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干货！机器学习中，如何优化数据性能

避免使用append来逐行添加结果 很多人在逐行处理数据的时候，喜欢使用append来逐行将结果写入DataFrame或ndarry。...类似下面的写法： 这是非常不好的习惯，numpy或pandas在实现append的时候，实际上对内存块进行了拷贝——当数据块逐渐变大的时候，这一操作的开销会非常大。...下面是官方文档对此的描述： Numpy: Pandas.DataFrame: 实际上，受list的append操作的影响，开发者会不假思索的认为numpy和pandas中的append也是简单的数组尾部拼接...如果在某些特殊需求下（例如当前行的处理逻辑依赖于上一行的处理结果）并且需要构造新的数组，不能直接写入源数据时。这种情况下，建议提前声明一个足够大的数据块，将自增的逐行添加改为逐行赋值。...解决办法：上图中的警告建议，当你想修改原始数据时，使用loc来确保赋值操作被在原始数据上执行，这种写法对开发人员是无歧义的（开发人员往往会误认为链式赋值修改的依然是源数据）。

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    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    输入： 输出： 答案： 15.如何将处理标量的python函数在numpy数组上运行？ 难度：2 问题：将处理两个标量函数maxx在两个数组上运行。...输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...答案： 57.如何计算numpy二维数组每行中的最小值？ 难度：3 问题：针对给定的二维numpy数组计算每行的min-max。 答案： 58.如何在numpy数组中找到重复的记录？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。...难度：4 问题：从给定的一维数组arr，使用步长生成一个二维数组，窗口长度为4，步长为2，如[[0,1,2,3]，[2,3,4,5]，[4,5,6,7]..]

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    NumPy中einsum的基本介绍

    是什么einsum呢 使用einsum函数，我们可以使用爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）在NumPy数组上指定操作。 假设我们有两个数组，A和B。...[4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]]) 我们通常如何在NumPy中执行此操作？...如何使用einsum 关键是为输入数组的轴和我们想要输出的数组选择正确的标签。 函数使我们可以选择两种方式之一执行此操作：使用字符串或使用整数列表。...对于两个二维数组A和B，矩阵乘法操作可以用np.einsum(‘ij,jk->ik’, A, B)完成。 这个字符串是什么意思？想象’ij,jk->ik’在箭头->处分成两部分。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。

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    NumPy 初学者指南中文第三版：11~14

    left[0] = steps[::-1] left[1] = 360 up[0] = 20 up[1] = steps[::-1] 我们可以加入路径部分，但是在执行此操作之前，请使用T运算符转置数组...我们可以使用操作系统的包管理器来安装scikit-learn，尽管此选项可能有效或无效，具体取决于您的操作系统，但这应该是最方便的方法。 Windows 用户只需从项目网站下载安装程序即可。...如所承诺的，以下是该示例最重要部分的逐行说明： 函数 描述 pygame.display.set_mode((w,h), pygame.OPENGL|pygame.DOUBLEBUF) 此函数将显示模式设置为所需的宽度...我们从二维正方形网格上的随机配置开始。 网格中的每个单元可以是死的或活着的。 此状态取决于小区的邻居。 您可以在这个页面上详细了解规则。...numpy.row_stack(tup)：逐行堆叠数组。 numpy.save(file, arr)：以 NumPy .npy格式将 NumPy 数组保存到文件中。

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    ； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...下面我们来逐行分析代码的具体实现： import numpy as np import pandas as pd 这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    Python NumPy迭代器协议与高效遍历

    为此，NumPy 提供了更高效的迭代工具，如nditer和ndenumerate，通过优化底层操作，显著提升了遍历性能。此外，了解 NumPy 的迭代器协议还可以更灵活地处理多维数组。...但在以下场景中，高效遍历显得尤为重要： 大规模数组操作：直接使用 Python 循环遍历大规模 NumPy 数组效率低下。 多维数组处理：高维数据的逐元素操作需要更灵活的迭代工具。...基本迭代器协议 在 NumPy 中，数组是可迭代对象，可以直接使用 Python 的迭代协议进行操作。...多维数组迭代 对于多维数组，直接使用迭代器会逐行遍历： # 创建二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 遍历每行 for row in arr:...), 值：2 索引：(0, 2), 值：3 索引：(1, 0), 值：4 索引：(1, 1), 值：5 索引：(1, 2), 值：6 ndenumerate 非常适合需要同时访问索引和元素值的场景，如矩阵操作或数据标注

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    基于OpenCV的图像翻转和镜像

    本期，我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。 01. 依赖包要求 NumPy —用于矩阵运算并对其进行处理。...如果我们要获取图像矩阵或格式，它由常规if和else条件组成。 镜像图像 要基本镜像图像，我们需要从左到右逐行反转矩阵。让我们考虑一个matrix A。...as np >>> mirror_ = np.fliplr(A) >>> mirror_ [[1, 1, 4], [0, 8, 2], [1, 8, 3]] 我们也可以在不使用NumPy模块的情况下执行此操作...如果在图像矩阵上执行相同的操作将花费一些时间，因为它们是非常大的矩阵，并且我们不希望我们的代码执行得非常慢。....imshow(image_mirror, cmap='gray') return True return image_mirror 上面的函数返回一个图像矩阵，该矩阵从左向右逐行反转或翻转

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    每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

    在这篇文章中，我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...这些操作可分为4个主要类别: 创建数组 操作数组 数组合并 带数组的线性代数 首先就是需要引入numpy的包 import numpy as np 创建数组 1.特定范围内的随机整数 ?...我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...操作数组 让我们首先创建一个二维数组: ? 8. 扁平化 Ravel函数使数组扁平化(即转换为一维数组)。 ? 默认情况下，数组是通过逐行添加来扁平化的。...如果我们在一个6x3数组上应用hsplit得到3个子数组，得到的数组的形状将是(6,1)。 ? 数组合并 在某些情况下，我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。

    2.4K20

    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    ，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...是在numpy的基础上实现的，所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用： 通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与numpy...apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作

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    如何为机器学习索引，切片，调整 NumPy 数组

    有关示例，请参阅笔者以前的文章： 如何在Python中加载机器学习数据 本节假定你已经通过不同于上述两种的其他方式加载或生成了你的数据，现在正使用 Python 列表来存储这些数据。...[11 22 33 44 55] numpy.ndarray'> 二维列表转换为数组 在机器学习中，更有可能产生或需要二维数据。...例如，一些库（如 scikit-learn）可能需要将输出变量（y）的一维数组变形为二维数组，在每列的基础上增加该列的结果。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组 将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。...(5,) (5, 1) 将2维数组转化为3维数组 对于需要一个或多个时间步长以及特征的多样本的算法，通常需要将每行代表序列的二维数组调整为三维数组。

    6.1K70

    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...也许你通过使用自定义代码生成或加载数据，现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。 你可以通过调用array()函数将二维列表转换为NumPy数组。...一维索引 一般来说，索引的工作方式与你使用其他编程语言（如Java、C＃和C ++）的经验相同。 例如，你可以使用括号操作符[]来访问元素，指定零偏移索引来检索值。...例如，一些库（如scikit-learn）可能需要输出变量（y）中的一维数组被重塑为二维数组，该二维数组由一列及每列对应的结果组成。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。

    19.1K90

    Numpy 简介

    它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...NumPy包的核心是ndarray对象。 它封装了python原生的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。...通常，这些操作的执行效率更高，比使用Python原生数组的代码更少。...例如，对于二维数组，C代码(如前所述)会扩展为这样： NumPy为我们提供了两全其美的解决方案：当涉及到ndarray时，逐个元素的操作是“默认模式”，但逐个元素的操作由预编译的C代码快速执行。...ndarray.flat 数组上的一维迭代器. ndarray.flatten([order]) 返回折叠成一维的数组的副本。

    4.7K20

    【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧

    第三部分：NumPy数组操作 1. NumPy数组的索引与切片（进阶） 在之前的基础部分，我们已经了解了一维和二维数组的基本索引与切片操作。...NumPy与其他Python库的集成 NumPy通常与其他科学计算和数据分析库一起使用，如Pandas、Matplotlib等。它为这些库提供了高效的数组操作支持。...内存布局和连续性 NumPy数组在内存中的布局对性能也有很大的影响。NumPy数组可以是行优先（C风格）或列优先（Fortran风格）的，行优先数组在逐行访问时更快，而列优先数组在逐列访问时更快。...因此，某些NumPy操作可以在多线程环境中并行执行。...在大多数情况下，推荐使用多进程或其他并行计算库（如multiprocessing或joblib）来实现真正的并行计算。

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    NumPy能力大评估：这里有70道测试题

    如何创建一个 Python 函数以对 NumPy 数组执行元素级的操作？ 难度：L2 问题：转换函数 maxx，使其从只能对比标量而变为对比两个数组。...如何在 Python NumPy 数组中仅输出小数点后三位的数字？ 难度：L1 问题：输出或显示 NumPy 数组 rand_arr 中小数点后三位的数字。...如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 中执行概率采样？ 难度：L3 问题：随机采样 iris 数据集中的 species 列，使得 setose 的数量是 versicolor 和 virginica 数量的两倍。...如何逐行计算数组中所有值的数量？ 难度：L4 问题：逐行计算唯一值的数量。

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    NumPy能力大评估：这里有70道测试题

    如何创建一个 Python 函数以对 NumPy 数组执行元素级的操作？ 难度：L2 问题：转换函数 maxx，使其从只能对比标量而变为对比两个数组。...如何在 Python NumPy 数组中仅输出小数点后三位的数字？ 难度：L1 问题：输出或显示 NumPy 数组 rand_arr 中小数点后三位的数字。...如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 中执行概率采样？ 难度：L3 问题：随机采样 iris 数据集中的 species 列，使得 setose 的数量是 versicolor 和 virginica 数量的两倍。...如何逐行计算数组中所有值的数量？ 难度：L4 问题：逐行计算唯一值的数量。

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    Numpy库

    它提供了多维数组对象以及各种派生对象（如掩码数组和矩阵），并包含大量用于快速数组操作的数学函数库。 基础知识 数组创建 NumPy的主要数据结构是ndarray，即同质的多维数组。...dtype：数据类型，NumPy支持多种数据类型。 数组索引与切片 NumPy支持对数组进行索引和切片操作，可以方便地访问和修改数组中的特定部分： 一维数组索引：使用正整数或负整数进行索引。...数组操作 NumPy提供了丰富的数学函数库，可以对数组执行各种数学运算： 基本数学函数：加、减、乘、除等算术运算。 统计函数：求和、平均值、最大值、最小值等。...处理NaN值的函数：如nanmax()、nanmin()等，用于处理包含NaN值的数组操作。 如何在NumPy中实现矩阵分解算法？...向量化操作： 利用NumPy的向量化操作来替代循环，这将显著提升性能。例如，使用NumPy的np.add 、np.multiply 等函数进行数组操作，而不是逐个元素地进行加法或乘法运算。

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    70道NumPy 测试题

    如何创建一个 Python 函数以对 NumPy 数组执行元素级的操作？ 难度：L2 问题：转换函数 maxx，使其从只能对比标量而变为对比两个数组。...如何在 Python NumPy 数组中仅输出小数点后三位的数字？ 难度：L1 问题：输出或显示 NumPy 数组 rand_arr 中小数点后三位的数字。...如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 中执行概率采样？ 难度：L3 问题：随机采样 iris 数据集中的 species 列，使得 setose 的数量是 versicolor 和 virginica 数量的两倍。...如何逐行计算数组中所有值的数量？ 难度：L4 问题：逐行计算唯一值的数量。

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