# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("di ...
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2020-05-07 20:08:44
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import numpy as np n = np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 查看数组的大小 n.size # 10 # 将数组分为两行五列 n.shape = 2,5 ''' array([[0, 1, 2, 3, 4 ...
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2020-05-07 20:06:52
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import numpy as np x = np.array((1,2,3,4,5)) # 使用 * 进行相乘 x*2 # array([ 2, 4, 6, 8, 10]) # 使用 / 进行相除 x / 2 # array([0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5]) 2 / x # a ...
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2020-05-07 20:06:08
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import numpy as np # 将 0~100 10等分 x = np.arange(0,100,10) # array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]) # 每个数组元素对应的正弦值 np.sin(x) ''' array([ 0. , ...
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2020-05-07 20:03:39
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import numpy as np x = np.arange(8) # [0 1 2 3 4 5 6 7] # 在数组尾部追加一个元素 np.append(x,10) # array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10]) # 在数组尾部追加多个元素 np.append(x ...
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2020-05-07 20:02:31
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# 导入numpy 并赋予别名 np import numpy as np # 创建数组的常用的几种方式(列表，元组，range,arange,linspace(创建的是等差数组),zeros(全为 0 的数组),ones(全为 1 的数组),logspace(创建的是对数数组)) # 列表方式 n ...
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2020-05-07 19:48:22
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import numpy as np x = np.array([1,4,5,2]) # array([1, 4, 5, 2]) # 返回排序后元素的原下标 np.argsort(x) # array([0, 3, 1, 2], dtype=int64) # 输出最大值的下标 x.argmax( ) ...
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2020-05-07 19:48:05
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import pandas as pd import numpy as np # 读取全部数据，使用默认索引 data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 修改异常值 data.loc[data.交易额 ...
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2020-05-07 19:41:58
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# 处理异常值缺失值重复值数据差分 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("di ...
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2020-05-07 19:40:15
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# 分组与聚合 import pandas as pd import numpy as np # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asi ...
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2020-05-07 19:34:22
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