pandas&numpy学习：1.numpy的基本属性

最新推荐文章于 2025-12-29 11:31:51 发布
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#笔记 #numpy #机器学习

博客提到numpy打印出的矩阵无空格，且与列表关联不大。这反映了numpy矩阵在输出形式上的特点，对于使用numpy进行数据处理和机器学习的人有一定参考价值。

注意 打印出来的矩阵没有空格，和列表就没有太大关系了


输出

数据分析工具之numpy、pandas & jupyter notebook基本使用
Lemon_Review的博客
09-13 841
数据分析工具之numpy、pandas & jupyter notebook基本使用 安装 命令行使用命令：pip install numpy pandas 、pip install jupyter jupyterlab安装第三方库 jupyter notebook 与jupyterlab 使用方式大同小异。本文只分享jupyter notebook的使用 使用 cd至想要保存生成文件的目标路径后使用如下命令：jupyter notebook后会自动使用默认浏览器打开网页(显示该路径下的所有文件)
1.numpy突然导入失败Importing the numpy C-extensions failed 2.ModuleNotNoundError:module named ‘torch‘的解决办法
qq_42764906的博客
06-09 1974
1.numpy导入模块失败【Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed.】的解决办法 2.ModuleNotFoundError: No module named 'torch' 的解决办法
NumPy1.2: numpy中的数据类型
科学边界
12-29 1841
>>> import numpy as np >>> print(type(np.arange(6))) <class 'numpy.ndarray'> >>> 1.NumPy中的ndarray是一个多维数组对象 该对象分两部分： 实际的数据； 描述这些数据的元数据； 实际上大部分数组操作，仅仅修改元数据部分，而不改变...
numpy学习回顾-数学函数及逻辑函数
Lemon的博客
10-28 1062
依据Datewhale的Numpy教程做相应整理 注：默认引用numpy， import numpy as np
【Python】Numpy&Pandas
coolcoolcool
10-16 1926
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pandas nat_数据处理-Pandas&Numpy大法
weixin_39997696的博客
11-20 852
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jupyter notebook调用numpy报错：Importing the numpy C-extensions failed.
nick_young_qu的博客
07-24 4076
报错信息 ImportError: IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE! Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed. We have compiled some c
numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility 问题解决方案
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qq_28702661的博客
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SI 618数据分析 —— 1.Numpy & Pandas
Hanhahahahah的博客
09-01 322
1.Numpy & PandasNumpyndarraynp.randomPandas Numpy NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 import numpy as np ndarray arr = np.array() np.zeros() # all zeros np.ones() # all ones np
Python基础学习 numpy&pandas
weixin_43420243的博客
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数据分析&机器学习实战&线性代数&PyTorch&NLTK&TF2.zip
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在实际操作中，我们通常会用到Python中的Pandas、NumPy等库，这些工具能帮助我们高效地处理和分析数据。 接着，机器学习作为人工智能的一个分支，通过让计算机从数据中学习，实现对未知问题的预测和解决。本资料包...
4 anaconda&Numpy&Pandas&Matplotlib
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python环境搭建 Jupyter notebook修改初始打开的文件夹路径;在jupyter打开的情况下 cmd->jupyter notebook --generate-config->y c.NotebookApp.notebook_dir修改jupyter_notebook_config.py的文件夹路径 启动jupyter notebook出现闪退 ...
基于知识图谱的问答系统简单流程理解（开放型知识图谱、实体类型较多的图谱）
gaozhanfire的博客
12-27 4705
写在前面 虽然网上代码一大堆，论文一大堆，但是我连一篇实实在在介绍基于知识库的问答系统实现逻辑简单介绍的都找不到。 当然，基于对模板匹配的博客我倒是找到了一篇，见： https://blog.csdn.net/xyz1584172808/article/details/89319129（写的非常好，整个问答系统的搭建流程都说明白了。） 但是他这篇文章相较于基于知识库的问答来说少了很多东西，我首先总...
小规模数据量下的关系抽取和实体抽取
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12-26 1085
写在前面 最近老师派给了我一个任务，让我在短时间内迅速建立起一个电力领域知识图谱，结点与结点之间的关系只有“包含”。 我例行使用平台的一系列算法，即使我把词库换成了我们自己手工标的词库，但是抽到的结果仍然是真的不好~ 不好 ~不好（算法流程因为有一定的隐私性不能透露，大概来讲就是抽取只专注词义而不看语义）。且抽完之后用模板抽关系真的是…………所以我就自己搞了一套流程，效果可以说是很好的。 原因...
竞赛中不懂的概念
gaozhanfire的博客
01-18 364
冷启动 定义：就是，使用特别小（甚至没有）的数据，来为用户进行物品推荐 例子： 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。 2)系统冷启动:系统冷启动主要解决如何在一个新开发的网站上(还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息)设计个性化推荐系统。 3)物品冷启动:物品冷启动主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。 具体实例见https://www...
1-15,学习笔记
gaozhanfire的博客
01-16 246
1.   对gan的一些体会：            ①gan模型，实际上是一个“无监督学习”的过程                                 i. 因传统的机器学习模型实际上都指定了模型的分布（除了深度学习），然后在人的监督下去学习这个分布。                                  而gan却可以隐式的去自己学习这个分布（因为gan只是一...
Java Collection 集合体系核心笔记
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2401_87932709的博客
12-29 1048
一、前言Java 集合框架分为两大平行体系，`Collection` 体系是**单列集合的顶层核心**，专门用于存储单个独立的对象元素，解决了数组长度固定、功能单一的局限性。它定义了所有单列集合的通用行为规范，为后续 `List`、`Set` 等子接口提供了统一的方法模板，是日常开发中处理批量零散数据的基础，所有核心类和接口均位于 `java.util` 包中。 二、Collection 接口的核心定位与特征 1. 核心定位 `java.util.Collection` 是所有单列集合的**顶层父接口**，
快慢双指针算法笔记
enthan809882的博客
12-29 174
快慢双指针算法笔记
我有一个代码，想用pyside6制作一个gui界面运行这个代码，包含代码中的各函数，怎么入手，并给我一个美观的gui布局，我将用到qtdesigner以及QTabWidget帮助布局。''' 本代码实现了对表格数据的机器学习建模和超参数优化，包括： 1. 数据读取与预处理（移除异常值、标准化数据、筛选特征等） 2. 利用深度神经网络(DNN)、支持向量回归(SVR)、决策树(DecisionTree)、随机森林(RandomForest)、 梯度提升树(GradientBoosting)、LightGBM、XGBoost进行预测 其中DNN采用Dropout提升模型性能,利用混合精度(AMP)训练减少训练时间 3. 三种超参数优化方法：粒子群优化(PSO)、贝叶斯优化(Bayes)和遗传算法(GA) 4. 使用K折交叉验证评估超参数选择的稳定性 5. 最终在测试集上评估模型性能，并输出多种可视化图表帮助分析结果 使用说明: 1. 确保已安装必要的库(如pandas、numpy、scikit-learn等) 2. 准备好数据文件，确保数据文件路径正确 3. 根据需要可通过配置文件修改代码中的超参数(具体方法请参考配置文件中的说明) 输出内容： 1. 不同超参数优化方法下的验证集MSE 2. K折交叉验证结果,用于评估超参数的稳定性 3. 最终在测试集上的MSE、MAE和R²得分 4. 目标变量分布图、特征筛选后的相关性热图、 5. 训练与验证损失曲线图(PSO)、真实值与预测值对比图、残差分布图 '''
08-22
<think>我们使用PySide6和Qt Designer来设计GUI界面，然后集成机器学习代码。主要步骤包括： 1. 使用Qt Designer设计界面，保存为.ui文件。 2. 将.ui文件转换为Python代码。 3. 编写主程序，继承生成的界面类，并添加业务逻辑。 4. 使用QTabWidget进行多标签布局。 具体步骤如下： 步骤1：设计界面 - 打开Qt Designer（可以通过命令行启动：`pyside6-designer`）。 - 在Qt Designer中，选择“Main Window”或“Widget”作为模板。 - 从左侧的Widget Box中拖拽一个“Tab Widget”到主窗口中。 - 在Tab Widget上右键可以添加/删除标签页，每个标签页可以放置不同的控件。 - 设计每个标签页的布局，例如： * 第一个标签页：放置输入控件（如按钮、文本框等）用于数据输入。 * 第二个标签页：放置图表控件（如QGraphicsView）用于显示结果。 - 保存设计文件为`main_window.ui`。 步骤2：将.ui文件转换为.py文件 - 使用命令行工具将.ui文件转换为Python代码： `pyside6-uic main_window.ui > ui_main_window.py` - 转换后得到`ui_main_window.py`，其中包含一个类`Ui_MainWindow`，它描述了界面的布局。 步骤3：编写主程序 - 创建一个新的Python文件（例如`main.py`），导入必要的模块： from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication from ui_main_window import Ui_MainWindow - 创建一个继承自`QMainWindow`和`Ui_MainWindow`的类，并初始化界面： class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 在这里添加你的初始化代码，例如连接信号槽等 - 在类中添加业务逻辑，例如按钮点击事件触发机器学习代码。 步骤4：集成机器学习代码 - 将现有的机器学习代码封装成函数或类。 - 在界面类中，通过按钮等控件的信号（如clicked）来调用这些函数。 - 注意：耗时的机器学习任务应该放在单独的线程中执行，避免阻塞界面线程。 步骤5：使用多线程处理耗时任务 - 使用QThread或者QRunnable来运行机器学习代码，避免界面卡死。 - 在任务执行期间，可以显示一个进度条或禁用相关按钮。 步骤6：美化界面 - 使用Qt的样式表（QSS）来美化界面，例如设置背景颜色、字体等。 - 可以通过`setStyleSheet`方法为整个窗口或单个控件设置样式。 示例代码片段： 在`main.py`中： ```python import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from ui_main_window import Ui_MainWindow # 导入你的机器学习模块 from my_ml_module import run_ml_task # 假设有一个机器学习函数 # 注意：如果机器学习任务耗时，需要放在线程中 from PySide6.QtCore import QThread, Signal # 创建用于执行机器学习任务的线程 class MLThread(QThread): # 定义信号，用于任务完成时传递结果 finished = Signal(object) # 假设结果是一个对象 def __init__(self, input_data): super().__init__() self.input_data = input_data def run(self): # 执行机器学习任务 result = run_ml_task(self.input_data) self.finished.emit(result) class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 连接按钮信号 self.runButton.clicked.connect(self.on_run_button_clicked) def on_run_button_clicked(self): # 获取输入数据，例如从文本框 input_data = self.inputEdit.text() # 显示进度条（假设有一个进度条控件） self.progressBar.setRange(0,0) # 不确定进度模式 # 创建并启动线程 self.thread = MLThread(input_data) self.thread.finished.connect(self.on_ml_task_finished) self.thread.start() def on_ml_task_finished(self, result): # 任务完成，更新界面 self.progressBar.setRange(0,100) # 恢复为确定进度模式 self.progressBar.setValue(100) # 显示结果 self.resultLabel.setText(str(result)) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 注意：上面的代码中，`MLThread`是一个自定义线程类，用于执行机器学习任务。通过信号`finished`将结果传回主线程，然后更新界面。 关于使用Qt Designer设计界面时，可以在Tab Widget的每个标签页中放置不同的控件，以满足不同功能的需求。 最后，为了美观，可以使用样式表。例如，在`MainWindow`的构造函数中添加： ```python # 设置样式表 self.setStyleSheet(""" QMainWindow { background-color: #f0f0f0; } QTabWidget::pane { border: 1px solid #d0d0d0; } QTabBar::tab { background: #e0e0e0; padding: 8px; } QTabBar::tab:selected { background: #a0a0a0; } """) ``` 以上是一个基本的框架，具体实现需要根据实际需求调整。 引用说明： - 使用Qt Designer设计界面并转换为Python代码[^2]。 - 布局管理确保界面美观[^3]。 - 使用PySide6作为开发框架[^1]。 相关问题： 1. 如何在PySide6中使用样式表美化界面？ 2. 如何将机器学习模型的结果实时显示在图表控件中？ 3. 在PySide6中如何实现多线程以避免界面卡死？ 4. 如何将Qt Designer设计的界面与业务逻辑代码更好地分离？</think>下面我将详细介绍如何使用PySide6和Qt Designer创建美观的GUI界面，集成机器学习代码，并使用QTabWidget进行布局： ### 完整实现步骤 #### 1. **设计界面布局** - 打开Qt Designer（运行`pyside6-designer`） - 创建主窗口（Main Window） - 从左侧控件栏拖拽**QTabWidget**到主窗口 - 右键点击TabWidget添加标签页（如：数据输入、模型训练、结果可视化） - 在每个标签页中添加所需控件： - 数据输入页：文件选择按钮(QPushButton)、路径显示(QLineEdit) - 模型训练页：参数输入框(QSpinBox/QDoubleSpinBox)、训练按钮(QPushButton) - 结果页：图表显示区域(QGraphicsView/QWebEngineView) - 使用布局管理器（QVBoxLayout/QHBoxLayout）确保控件自适应窗口大小[^3] #### 2. **保存并转换UI文件** - 保存设计文件为`main_window.ui` - 转换为Python代码： ```bash pyside6-uic main_window.ui > ui_main_window.py ``` #### 3. **创建主程序框架** ```python # main.py import sys import numpy as np import pandas as pd from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog from ui_main_window import Ui_MainWindow class MLGUI(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 连接信号槽 self.btn_load_data.clicked.connect(self.load_data) self.btn_train.clicked.connect(self.train_model) # 初始化机器学习模型 self.model = None self.dataset = None def load_data(self): """加载数据文件""" file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择数据文件", "", "CSV文件 (*.csv);;所有文件 (*)" ) if file_path: self.lineEdit_path.setText(file_path) self.dataset = pd.read_csv(file_path) # 显示数据预览 self.textEdit_preview.setText(str(self.dataset.head())) def train_model(self): """训练机器学习模型""" if self.dataset is None: return # 获取参数 epochs = self.spinBox_epochs.value() lr = self.doubleSpinBox_lr.value() # 调用机器学习代码（示例） # 这里替换为你的实际模型代码 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier self.model = RandomForestClassifier() self.model.fit(self.dataset.iloc[:, :-1], self.dataset.iloc[:, -1]) # 显示训练结果 self.label_status.setText("训练完成！准确率: 92%") # 可视化结果（需要添加具体实现） self.visualize_results() def visualize_results(self): """在结果标签页显示图表""" # 这里添加matplotlib或Plotly可视化代码 pass if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MLGUI() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` #### 4. **集成机器学习代码** 将现有代码封装成可调用的函数/类： - 数据预处理模块 - 模型训练类 - 评估和预测方法 - 可视化工具 在`train_model()`方法中调用： ```python def train_model(self): # 获取界面参数 params = { 'learning_rate': self.doubleSpinBox_lr.value(), 'max_depth': self.spinBox_depth.value() } # 调用机器学习模块 from your_ml_module import YourModelTrainer trainer = YourModelTrainer(self.dataset, params) self.model, results = trainer.run() # 更新界面 self.update_results_tab(results) ``` #### 5. **美化界面** 在UI文件中或代码中添加样式表： ```python # 在__init__中添加 self.setStyleSheet(""" QMainWindow { background-color: #2c3e50; color: #ecf0f1; } QTabWidget::pane { border: 1px solid #34495e; background: #34495e; } QTabBar::tab { background: #3498db; color: white; padding: 10px; border-top-left-radius: 4px; border-top-right-radius: 4px; } QTabBar::tab:selected { background: #1abc9c; } QPushButton { background-color: #3498db; color: white; border-radius: 4px; padding: 5px; } """) ``` #### 6. **多线程处理** 防止界面卡死： ```python from PySide6.QtCore import QThread, Signal class TrainingThread(QThread): finished = Signal(object) # 传递训练结果 def __init__(self, dataset, params): super().__init__() self.dataset = dataset self.params = params def run(self): # 执行耗时训练 from your_ml_module import train_model result = train_model(self.dataset, self.params) self.finished.emit(result) # 在GUI类中 def start_training(self): self.thread = TrainingThread(self.dataset, self.get_params()) self.thread.finished.connect(self.on_training_complete) self.thread.start() self.btn_train.setEnabled(False) def on_training_complete(self, result): self.btn_train.setEnabled(True) self.update_results(result) ``` ### 关键优势 1. **模块化设计** - UI与业务逻辑分离 - 机器学习代码独立封装 2. **用户体验优化** - 响应式布局适应不同分辨率[^3] - 多线程避免界面冻结 3. **扩展性** - 通过添加新标签页扩展功能 - 支持多种机器学习框架 ### 示例界面结构 ``` 主窗口 └── QTabWidget ├── 数据输入标签页 │ ├── 文件选择按钮 │ ├── 路径显示框 │ └── 数据预览区域 ├── 模型训练标签页 │ ├── 参数输入控件 │ ├── 训练按钮 │ └── 训练状态显示 └── 结果可视化标签页 ├── 模型指标展示 └── 图表显示区域 ``` [^1]: PySide6作为Qt官方Python绑定，提供了完善的GUI开发能力 [^2]: Qt Designer可视化设计大幅提升界面开发效率 [^3]: 内置布局管理器确保界面元素自适应窗口变化 ### 相关问题 1. 如何在PySide6中实现机器学习训练进度的实时更新？ 2. Qt Designer设计界面后如何添加自定义业务逻辑？ 3. 在QTabWidget中如何动态添加/删除标签页？ 4. 如何将Matplotlib图表嵌入PySide6界面？ 5. PySide6多线程编程有哪些注意事项？
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