常用numpy函数

最新推荐文章于 2021-12-18 16:47:14 发布
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分类专栏： python 基础学习 文章标签： numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41000421/article/details/86754661
本文深入探讨了NumPy库中的关键函数，包括np.argmax(), np.bincount, np.get_dummies(), np.map() 和 np.average()，这些函数在数据处理和科学计算中扮演着重要角色。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

np.argmax()  np.bincount np.get_dummies(), np.map() np.average()
Numpy常用函数（手册）
qq_43115961的博客
09-08 1414
Numpy常用函数（手册）
numpy 常用函数汇总
是鲤鱼啊
04-28 2291
一. 数学函数 1. 三角函数 2. 舍入函数 ①numpy.around() ②
Numpy（四）模块
程序猿的视界
01-08 3224
1、linalg模块      线性代数是数学的一个重要分支。numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，我们可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 1.1计算逆矩阵 import numpy as npa=np.mat('1 0;0 2')print a#逆矩阵print a.Iprint np.linalg.inv(a)#原矩阵*逆矩阵=单位矩阵p
Numpy自己实现独热编码one-hot
yeler082的博客
05-22 3464
有关于独热编码的介绍参考：这里 下面列出如何使用numpy自己实现独热编码： import numpy as np def dense_to_onehot(labels_dense, num_classes=10): num_labels = labels_dense.shape[0] index_offset = np.arange(num_labels) * num_c...
Pandas：类别变量向量化--get_dummies
bqw的博客
04-16 1万+
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一、向量化 df = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'], 'data1':range(6)}) print(df) data1 key 0 ...
特征提取之pd.get_dummies()用法
BigData_Mining的博客
01-29 2万+
背景： 在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分，而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。于...
Python中使用pandas.get_dummies()生成one-hot编码标签
Kenn7的博客
11-20 1800
one-hot编码是监督学习中经常对标签处理的一种方式。 假设我们有一组标签： import numpy as np import pandas as pd labels = np.array(['Cat', 'Dog', 'Dog', 'Cat', 'Bird', 'Fish']) print("Labels shape: %d" % labels.shape) print("Label...
Python之Numpy库常用函数大全（含注释）
04-22
### Python之Numpy库常用函数大全（含注释） #### 前言 在Python的科学计算领域，Numpy库占据着举足轻重的地位。它不仅提供了高性能的多维数组对象，还集成了大量的数学函数来操作这些数组。本文旨在详细介绍Numpy...
python入门–常用的numpy函数：arange()
01-20
numpy包中提供了很多专门用于创建数组的函数，下面介绍其中最常用的arange()函数。 一、arange()函数 1.arange()函数说明 arange()类似于python的内置函数range()，通过指定开始值、终值和步长来创建表示等差数列的...
机器学习生成数据常用Numpy函数介绍(不断更新中)
亨利王的博客
04-17 1092
在机器学习和深度学习中，经常需要产生一些数据来使用，这时会经常使用numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。 1 np.linspace 2 np.repeat 3 np.tile 4 np.random.normal 5 np.random.seed 6 np.random.rand 7 np.random.randn 8 np.random.choice 9 np.random.random_sample 和 np.random.ranf
Numpy与Pandas、Sklearn中one-hot快速编码方法
肖永威的专栏
12-18 1万+
Numpy与Pandas、Sklearn中one-hot快速编码方法
pandas.get_dummies 的用法
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数据分析
05-04 22万+
get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。详细参数请查看官方文档 官方文档在这里 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 例子： i...
离散型变量的编码方式——one-hot与哑变量(dummy variable)
谁谓荼苦，其甘如荠
09-12 1万+
我们在用模型去解决机器学习问题的时候，要提前进行“特征工程”。而特征工程中很重要的就是对特征的预处理。 当你使用的是logistic回归这样的模型的时候，模型要求所有特征都应该是数值型变量，即连续的。但我们生活中常常遇到类别型变量（categorical variable），例如著名的Kaggle泰坦尼克生还预测这个比赛中，乘客从哪里上船（Embarked）这个变量就是类别型变量。这三个登船点两...
Python数据分析笔记
01-06 1万+
第一章 NumPy基础：数组和矢量计算 1.Numerical Python是高性能科学计算和数据分析的基础包。它提供了一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组ndarray；用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）；用于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、随机数生成以及傅里叶变换功能；用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代
pandas get_dummy
低端博客
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另一种常用于统计建模或机器学习的转换方式是：将分类变量（categorical variable）转换为“哑变量矩阵”（dummy matrix）或“指标矩阵”（indicator matrix）。如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能（其实自己动手做一个也不难）。
numpy 稀疏矩阵
低端博客
05-30 1万+
scipy.sparse.coo_matrix是三元组，不能按行也不能按列切片 to_csr  是按行压缩的稀疏矩阵，可以按行切片 to_csc 是按列压缩的稀疏矩阵，可以按列切片 关于压缩存储的格式，见这里http://www.tuicool.com/articles/A3emmqi
【机器学习】（二十三）评估指标：Dummy分类器；混淆矩阵；AUC指标
一亿少女的梦
08-04 5564
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
Python中的虚拟变量(dummy variables)
Erin的博客
07-14 3万+
虚拟变量(dummy variables) 虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。 ① 离散特征的取值之间有大小的意义 例如：尺寸(L、XL、XXL) 离散特征的取值有大小意义的处理函数map pandas.Series.map(dict) 参数 dict:映射的字典 ② 离散特征的取值之间没有大小的意义 pandas
深度学习里常用的numpy函数
最新发布
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常用NumPy函数在深度学习中： - 数组创建：np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.arange(), np.linspace() - 数学运算：np.add(), np.subtract(), np.multiply(), np.divide(), np.sum(), np.mean(), np.std() - ...
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