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NumPy能力大评估：这里有70道测试题

如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何在 2d NumPy 数组中交换两个行？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换行 1 和行 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 18....如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）行。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？ 难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

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NumPy能力大评估：这里有70道测试题

如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何在 2d NumPy 数组中交换两个行？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换行 1 和行 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 18....如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）行。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？ 难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

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    70道NumPy 测试题

    如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何在 2d NumPy 数组中交换两个行？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换行 1 和行 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 18....如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）行。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？ 难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

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    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具...输入： 输出： 答案： 16.如何交换2维numpy数组中的两个列？ 难度：2 问题：交换数组arr中的第1列和第2列。 答案： 17.如何交换2维numpy数组中的两个行？...难度：2 问题：在数组arr中交换第1行和第2行。 答案： 18.如何反转2维数组的行？ 难度：2 问题：反转二维数组arr的行。 答案： 19.如何反转二维数组的列？...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）行。 答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？

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    numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

    在numpy和torch的数据结构中，都有表示变量是否在内存中数据连续存储的概念。...连续存储又分为按照行优先（C order）和按照列优先（Fortran order） 行优先 C order 行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。...Pascal, C，C++，Python都是行优先存储的。...因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: 这里要说明一下，如果直接用这些值创建的numpy变量是连续的，因为Python默认 C order，新创建的numpy都是行优先的 但是我们创建...连带影响 不连续的numpy转为tensor后也是不连续的 不连续的tensor转为numpy后也是不连续的 修正连续性 变量可以通过重新开辟空间，将数据连续拷贝进去的方法将不连续的数据变成某种连续方式

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    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。...拆分输入和输出功能 通常将加载的数据分解为输入变量（X）和输出变量（y）。 我们可以这样做，将最后一列前的所有行和列分段，然后单独索引最后一列。...对于输入要素，在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列，并且在列索引中指定-1。...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。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。

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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。...一维数组的索引 一般来说，NumPy 中索引的工作方式与使用其他编程语言（如 Java，C＃ 和 C ++）时的经验类似。...在指定输入，输出变量，或从测试集所在行中提取训练数据行，这些机器学习经常用到的操作时，切片无疑是非常好用的。 切片使用冒号运算符'：' 冒号之前之后的索引值分别代表“ from ”和“ to ”。...拆分输入输出 将加载的数据分解为输入变量（X）和输出变量（y）在机器学习中是很常见的操作。 我们可以通过切片得到不包括最后一列的所有数据行，然后单独索引最后一列来实现输入输出变量的分离。...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。

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    第一章2.11-2.16 向量化与 pythonnumpy 向量说明

    2.11 向量化 向量化是消除代码中显示 for 循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要....指令,但是 CPU 也不差.总体而言向量化能够加速你的代码.经验法则是只要有其他可能,就不要使用显示 for 循环. 2.16 python/numpy 向量说明 python 语言有很高的灵活性,这是一种优势也是一种劣势...,总体来说这是 python 语言的优势,这让 python 语言的表现力更强.但是这也是一个劣势,有时会出现一些非常细微的错误和非常奇怪的错误,特别是当你不熟悉 python 语言和 numpy 广播运作的方式时....例如如果你想用一个列向量把它加到一个行向量上,你可能会认为维度不匹配或者是类型错误等等错误,但实际上这是可以执行的,实际上会得到一个行向量和一个列向量求和之后的矩阵. import numpy as...-0.07583196] print(a.shape) (5,) # (5, )的shape即是python中秩为1的数组 # 它既不是行向量也不是列向量,这导致他有一些不直观的效果 # 例如,

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    NumPy学习笔记

    本篇概览 欣宸是个Java程序员，最近正在学习Python，本文记录了NumPy库的学习过程，主要用途是作为笔记来总结和温习，另外如果您也是一位初学者，希望本文能给您一些参考； 关于NumPy NumPy...，可以指定初始化的值： 几个与维度相关的字段和方法： 三位数组：假设已有二维数组是35的形状，现在变成三维的，也就是两个35的二维数组，形状参数就是(2,3,5)那么写法如下： NumPy数组支持加号操作...和jk相乘后，变为ik，j维度消失了： 上图的ij,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算： 关于轴 约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维数组...，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean是计算平均值...： 二维数组，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息，右边是列信息： 找出符合条件的元素： 堆叠 试想两本书可以怎么摆放？

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    Java中将特征向量转换为矩阵的实现

    前言在上期文章中，我们探讨了Python中如何将特征向量转化为矩阵，分析了在数据预处理和特征工程中的应用。我们详细介绍了如何使用numpy库进行向量和矩阵操作，展示了在数据分析和机器学习中的实际应用。...本期，我们将从Python的特征向量处理扩展到Java中实现类似功能。我们将讨论如何在Java中将特征向量转换为矩阵，介绍相关的库和实现方式。...通过具体的源码解析和应用案例，帮助开发者理解和应用Java中的矩阵操作。摘要本文将重点介绍如何在Java中将特征向量转换为矩阵。...使用 assertEquals 断言方法验证转换后的矩阵的行数和列数是否符合预期（2行和3列）。使用 assertEquals 断言方法验证矩阵的第一个元素（位于第一行第一列）是否为1.0。2....使用 assertEquals 断言方法验证转换后的矩阵的行数和列数是否符合预期（2行和3列）。

    20221

    Python数据清洗 & 预处理入门完整指南

    你可以接触到非常多的库，但在Python中，有三个是最基础的库。任何时候，你都很可能最终还是使用到它们。这三个在使用Python时最流行的库就是Numpy、Matplotlib和Pandas。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...这里的第一个冒号表示包含所有行，而「1:3」则表示我们取索引为 1 和 2 的列。不要担心，你很快就会习惯 Python的计数方法的。 现在，我们希望调用实际上可以替换填充缺失数据的方法。...「：」表示希望提取所有行的数据，0表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用0表示，狗将用2表示，猫将用3表示。 你发现什么潜在问题了吗？...如果我们的Y列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

    1.3K20

    如何在 Python 中将作为列的一维数组转换为二维数组？

    数组是编程中的基本数据结构，使我们能够有效地存储和操作值的集合。Python作为一种通用编程语言，提供了许多用于处理数组和矩阵的工具和库。...在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。我们将介绍各种方法，从手动操作到利用强大的库（如 NumPy）。...2−D 数组 二维数组，也称为二维数组或矩阵，通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。它可以可视化为网格或表格，其中每个元素都由其行和列索引唯一标识。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。

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    pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

    标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。语法与上面的示例类似。...这使得同时对多个列进行取整变得容易。 可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

    10.4K20

    数据清洗&预处理入门完整指南

    但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。 那么，应该怎么做呢？...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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    数据清洗预处理入门完整指南

    但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。 那么，应该怎么做呢？...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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    数据清洗&预处理入门完整指南

    但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。 那么，应该怎么做呢？...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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    统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

    也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....用 .swaplevel() 可以调换两个索引contry和year的位置： ? 3. 将索引与变量互换 使用 .reset_index([]) 可以将索引变成列变量。 ?...使用 .set_index([])，也可以讲变量变成索引： ? 4....数据透视表 大家都用过excel的数据透视表，把行标签和列标签随意的布局，pandas也可以这么实施，使用 .unstack() 即可： ? 四、数据的导入导出 1....发现了一个问题——第一行被当做变量名了！所以要指定 header=None： ? 变量名变成了0、1，还是变扭啊，我们来指定个变量吧： ? 用 names= 可以指定变量名。

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    数据清洗&预处理入门完整指南

    但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。 那么，应该怎么做呢？...这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。Numpy 是满足所有数学运算所需要的库，由于代码是基于数学公式运行的，因此就会使用到它。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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