利用Python进行数据分析_Numpy_基础_3
通用函数:快速的元素级数组函数
通用函数,是指对数组中的数据执行元素级运算的函数:接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值。
sqrt 求平方根
np.sqrt(arr)
exp 计算各元素指数
np.exp(arr)
一元函数


二元函数

利用Python进行数据分析_Numpy_基础_3的更多相关文章
- 利用Python进行数据分析_Numpy_基础_2
Numpy数据类型包括: int8.uint8.int16.uint16.int32.uint32.int64.uint64.float16.float32.float64.float128.co ...
- 利用Python进行数据分析_Numpy_基础_1
ndarray:多维数组 ndarray 每个数组元素必须是相同类型,每个数组都有shape和dtype对象. shape 表示数组大小 dtype 表示数组数据类型 array 如何创建一个数组? ...
- 利用Python进行数据分析——Numpy基础:数组和矢量计算
利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写 ...
- 利用python进行数据分析--numpy基础
随书练习,第四章 NumPy基础:数组和矢量运算 # coding: utf-8 # In[1]: # 加注释的三个方法1.用一对"""括起来要注释的代码块. # 2. ...
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
- 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片
概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...
- 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算
pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法. 例如,sum() 方法,进行列小计: sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计: idxmax() 获取最大值对应的索 ...
- 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作
一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...
随机推荐
- Codeforces - 2019年11月补题汇总
大概目标是补到 #500 为止的 Div. 2 ,先定个小目标,寒假开始前补到 #560 为止 Codeforces Round #599 (Div. 2) 5/6 备注:0-1BFS(补图连通块) ...
- docker笔记--如何批量删掉已经停止的容器
(以下操作都是在root用户) 方法如下: (1)显示所有容器,过滤出状态为Exited的容器id,然后删除. # for i in `docker ps -a |grep Exited |awk ...
- C++的面向对象的Dijkstra写法
C++的面向对象的Dijkstra写法 面向对象特点的充分使用 清晰的逻辑 简洁的图输入 程序 面向对象特点的充分使用 清晰明确的类实现 class Edge(边的实现) class Req (路由请 ...
- 【零基础】神经网络优化之mini-batch
一.前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法: 1)L0.L1.L2:在向前传播.反向传播后面加个小尾巴 2)dropout:训练时随机“删除”一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini-bat ...
- 二维背包---P1855 榨取kkksc03
P1855 榨取kkksc03 题解 二维背包板子题 f[ i ][ j ] 前 n 个物品,花费金钱不超过 i ,花费时间不超过 j 的最大价值 如果每个物品只能选一次,那么就相当于在01背包上多加 ...
- Quartz.Net 学习随手记之03 配置文件
第一种方式:直接写入代码中 NameValueCollection properties = new NameValueCollection(); properties["quartz.sc ...
- Greenwich.SR2版本的Spring Cloud Eureka实例
作为微服务架构中最为核心和基础的服务治理,注册中心提供了微服务实例的自动化注册与发现.而作为一个服务注册中心,eureka的作用与传统的zk.etcd的作用是一样的,同样也支持高可用(集群).不同之处 ...
- CentOS7下配置Tomcat以APR模式+Tomcat Native运行
在慢速网络上Tomcat线程数开到300以上的水平,不配APR,基本上300个线程狠快就会用满,以后的请求就只好等待.但是配上APR之后,Tomcat将以JNI的形式调用Apache HTTP服务器的 ...
- Linux——定时任务crontab
linux内置的cron进程能帮我们实现这些需求,cron搭配shell脚本,非常复杂的指令也没有问题. cron介绍 我们经常使用的是crontab命令是cron table的简写,它是cron的配 ...
- python面向对象之类属性,实例属性
python中的属性分为类属性和实例属性,之前已经说过一些,这里主要是对类属性与实例属性的增删改查 首先是对类属性的增删改查,下面这个是对类属性的修改,在书写类时,已经对类属性occupation进行 ...