arange(15)提取5到10之间的所有元素2.将数组np.arange(20)转变为4行5列的二维数组，并执行交换第1行和第2行，交换第1列和第2列。
HanZee·2022-12-12 08:53

创建DateFrame，基础属性，整体情况查询，按某列进行排序，取行或取列，布尔索引，字符串方法，缺失数据的处理，常用统计方法，分组和聚合，索引和复合索引

index)t2=pd.DataFrame(字典)如果索引没有对应的值就会自动为NaN，同时类型会为float型importpandasaspdimportnumpyasnpt1=pd.DataFrame(np.arange
程序员shy·2022-12-11 23:50

pandas中对DateFrame进行删除操作

中对DateFrame进行删除操作：删除某一列操作，使用drop()函数importpandasaspdimportnumpyasnp#创建DataFrame数据data1=pd.DataFrame(np.arange
黄其才_·2022-12-11 23:49

pandas DataFrame 数据筛选(2)

importnumpyasnpdata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))print
flysh05·2022-12-11 21:57

Python中range()与np.arange()的具体使用

目录np.arange()range()range()和np.arange()区别np.arange()np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1
·2022-12-11 18:58

pandas数据筛选

importpandasaspdimportnumpyasnpdates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24)
jeffery0628·2022-12-11 14:08

python numpy数组切片_NumPy 数组切片和 Python 原生列表切片的区别

In[1]:importnumpyasnpIn[2]:a=np.arange(10)In[3]:aOut[3]:array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])In[4]:b=list(range
熊仔仔仔仔·2022-12-11 12:21

【Numpy学习】Numpy中ravel()和flatten()的区别

函数介绍：ravel和flatten是展平函数具体请看代码importnumpyasnpb=np.arange(24).reshape(2,3,4)barray([[[0,1,2,3],[4,5,6,7
一穷二白到年薪百万·2022-12-11 10:23

Numpy 或 Pandas 删除 全零行、全零列

pandas删除全零行frompandasimportDataFrameimportnumpyasnpdf1=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=[
m0_61899108·2022-12-11 10:25

DataFrame删除全是某个数值的行或列

删除全为0的行importpandasaspd#创建一个dataframedf=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c',
羊羊猪·2022-12-11 10:23

pytorch + tensorboard远程可视化

fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimporttorchimportnumpyasnpwriter=SummaryWriter(logsdir)x=np.arange
我想静静，·2022-12-10 23:55

1、机器学习笔记之二元一次方程

importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdeftest1():#ax=y求ax=np.arange
小青蛙呱呱跳·2022-12-10 18:26

统计学习方法中GDBT简单实现

回归树桩损失函数：平方误差迭代停止条件：基学习器数达到上限、或整体误差低于设定值importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x=np.arange
围炉夜谈·2022-12-10 16:19

列表切片的应用

从任意大小的数组中随机选取一段连续切片假设从长度为100的数组随机30个连续索引的值:importnumpyasnparr=np.arange(100)start=np.random.randint(100
C喳喳·2022-12-10 14:18

python dataframe取一列_pandas取dataframe特定行/列

1.按列取、按索引/行取、按特定行列取importnumpyasnpfrompandasimportDataFrameimportpandasaspddf=DataFrame(np.arange(12)
weixin_39871378·2022-12-10 11:52

二、pandas学习，pandas的DataFrame提取数据，loc、iloc、ix使用，判断提取数据，获得DataFrame某列数据

DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnp#生成DatetimeIndexdates=pd.date_range('20191227',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange
小白蒋博客·2022-12-10 11:21

matplotlib

matplotlibimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasmp#生成基本操作"""x=np.arange(1,8)y=np.random.randint(1,100
tomandlili·2022-12-10 05:36

锯齿波信号The sawtooth signal

lab里学到的代码和输出，说实话有些不懂但留着以后能翻查最简单的锯齿波fromscipyimportsignalfs=8000#samplingfrequencyt=np.arange(0,2,1/fs
爱格白·2022-12-09 14:07

【Python】运用Numpy进行二维数组的部分基本运算

60,64,80,75,80,92,90],[90,93,88,87,86,90,91],[80,82,91,88,83,86,80],[88,72,78,90,91,73,80]])print(scores)t=np.arange
漫不经心的蜗牛·2022-12-09 02:10

L1, L2, smooth_L1 Loss函数python实现

L1,L2,smooth_L1函数python实现L1lossdefL1(y_gt,y_pre):loss=np.sum(np.abs(y_gt-y_pre))print(loss)#画图x=np.arange
田小草呀·2022-12-08 21:35

【Python学习】matplotlib添加文字标注

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(0,6)y=x*xplt.plot(x,y,marker='o')forxyinzip(x,
LaiYoung1022·2022-12-08 15:47

Matplotlib 线图点图

1importimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp2DataX=np.arange(0,12.1,0.1)Y=np.sin
-素心向暖·2022-12-08 11:05

DataFrame交换两列

二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：importnumpyasnpimportpandasaspd2.读入数据代码如下（示例）：frame=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape
柳曉澤·2022-12-08 07:40

dataframe 列拼接

#列拼接合并，合一df2=pd.concat(df1.iloc[:,i]foriinrange(df1.shape[1]))#适当修改索引df2.index=np.arange(len(df2))列拼接
bellqin·2022-12-07 23:24

python numpy 数组拷贝问题-拷贝地址所引起的同步替换

结果是修改拷贝的值的时候原对象也会随之改变，如代码所示：a=np.arange(3)print(a)b=aprint(b)b[0]=10print(b)print(a)输出的结果为：[012][012]
易烊千蝈·2022-12-07 10:20

【无标题】

importnumpyasnpimportpylabasplimportmatplotlib.font_managerasfmmyfont=fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\STKAITI.ttf')t=np.arange
hanyun2004·2022-12-06 03:14

【无标题】

importnumpyasnpimportpylabasplimportmatplotlib.font_managerasfmmyfont=fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\STKAITI.ttf')t=np.arange
hanyun2004·2022-12-06 03:14

Numpy入门笔记

NumPy中的数组一维数组定义数组importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.arange(5)#从0开始取整，不包括最后一位c=np.linspace(0,100,5
Tmcios·2022-12-05 22:22

numpy入门——数组切片

数组切片选取第二行第一列的数字#导入numpy包以np的形式importnumpyasnp#使用arange的方式创建一个二维数组a=np.arange(1,13).reshape((3,4))print
rthnfgxh·2022-12-05 21:24

numpy入门——创建数组的其他方式

创建数组的其他方式创建指定区间的数组importnumpyasnpimportpandasaspd#创建一个从1开始到99结束的数组前闭后开区间np1=np.arange(1,100)print(np1
rthnfgxh·2022-12-05 21:54

PyTorch 交叉熵损失函数内部原理简单实现

映射成独热编码deflabels_to_one_hot(label,dim):#label标签，dim特征数hot_encode=np.zeros((len(label),dim))hot_encode[np.arange
cehnxi_yan·2022-12-05 20:38

Python之Numpy axis理解

的时候大概了解过axis的用法，对于基本的一维或二维数组，axis=0就代表水平按列操作，axis=1就代表竖直按行操作，也还是挺好理解的，但是最近用到了矩阵数组求平均值的时候遇到了一些问题：>>>a=np.arange
Tube_·2022-12-05 19:32

pytorch和python的区别_浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

Author:ZhiweiZhong#@Site:#@File:Numpy_Pytorch.py#@Software:PyCharmimporttorchimportnumpyasnpnp_data=np.arange
weixin_39801202·2022-12-05 18:51
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