numpy库的基本操作 import numpy as np import math #创建数组 a=np.arange(10) print(a) print(type(a)) #对数组里面的元素开平分 b=[3,4,9] #定义结果列表 result=[] #遍历列表 for i in b: pr ...
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2021-06-10 18:30:37
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1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() import pandas as pd import numpy as np arr = np.arange(6).reshape(-1 ...
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2021-05-24 08:54:40
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练习： 输出一个a-z的随机集合，然后去重，按照a-z的顺序进行排列 方法一： print(sorted(set([chr(i) for i in range(97,123)]))) 方法二： import numpy as npa1=np.arange(97,123)b1=[chr(i) for ...
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2021-03-09 13:54:55
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import numpy as np df = np.arange(0,210,10) s = map ( str ,df) s2 = [] for i in s: s2.append(i) print(s2) 结果： ['0', '10', '20', '30', '40', '50', '60' ...
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2021-02-20 12:04:01
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数据结构 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 Series的创建与应用 指定内容，默认索引 a=pd.Series(np.arange(10)) print(a) 输出： 指定内容 ...
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2021-02-02 11:27:43
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直观理解高斯核函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-4, 5, 1) x # array([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array((x >= -2) ...
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2021-02-01 12:54:14
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使用arange创建数组 随机数 随机整数 randint中参数dtype的使用 正态分布 以上是标准的正态分布：期望为0，方差为1 创建指定期望和方差值的正态分布 ndarray对象属性 zeros创建数组 ones创建数组 empty linspace 创建等差数列 logspace创建等比数列 ...
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2020-12-14 13:18:31
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1多维数据的形象表示importnumpyasnp#一维数据不用赘言data_1d=np.array([0,1,2,3])#二维数据作为m行n列的表格，例如2行3列data_2d=np.arange(6).reshape(2,3)#三维数据作为k层m行n列的积木块，例如2层3行4列data_3d=np.arange(24).reshape(2,3,4)检查一个ndarray数据的维度和大小，分别用
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2020-11-27 10:50:17
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"""矩阵""" import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3, 4) print('原数组：') print(a) print('转置数组：') print(a.T) # 返回一个新的矩阵, 填充为随机数据 print(np.empty((2, 2) ...
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2020-08-13 12:41:17
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数据准备3 数据统计 import numpy as np # 算数运算 # 创建等差数组 # np.arange() 初始值、终值、步长 默认不包括终值 x1 = np.arange(1, 11, 2) # np.linspace() 初始值、终止、元素个数 默认包括终值 x2 = np.lins ...
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2020-07-26 18:59:00
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