- 博客(13)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 python连接CK数据库
client = clickhouse_connect.get_client(host=“你的服务器地址”, port=‘你的port’, database=‘你的db’,user=“你的用户名” ,password=“你的password”)
2023-09-02 14:54:22
899
原创 连接数据可库 读装机信息表与参数配置表
#连接数据库操作import pandas as pdimport numpy as npfrom functools import reducefrom collections import Counterimport pymysqlconn = pymysql.connect(host='120.27.217.158', port=32636, user='datacenter-ro
2021-08-11 21:40:00
103
原创 去掉df某列空值，删掉全为空的行，删掉含空值的行
#方法1：df[['列名']].dropna()#方法:2：pd.DataFrame(df['列名']).dropna()
2021-08-10 10:05:34
7732
1
原创 dataframe对每列空值、零值计数
null_num = df.isnull.sum() #每列空值计数zero_num = (df == 0).sum(axis=0) #每列零值计数totalnull_num = data.isnull().values.sum() #df中所有空值计数
2021-08-09 19:34:23
1915
4
原创 np.mgrid x.ravel np.c_[]
np.mgrid[起始值：结束值：步长，起始值：结束值：步长]x.ravel() 将x变为一维数组，即将x拉直np.c_[]将返回的间隔数值点配对np.c_[数组1，数组2, …]import numpy as npx, y = np.mgrid[1:3:1, 2:4:0.5]grid = np.c_[x.ravel(), y.ravel()]print("x:", x)print("y:", y)print("grid:", grid)运行结果：补充:x代表有2行，y代表有4列
2021-07-30 11:07:47
621
原创 理解axis
在一个二维张量和数组中，axis=0表示执行第一维度（样本数），axis=1表示执行第二维度（样本中包含的变量维度）即axis=0代表跨行（经度，down）,axis=1代表跨列（维度，across）
2021-07-28 11:55:51
354
原创 tensorflow基础学习 02 张量基础：创建一个tensor
张量（Tensor）：多维数组（列表） 阶：张量的维度张量可以表示0阶到n阶数组（列表）数据类型：tf.int, tf.float…tf.int 32 , tf.float 32, tf.float 64tf.booltf.constant([True,False])tf.stringtf.constant(“Hello,world!”)如何创建一个Tensortf.constant(张量内容，dtype=数据类型（可选）)import tensorflow as tfa
2021-07-28 11:22:08
417
原创 机器学习基础 损失函数 梯度下降 概念学习
损失函数：预测值（y）与标准答案（y-）的差距损失函数可以定量判断权重w和随机初始化b的优劣，当损失函数输出最小时，w、b最优常见损失函数：均方误差
2021-07-26 10:35:28
717
原创 tensorflow基础学习 01 使用Anaconda环境 安装tensorflow
1、tensorflow安装pip install tensorflow2、打开anaconda promptconda creat -n TF2.1 python=3.7 #新建一个python3.7版本的名为TF2.1的环境conda activate TF2.1pip install tensorflow #在自己创建的环境下安装tensorflow3、验证是否安装成功TF2.1环境下打开python 输入 import tensorflow as tftensorflow v
2021-07-24 11:39:57
163
2
原创 Python numpy函数：shape用法(简单样本及样本对应变量场景)
Python numpy函数：shape用法(简单样本及样本对应变量场景)data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a = data.shape[0] #获取data样本数 对应行b = data.shape[1] #获取data样本中的维度 对应列print(a,b)a = 2b = 3
2021-07-23 10:32:16
1732
4
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人