读书笔记2：利用Python进行数据分…

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本文介绍了NumPy库中一些高级函数的应用，包括条件选择函数where、生成正态分布数据、去重并排序unique、随机数生成randint及其它概率分布函数等。通过具体示例展示了这些函数如何提高数据处理效率。

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读书笔记2：利用Python进行数据分析numpy

   numpy.where函数是三元表达式xif conditionelsey的矢量化。例如：np.where(x>0,yes,no)跟ifelse（python里面的是elif）一样，前面是判断的布尔值。
   np.random.randn(5,4)正态分布的数据
   np.unique去重，唯一值并返回已排序的结果。
   

读书笔记2：利用Python进行数据分析numpy读书笔记2：利用Python进行数据分析numpy读书笔记2：利用Python进行数据分析numpy读书笔记2：利用Python进行数据分析numpy

   将数组以二进制格式保存到磁盘P118。
   numpy.random.normal（size=（4,4））标准正态分布的4*4样本数组。
   ％timeit运行时间。
 numpy.random函数的：
     chisquare产生卡方分布的样本值；
     gamma产生Gamma分布的样本值；
     uniform产生［0,1）中均匀分布的样本值。

np.random.randint随机生成函数
argmax第一个特殊值的索引（但低效，对数组完全扫描）

houjing1990
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numpy学习笔记四——文件操作、线性代数、伪随机数生成
qq_53226437的博客
02-16 303
使用数组进行文件输入和输出 NumPy可以在硬盘中将数据以文本或二进制文件的形式进行存入硬盘或由硬盘载入。 np.save和np.load是高效存取硬盘数据的两大工具函数。数组在默认情况下是以未压缩的格式进行存储的，后缀名是．npy： In [122]: arr = np.arange(10) In [123]: np.save('some_array',arr) 如果文件存放路径中没写．npy时，后缀名会被自动加上。硬盘上的数组可以使用np.load进行载入： In [124]: np.load('s
Python的Numpy练习题
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09-05 4999
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python的 Numpy
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09-08 655
1. 数组 ndarray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。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 1.1 创建数组 最简单的方式是使用array函数来创建数组 data1=[6,7.5,8,0,1] arr1=np.array(data1) arr1 # array([6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 此外，还可以通过以下方法来创建数组 从已
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Norsaa的博客
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矩阵的花式创建与运算-1
MESSI_JAMES的博客
05-29 735
一.矩阵的创建 1.直接用分号隔开的字符串 mat=np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9") print(mat,type(mat))------------------------><class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> print(mat)----------------------------------...
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析 (李庆辉) 读书笔记
m0_56356561的博客
05-26 1245
1.读取数据：df = pd.read_excel（"地址",io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=Tr
《利用python进行数据分析》读书笔记
老兵Coding
06-15 3309
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读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】
欲速求达，三思后行
08-12 1229
读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】不要误会，并不是作者不识数，1后面直接接了个4。 主要是这本书的第二章其实是一些范例，而且都是从很高的层次来提起兴趣的，可能后面全学完了回来仔细研读更好一些。而第三章主要讲Ipython，不过这个版本的Enthought Canopy已经有自己的IDE了。 总之，接下来就直接第四章了。Numpy是高性能科学计算和数据
读书笔记：利用Python进行数据分析【第一章：准备工作】
欲速求达，三思后行
08-12 930
今天开始学习python，这本数据分析和机器学习实战同步学习，也会在学习过程中同步做读书笔记。 不过话说回来，第一章准备工作没什么好写的就是了。 作为准备工作，要安装书中提到的Python科学计算环境：EPDfree。 EPD（Enthought Python Distribution）是集成了大量Python科学计算模块（包括常用的Numpy，pandas等等）的开
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randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数
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randn：产生均值为0，方差σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。用法：Y = randn(n)：返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])：返回一个m*n的随机项矩阵。Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])：产生随机数组。Y = r...
正态分布随机数生成算法
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Numpy随机数生成
XuXuemin的专栏
08-03 1141
numpy.random比Python的random（只能一次生成一个样本值）性能好很多，更便捷，使用如下： import numpy as np np.random.normal(size=(4, 4)) # 生成标准正态分布的随机样本shape为4*4数组 np.random.randint(0, 1) # 从给定的上下限选择整数，这里0到1两个中选 (np.abs([2, -1, 3]) > 0).argmax() # 返回第一个最大值的索引，argmax(1)指定轴1返回数组 # 随机数生成
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weixin_43853006的博客
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