一、引入Pandas进行数据处理的必要性 NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象，并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数，为数值计算提供了许多不可或缺的功能。...建立在 NumPy 数组结构上的 Pandas 库，为常见的各种数据处理任务提供了捷径。Pandas 有三个基本对象：Series、DataFrame 和 Index。...对象是一个带索引的一维数组，可以基于以下对象来创建： Python列表、Python字典、一维ndarray数组对象、甚至一个标量 （一）通过列表创建Series 基于列表创建，索引是从0开始的整数...、字典、一维数组或单个标量。...1、创建时如果是不同类型的数据，则会统一转化为 object 类型 # 创建时如果是不同类型的数据，则会统一转化为object类型 tp1 = pd.Series([0.25, '0.5', 0.75,
]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据 用标签切片，包含行与列结束点 提取标量值 快速访问标量：效果同上 用整数位置选择： 用整数切片： 显式提取值(好用) 总结 ---- 前言 ...，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了...、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、**连接（join）**数据集； 灵活地重塑（reshape...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...install numpy 生成对象·一维Series 用值列表生成 Series 时，Pandas 默认自动生成整数索引： import pandas as pd import numpy as
在使用步骤 1 中的索引运算符后，尝试链接操作时，智能将无法工作，但将继续使用步骤 2 中的点符号。下面的屏幕快照显示了在选择了索引之后的弹出窗口。director_name带点符号。...Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。 当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。 因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...序列的索引运算符的一种可接受的用例是在进行布尔索引时。 有关更多详细信息，请参见第 6 章“索引对齐”。 我在本节中将这种行切片称为惰性，因为它不使用更明确的.iloc或.loc。...重要的是在步骤 1 中删除丢失的值，因为where方法最终将在以后的步骤中将其替换为有效数字。 第 2 步中的摘要统计信息为我们提供了一些直观的方法来限定数据上限。...布尔数组的整数位置与数据帧的整数位置对齐，并且过滤器按预期进行。 这些数组也可以与.loc运算符一起使用，但是它们对于.iloc是必需的。 步骤 6 和 7 显示了如何按列而不是按行进行过滤。
NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...如果数据存储在两个Python列表a和b中，我们可以迭代每个元素，如下所示： 确实符合我们的要求，但如果a和b每个包含数百万个数字，我们将为Python中循环的低效率付出代价。...如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。除了基本类型(整数、浮点数等)之外，数据类型对象还可以表示数据结构。...从数组中提取的项（例如，通过索引）由Python对象表示，其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。 阵列标量允许容易地操纵更复杂的数据排列。 ?...image.png NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表，所有元素（通常是数字）的类型都相同，并通过正整数元组索引。在NumPy中，维度称为轴。轴的数目为rank。
现在传递非整数索引的序列会引发 IndexError，就像传递单个非整数标量时一样。...(gh-15805) numpy.delete不再将布尔索引转换为整数 这结束了从 1.8 开始的弃用，np.delete 将布尔数组和标量转换为整数索引。...现在传递非整数索引序列会引发IndexError，就像传递单个非整数标量时一样。...(gh-15805) numpy.delete不再将布尔索引转换为整数 这结束了从 1.8 开始的弃用，其中np.delete会将布尔数组和标量转换为整数索引。...(gh-15805) numpy.delete不再将布尔索引转换为整数 这解决了从 1.8 版本开始，np.delete会将布尔数组和标量转换为索引参数。
数据类型 另请参见 数据类型对象 与数组关联的数据类型对象可以在dtype 属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。 其他属性 ndarray.T 转置数组的视图。...数据类型 另请参见 数据类型对象 与数组关联的数据类型对象可以在 dtype 属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。 其他属性 ndarray.T 数组的转置视图。...数据类型 另请参见 数据类型对象 与数组关联的数据类型对象可以在dtype属性中找到： ndarray.dtype 数组元素的数据类型。 其他属性 ndarray.T 转置数组的视图。...itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的数据类型） max([axis, out, keepdims, initial, where]) 返回给定轴上的最大值。...视图（切片等）在创建时从其基础数组继承 WRITEABLE，但对于可写数组的视图可以随后被锁定，而基础数组保持可写。 （相反则不成立，即不能将视图从只读数组改为可写。
当限定在更小的层次时，深度学习背后的基础都是数学。所以在开始深度学习和编程之前，理解基本的线性代数是至关重要的。 ? 深度学习背后的核心数据结构是标量，向量，矩阵和张量。...标量 标量是单个数字，是一个 0 阶张量的例子。符号 x∈ℝ 表示 x 是一个标量，属于一组实数值 ℝ。 深度学习有不同的有趣的数字集合。ℕ 表示正整数集合（1,2,3，...）。...ℚ 表示有理数的集合，有理数可以表示为两个整数组成的分数。 Python 中内置一些标量类型 int，float，complex，bytes 和 Unicode。...在 NumPy 这个 python 库中，有 24 种新的基本数据类型来描述不同类型的标量。...矩阵转置 通过矩阵转置，你可以将行向量转换为列向量，反之亦然。 A=[aij]mxn AT=[aji]n×m ? ? 张量 张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。
在进行测试时，我们通常需要生成随机数组： 向量索引 一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们： 除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...「view」：它们并不存储数据，也不会在数据被索引后发生改变时反映原数组的变化情况。...正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数： 标量积有自己的运算符： 执行三角函数时也无需循环： 我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...在 pandas 中执行它可能是更好的选择，因为在 pandas 中，该特定运算的可读性要高得多，也不那么容易出错： – pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy
在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...R语言不用事先声明对象或变量，对象在赋值时同步创建。对象或变量名以字母开头，可由字母、数字、“.”、“_”组成。...对象赋值一般使用赋值符号“在函数内部时“=”只具有参数传递作用，举例如下： 在函数的括号内部使用“=”则将一个值传递给函数的内置参数...具体示例如下： 向量（vector）是存储数据的一维数组，标量可以理解为只含有一个元素的向量。...向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于
数组使您能够使用类似标量元素之间等效操作的语法在整个数据块上执行数学运算。...numpy.where时，可以将标量和数组组合在一起。...在本节中，我只讨论 NumPy 内置的二进制格式，因为大多数用户更倾向于使用 pandas 和其他工具来加载文本或表格数据（详见第六章：数据加载、存储和文件格式）。...: float64 更喜欢loc的原因是因为在使用[]进行索引时，对整数的处理方式不同。...通过行和列标签选择单个标量值 df.iat[row, col] 通过行和列位置（整数）选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行或列 整数索引的陷阱 使用整数索引的 pandas 对象可能会成为新用户的绊脚石
只有一个元素的张量才能转换为Python标量在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。...当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。...理解错误信息为了理解错误信息，让我们首先澄清一些术语：张量：在本文中，张量指的是多维数组或矩阵。标量：标量指的是单一值，例如数字或字符串。...在Python中，您通常可以使用item()方法将张量转换为标量。如果张量只包含一个元素，该方法将返回张量的标量值。...在实际的深度学习应用场景中，我们常常需要处理张量数据，并在必要时将张量转换为标量进行进一步操作。下面是一个示例代码，演示了如何处理只有一个元素的张量和处理包含多个元素的张量时避免出现错误。
pandas提供了更多非数值数据的便利的处理方法。 如果转换过程因为某种原因而失败了（比如某个不能被转换为float64的字符串），就会引发一个ValueError。...在一个二维数组中，各索引位置上的元素不再是标量而是一维数组： In [72]: arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) In [73]:...在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。..., 0. ]]) 后面会看到，这类二维数据的操作也可以用pandas方便的来做。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...只讨论NumPy的内置二进制格式，因为更多的用户会使用pandas或其它工具加载文本或表格数据。 np.save 和 np.load np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。
如果某字符串数组表示的全是数字，也可以用astype将其转换为数值形式 numeric_strings = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype=np.string...pandas提供了更多非数值数据的便利的处理方法。 调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype与旧的dtype相同。...布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...数组转置和轴对换 返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。 转置T属性。...arr.T 在进行矩阵计算时，经常需要用到该操作，比如利用 np.dot 计算矩阵内积：np.dot(arr.T, arr) transpose 需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置
数据的分组运算（聚合、转换、函数应用等）。。 虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。...图4-1 NumPy数组中的元素索引 在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。..., 0. ]]) 后面会看到，这类二维数据的操作也可以用pandas方便的来做。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...4.4 用于数组的文件输入输出 NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。这一小节只讨论NumPy的内置二进制格式，因为更多的用户会使用pandas或其它工具加载文本或表格数据（见第6章）。
通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。 ? 在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ?...python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字，代表音频信号的一小部分。
但是有更好的方法：arange函数对数据类型敏感，如果将整数作为参数，生成整数数组；如果输入浮点数（例如arange(3.)），则生成浮点数组。 但是arange在处理浮点数方面并不是特别擅长： ?...出于测试目的，通常需要生成随机数组，NumPy提供随机整数、均匀分布、正态分布等几种随机数形式： ? 向量索引 一旦将数据存储在数组中，NumPy便会提供简单的方法将其取出： ?...上面展示了各式各样的索引，例如取出某个特定区间，从右往左索引、只取出奇数位等等。 但它们都是所谓的view，也就是不存储原始数据。并且如果原始数组在被索引后进行更改，则不会反映原始数组的改变。...NumPy允许像普通数字一样操作整个数组（加减乘除、整除、幂）： ? △ 和Python中一样，a//b表示div b（整除），x**n表示xⁿ 向量还可以与标量进行类似的运算，方法相同： ?...4、因为这个特殊的操作方式更具可读性和它可能是一个更好的选择，这样做的pandas不易出错： pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy()：通过第2列再通过第
有时为了书写方便，会把列向量写成，T表示转置。 实现与应用 在程序中，创建行向量或者列向量，一般以NumPy数组实现。...如下所示，我们创建一个由随机整数组成的列表： import random lst = [random.randint(1, 100) for i in range(100000)] 如果要计算列表中每个整数的平方...print(cor_vec) 输出： (0, 2) 1 (0, 1) 1 (0, 0) 1 (1, 2) 1 (1, 0) 2 (1, 3) 1 第一列数字表示(2)中语料库文本的索引，0表示的是文本“...第二列数字表示在该文本中，词语的索引，例如“(0, 2)”中的2表示词语“learn”在0所表示的文本中的索引是2。...除了将词语出现次数进行向量化之外，在NLP中，还会实现TF-IDF向量化和哈希向量化，具体内容请参阅《数据准备和特征工程》（电子工业出版社）。
首个 Pandas 1.0 候选版本显示出，现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量，遵循语义化版本控制（Semantic Versioning）形成了新的弃用策略，网站也经过了重新设计…...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。...Bug 修复 新版本还修复了大量 bug，提高了数据分析的可信度。 此前，在遇到分类数据以外的值时，fillna() 会引发 ValueError。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。
formatSpec = '%d %f';sizeA = [2 Inf];读取文件数据并按列顺序填充输出数组 A。fscanf 在整个文件中重新使用格式 formatSpec。...2.0000 3.0000 4.0000 5.0000 0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324fclose(fileID);转置该数组...数据类型： doubleformatSpec - 数据字段的格式 字符向量 | 字符串标量文件中数据字段的格式，指定为字符向量或由一个或多个转换设定符组成的字符串标量。...fscanf 在读取文件时，会尝试将数据与 formatSpec 指定的格式进行匹配。数值字段下表列出了可用于数值输入的转换设定符。fscanf 将值转换为其十进制（以 10 为基数）的表示形式。...如果 MATLAB® 无法将文件数据与 formatSpec 相匹配，则 A 可以是数值或字符数组。A 的类取决于 fscanf 在停止处理之前读取的值。
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