NaN 是 Not a Number 的缩写．它是一个数值类型值,通常在浮点计算中,表示未定义或无法表示的值．而且,不能直接使用相等运算符 (==) 检查 NaN．由于在程序中,nan == nan (C/C++/Python) 或 nan is nan (Python) 总是返回 0 或 False．因此,除了采用库函数外,往往可以利用这个性质检查某个数值是否为 NaN．下面介绍如何采用库函数检查 NaN 值: C/C++ 实现 在 C/C++ 中,采用 math.h 标准函数库中的 isna

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib 一 Anaconda 1 下载 官网:https://www.anaconda.com/distribution/ 2 安装 https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209 3 基本使用 http://python.jobbole.com/86236/ 4 库更新及jupyte

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

import numpy as py import pandas as pd Series对象 data= pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0])   默认索引是数字 data=pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0],index=['a','b','c','d'])   用字符串定义索引,也可以用不连续的索引 data['b'] data['a':'c']  支持切片操作 pd.Series(data,index=index) data可以是列表或num

<python数据科学>笔记  在线版地址:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 1.常用np简写 import numpy as np 2.nbarray NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. 数组形状(shape):表示各维度大小: size:数组元素的总个数: dtype:说明数据类型的对象: ndim:维度 2.1  创建

数据分析三剑客: Numpy, Pandas, Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy as np arr_1 = np.array([1,2,3,4,5]) arr_1 二维数组创建 np.array([[1,2.2,3],[4,5,6]]) 注意: numpy默认ndarray

ndarray的基本操作 1.索引 基本索引:一维与list完全一致 多维同理 例如: import numpy ndarr1 = numpy.random.randint(0,10.size=5) ndarr1[0] # 取数组中的第一个值, 以此类推 ndarr1[1] ndarr1[-1] 高级索引:整数数组形式的索引 例如: nd = np.random.randint(0,10,size=(5,6)) ndarray([[0, 4, 7, 5, 9, 7], [5, 3, 2, 9,

1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan(NaN) 数组直接运算会得到nan,但可以使用np.nansum()函数来计算nan,此时视nan为0. ndarr = np.array([1,2,3,np.nan]) np.sum(ndarr) np.nansum(ndarr) Serie

numpy(numerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算,此外也针对数组提供大量的数学函数库. 一.创建数组 1 使用array()创建 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) #这是一个一维数组 a1 = np.array([[1,4,3],[4,5,6],[7,8,9.5]]) #这是一个二维数组 numpy默认数组的所有元素的类型是相同的,如果传进来的列表包含不同的类型,则自动统一为同一

故事背景 一.阶级关系 1. Programs are composed of modules.2. Modules contain statements.3. Statements contain expressions.4. Expressions create and process objects. 二.教学大纲 Modules and Packages 一.How Imports Work 执行过程 1. Find the module’s file.2. Compile it to

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同

NumPy参考 数组创建 零 和 一 empty(shape[, dtype, order]):返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目 empty_like(prototype[, dtype, order, subok]):返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组. eye(N[, M, k, dtype, order]):返回一个二维数组,其中对角线为1,零点为零. identity(n[, dtype]):返回标识数组. ones(shape[, dtype, order]):返回

python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同场景下的差异. 实验的结果有些在意料之内,有些则让我大跌眼镜.希望读者看过此文后会None和NaN这对“小妖精”有更深的理解. 为了理解本文的内容,希望本文的读者需要对pandas的Series使用有一定的经验. 首先,导入所需的库 In[

jupter nootbok 快捷键 插入cell:a b 删除cell:x cell模式的切换:m:Markdown模式 y:code模式 运行cell:shift+enter tab:补全 shift+tab:打开帮助文档 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一.创建ndarray 1. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy

安装 jupyter pip install jupyter 快捷键 插入 cell : a  b 删除cell  :  x 切换cell的模式: m  y 执行  shift +enter 查看帮助文档: shit + tab 基础部分: 使用首先导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 一维数组创建np.array([1,2,3,5,6]) 二维数组创建 np.array([[1,2,3,],[4,5,6]) 注意: nump

关于数据分析的组件之一:numpy ndarray的属性     4个必记参数:ndim:维度shape:形状(各维度的长度)size:总长度dtype:元素类型   一:np.array()产生n维数组 一维:方法一:arr1 = np.array([1,2,3])     方法二:arr6 = np.full((6),fill_value=666)     方法二结果:array([666, 666, 666, 666, 666, 666])     (一行六列)     二维:方法一:ar

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素

目录 简单了解数据分析 Python数据分析三剑客(Numpy,Pandas,Matplotlib) 简单使用np.array() 使用np的routines函数创建数组 ndarray N维数组对象 ndarray的基本操作 简单使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,对其进行操作 学习网站 简单了解数据分析 数据分析(是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律) 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块import numpy as np1查看numpy版本 np.__version__1Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学

numpy简介 NumPy(Numerical Python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外,也针对数据运算提供大量的数学函数库. NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础 NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 Numpy的安装 pip install n