这篇介绍下有index索引的pandas Series是如何进行向量化运算的: 1. index索引数组相同: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print s1 + s2 a 11 b 22 c 33 d 44 dtype: int64 直接把各个索引对应的值进行相加 2. index索引数组值

前面有文章提到过,K-means算法,第一步骤是找出样本点的的所属聚类.下面用两种方式实现,一种是普通的循环,一种是完全向量化计算. 假设 : X 是m×n样本矩阵,其每一行是一个样本,m表示样本数目,n表示特征数目: centroids是K×n矩阵,K表示聚类数目,n表示特征数目,每一行是一个聚类的中心. idx是m×1矩阵,idx(i) 表示第i个样本所属的聚类下标.(取值范围 1..K ) 半循环半向量化方式 实现: 思想:循环遍历每一个样本点,计算每一个样本点距离K个聚类中心的值,并取最

Pandas统计计算和描述 示例代码: import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df_obj) 运行结果: a b c d 0 1.469682 1.948965 1.373124 -0.564129 1 -1.466670 -0.494591 0.467787 -2.007771 2 1.368

向量化字符串操作 Series 和 Index对象 的str属性. 可以正确的处理缺失值 方法列表 正则表达式. Method Description match() Call re.match() on each element, returning a boolean. extract() Call re.match() on each element, returning matched groups as strings. findall() Call re.findall() on e

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度

4.2 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 1)一元(unary)ufunc,如,sqrt和exp函数 2)二元(unary)ufunc,可接受2个数组,并返回一个结果数组,如add或maximum函数   3)部分ufunc可返回多个数组,如modf,是Python内置函数divmod的矢量化版本,可返回浮点数数组的整数部分和小数部分: 4)Ufuncs可以接受一个out可选参数,这样就能在数组原地进行操作. 列举部分一

一.多维数组 1.生成ndarray     (array函数) .np.array()生成多维数组 例如:import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1]     #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1)    #将列表创建数组print(arr1) 2.ndarry的数据类型 (1)dtype()   #获取数组元素类型(浮点数.复数.整数等) data=np.random.randn(2,3)   #生成随机数组print(

标准差(或方差),分为 总体标准差(方差)和 样本标准差(方差). 前者分母为n,后者为n-1.后者是无偏的. pandas里的 .std() 和 .var() 都是算的无偏的. 而numpy是有偏的.   那么在pandas里想算有偏的(即总体标准差或总体方差),怎么做? https://github.com/pydata/pandas/issues/1798 参考这里.    下面的内容复制自上述链接: Pandas 0.8.1: import pandas as pd a=pd.Serie

def cal_sim2(A,B): ''' A :query [1,2] B: answers [[1,2],[3,5]] ''' need_norm=False A = np.array(A) B = np.array(B) A=A/np.linalg.norm(A) if need_norm: #A=A/np.linalg.norm(A) B= B/np.linalg.norm(B,axis=1).reshape(B.shape[0],1) sim = A.dot(B.T) return

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

numpy和pandas简单使用 import numpy as np import pandas as pd 一维数据分析 numpy中使用array, pandas中使用series numpy一维数组array 1.基本使用 a= np.array([2,3,4,5]) a array([2, 3, 4, 5]) a[0] 2 a[1:3] array([3, 4]) a.dtype dtype('int64') 2.向量化计算 a=np.array([1,2,3]) b=np.array

最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了.首要条件,python版本必须是2.7以上. linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng lib

在具体谈及骚操作之前先捋一遍基本的统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 sum() 计算数据样本的综合(按照列计算) pandas mean() 计算数据样本的算术平均数 pandas var() 计算样本的方差 pandas std() 计算样本的标准差 pandas sample() 计算样本的Spearman(Person)相关系数矩阵 pandas cov() 计算样本的协方差矩阵 pandas skew 样本值的偏度:偏度系数 pandas describe() 给出样本的基本描述(

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1 向量化( Vectorization ) 在逻辑回归中,以计算z为例,$ z =  w^{T}+b $,你可以用for循环来实现. 但是在python中z可以调用numpy的方法,直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成,而且你会发现这个非常快. ng做了个实验,求两个100万长的一维向量的內积,用向量化花了1.5毫秒,而用for循环计算花了400多毫秒. 所以平常记得用向量化,一定要避免使用for循环,你的代码会快很多. CPU和GPU都有并行化的指令,有时候叫SIM

转载:原文地址 http://www.cnblogs.com/lxmhhy/p/6029465.html 最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了.首要条件,python版本必须是2.7以上. linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn sc

引言 : 数据分析 : 就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,总结出研究对象的内在规律 . 数据分析三剑客 : Numpy   数组计算    Pandas   表计算与数据分析    Matplotlib   绘图和可视化 一 . NumPy 1 . 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 2 . NumPy是高性能科学计算和分析的 ndarray : 一个

1 前言 data.table 是 R 中一个非常通用和高性能的包,使用简单.方便而且速度快,在 R 语言社区非常受欢迎,每个月的下载量超过 40 万,有近 650 个 CRAN 和 Bioconductor 软件包使用它.如果你是 R 的使用者,可能已经使用过 data.table 包. 而对于 Python 用户,同样存在一个名为 datatable 包,专注于大数据支持.高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题.在某种程度上,datatable 可以被称为是 Python 中的 d

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,但其仍然有着一个不容忽视的短板--难以快速处理大型数据集,这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上,使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作,这就使得pandas在处理百万级.千万级甚至更大数据量时,出现了明显的性能瓶颈. 本文要介绍的工具mod