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利用回归模型预测鲍鱼年龄 数据集https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 数据集探索性分析 将数据集读取为pandas的dataframe格式 >>>import pandas as pd >>>import warnings >>>warnings.filterwarnings('ignore') >>>data=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Docu
2021-04-18 15:51:55
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原创 Numpy的切片与索引
Numpy的切片与索引 ndarray对象内容可以通过索引或切片来访问和修改。 索引方法类型：字段访问；基本切片；高级索引。 存取元素 Numpy数组元素的存取方法和Python序列型数据的索引切片方法相同。 import numpy as np a=np.arange(10) a a[5] #用整数作为下标可以获取数组中的某个元素 a[3:5] #用范围作为下标可以获取数组的一个切片，包括a[3]不包括a[5] a[:-1] a[2:4]=100,101
2021-03-22 21:32:12
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原创 Ndarray
Ndarray[N维数组对象] 函数array() import numpy as np #导入numpy函数 a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(a) a*2
2021-03-11 16:39:24
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原创 Numpy数组属性
Numpy数组属性 #创建多维数组 c=no.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(c) print(type(c)) c*2 print(c.ndim) #数字前方括号数目 print(c.shape) #每去一层方括号后的元组数 print(c.size) #元素个数 print(c.dtype) #数据类型 print(type(c)) d=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]) print(d) pri
2021-03-11 16:39:11
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原创 Numpy数据类型
Numpy数据类型 数据类型对象（dtype） 构造语法: numpy.dtype(object,align,copy) object：被转换为数据类型的对象； align ：如果为true，则向字段添加间隔，使其类似C的结构体； copy ：生成dtype对象的新副本，如果为flase，结果是内建数据类型对象的引用。 查看ndarray的数据类型：.dtype #声明一个dtype类型对象 dt=np.dtype(np.int32) #与 dt=np.dtype(int)等价 pr
2021-03-11 16:38:46
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原创 Numpy数组创建
Numpy数组创建 numpy.empty() 以随机的方式来创建数组 a=np.empty([3,2],dtype=np.int32) print(a) numpy.zeros() 返回指定大小的数组，并且以0作为填充 b=np.zeros([5,6],dtype=np.float32) print(b) numpy.zeros_like() c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.float32) print(c) d=np.zeros_like(c)
2021-03-11 16:38:09
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原创 机器学习实践
一、 Numpy数据分析 官网才是最好的课本 Numpy官网：https://numpy.org/ Numpy中文网：https://www.numpy.org.cn/ Numpy基础 Ndarray对象 Numpy数据类型 Numpy数组属性 Numpy创建数组 Numpy进阶 Numpy中的切片 Numpy高级索引 Numpy中的广播 Numpy中的数组操作 Numpy中的字符串操作 Numpy高级 Numpy中的数学算法函数 Numpy中的算法运算 Numpy中的统计函数 Numpy中的矩阵
2021-03-11 16:36:57
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空空如也
空空如也
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