以零计算累计和(cumsum)

以零计算累计和(cumsum)是一种数学运算，用于计算序列中每个元素的累计和。它的作用是将当前元素与前面所有元素的和相加，得到一个新的序列。

在编程中，cumsum通常用于处理数值型数据，特别是在统计分析、金融建模、时间序列分析等领域。它可以帮助我们分析数据的趋势、累积增长情况等。

优势：

简化计算：cumsum可以快速计算出序列中每个元素的累计和，避免了手动编写循环计算的繁琐过程。
提供数据洞察：通过观察累计和的变化，我们可以了解数据的增长趋势、波动情况等，从而做出更准确的分析和预测。

应用场景：

统计分析：在统计学中，cumsum常用于计算累计频率、累计概率等。
金融建模：在金融领域，cumsum可以用于计算资产的累计收益、累计损失等。
时间序列分析：在时间序列分析中，cumsum可以用于计算序列的累计和，从而观察数据的趋势和周期性。

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Python中概率累计分布函数（CDF）分析

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Task2：数理统计与描述性分析

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else: # false positive fp[idx] = 1 if ovmax > 0: status = "INSUFFICIENT OVERLAP" 计算累计...TP与FP的代码如下： for idx, val in enumerate(fp): fp[idx] += cumsum cumsum += val cumsum = 0 for idx, val...in enumerate(tp): tp[idx] += cumsum cumsum += val 积分求解 Precision与Recall数据的取值范围都在0~1之间，以Recall为X轴位...、以Precision为Y轴可以绘制PR曲线。...，VOC2007对计算出来结果，根据原始取得的recall进行最大插值为11点的方式来计算AP，图示如下： ?

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ones_ like以另一个数组为参数，并根据其形状和dtype创建个全 1数组 zeros、zeros_ like 类似于ones和ones_ like, 只不过产生的是全0数组而已 empty、empty...计算各元素的正负号: 1 (正数)、0 (零)、-1 (负数) ceil 计算各元素的Ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 rint...将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype modf 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回 isnan 返回一个表示“ 哪些值是NaN (这不是一个数字)”的布尔型数组 isfinite...零长度的数组的mean为NaN std、var 分别为标准差和方差，自由度可调(默认为n) min、max 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最大和最小元素的索引 cumsum 所有元素的累计和...函数说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素，或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) dot 矩阵乘法 trace 有计算对角线元素的和 det 计算矩阵行列式 eig

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

###计算x、y、z的最大值和最小值 diamonds >> summarize_each([np.max, np.min], X.x, X.y, X.z) >> head(4) ?...R实现 ##计算钻石价格price的最大值、最小值 diamonds %>% summarise(price_max = max(price), price_min=min(price)) ###计算钻石...3 窗口函数窗口函数，是对某列操作，返回长度相同的一列，主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。...3.3 累计聚合函数累计聚合函数主要包括cumsum()、cummean()、cummax()、cummin()以及cumprod()，都是在某种排序规则下，函数作用于第一行记录，结果记在第一行...5 总结数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...24 print(df.mean()) 25 ''' 26 key1 3.5 27 key2 3.0 28 dtype: float64 29 ''' 30 # 不忽略nan值计算均值...40 print('计算单一列的均值',df['key2'].mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame...，cumsum()',df['key2'].cumsum()) 94 print('df累计求积，cumprod()',df['key2'].cumprod()) 95 print('求df的累计最大值...，cumsum() a 1.0 134 b 3.0 135 c NaN 136 d 7.0 137 e 12.0 138 Name: key2, dtype: float64

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pandas实战：用户消费行为画像

以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解首先，加载用户的消费数据。...对if_has_order是否消费变量向上偏移一个单位计算加工出是否回购变量if_reorder 可视化 pp = ( pc.applymap(lambda x:1 if x > 1 else...通过分组内偏移、排序、累计求和等方法实现。分组内的各种骚操作可以了解东哥的pandas进阶宝典。...values='user_id',aggfunc='count',fill_value=0) pp2.plot.area(figsize=(12,6)) 8.高质量客户分析按客户ID分组对订单金额求和，然后计算每个客户的订单总和占累计求和的比例...9.计算用户生命周期求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

, 5, 0.01) # 生成1000个点的数组 xs, ys = np.meshgrid(points, points) z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2) # 计算矩阵的平方和开根...[False, True], [True, False]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]]) # 只指定condition时，返回np.nonzero()，即非零元素的索引...(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...() # 求累计和 walk.min() walk.max() (np.abs(walk) >= 10).argmax() # 首次到达10的索引数 # 一次模拟多个随机漫步 nwalks =...(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和 print(walks) # 计算首次到达30 hits30 = (np.abs(walks) >= 30).any(1) # 在列方向上进行对比

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ROCR包中ROC曲线计算是取大于cutoff还是大于等于cutoff

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