接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...; 更加灵活地重塑、转置(pivot)数据集; 轴的分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性的 IO 工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。
Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。...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: ?...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。...时间序列数据也是如此(如股票价格随时间变化)。 图像 图像是尺寸(高度 x 宽度)的像素矩阵。 如果图像是黑白(即灰度)的,则每个像素都可以用单个数字表示(通常在 0(黑色)和 255(白色)之间)。...我们可以让它处理一个小数据集,并用它来构建一个词汇表(71,290 个单词): ? 这个句子可以被分成一个 token 数组(基于通用规则的单词或单词的一部分): ?
下面,我们会展示一些性能对比,以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度,甚至是在很小的数据集上。 转置 分布式转置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...目前,转置功能相对粗糙,也不是特别快,但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的? 我什么时候应该重新分割数据帧? 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧?...使用 Pandas on Ray 的时候,用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...然而,如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程,则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理,然后在另一个进程中进行去串行化处理,因为这两个进程没有共享内存。
接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据,如SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...、转置(pivot)数据集; 轴的分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性的IO工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据,以及从HDF5格式中保存...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。
对于数据结构,无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习,当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时,主干线上会加东西。...听着很绕口,但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解,比如: 高维数组的转置 数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图,注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道),而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat..., iloc) 可互换 (stack, unstack) 可重设 (pivot, melt) ---- HOW 了解完数据帧本质之后,我们可从 Pandas 功能角度来学习它: 数据创建 (不会创建那还学什么
在Python中做探索性数据分析 在Python中进行探索性数据分析的最佳包是NumPy, Pandas和Matplotlib。...通过它们,你将学会如何在python中加载文件,转换变量,分类数据,绘图,创建样本数据集,处理缺损数据等等。这张表总结了三个库中常用的语句,这是用于探索性数据分析的最简单的小抄本之一。 5....Panda库小抄表 Pandas是非常重要的Python包之一。这张表专门介绍Pandas。...Python的数据可视化 无论是数据科学家还是非专业人士,可视化对他们来说都是最容易理解的。通过可视化图表,数据能够栩栩如生地得以展示。这份小抄就让你学会用各种姿势在Python中进行数据可视化。...小抄表—11步完成R的数据探索(附代码) 这份小抄表将手把手地教你学会用R进行探索性数据分析。从学习如何加载文件,到将变量转换为不同的数据类型,转置数据集,分类数据框,创建图表等。 12.
来源:PCS 2021 Bristol 主讲人:Thierry Dumas 内容整理:赵研 本文来自 PCS 2021 SS1 的第五场演讲,主要介绍了如何在 VVC 中使用 NN-based 的方法进行帧内预测和变换核选择...,网络可以映射输出两方面信息:1)对应的 LFNST 变换集索引;2)主变换系数是否需要转置。...图3: 的计算过程 3.2 网络训练 如前文所述,为了给不同的 采用不同的隐式表示,需要得到对应的 数据,即 VVC codec 编码得到的真实 。...对于 的块,其相邻重建块( )需要在预处理前进行转置,并对后处理后的输出结果也进行转置。...,如果 ,则选用对应 LFNST 变换集中的两个变换矩阵之一,不需要进行转置( 恒为0); "fully explicit LFNST": 去掉所有隐式表示的内容,所有信息均显式写在码流中,采用
在视频理解领域的3D卷积计算中,首先会将$k_d$ 个连续帧组成一个3D的图像序列,然后在图像序列中进行卷积计算。...在语义分割中,会使用卷积层在编码器中进行特征提取,然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸,这样才可以对原来图像的每个像素都进行分类。这个过程同样需要用到转置卷积。经典方法如:FCN2和Unet3。...对于转置卷积而言,我们实际上是想建立一个逆向操作,也就是建立一个一对多的关系。对于上边的例子,我们想要建立的其实是输出卷积中的1个值与输入卷积中的9个值的关系,如 图3 所示。...这里,用来进行转置卷积的权重矩阵不一定来自于原卷积矩阵. 只是权重矩阵的形状和转置后的卷积矩阵相同。...stride>1的转置卷积 在实际使用的过程中,我们大多数时候使用的会是stride>1的转置卷积,从而获得较大的上采样倍率。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》的第二篇,主要内容包含 区间切分 插入数据(行或列) 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...python 栗子 Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法,方法中有个bins参数来指明区间 ?...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴},再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构: 表格型 树形 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程,称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现,在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?
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?...Cholesky 分解适用于正定矩阵,将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解 。...NumPy与pandas库的集成使用有哪些最佳实践? NumPy与Pandas是Python数据科学中非常重要的两个库,它们在处理大规模数据集时具有高效性和易用性。...数据类型转换: 在处理数据时,尽量保持数据类型的一致性。例如,将所有字符串统一转换为数值类型,这样可以提高计算效率。...图像转置:可以使用NumPy对图像进行水平或垂直翻转,即交换图像的行或列。 通道分离:将彩色图像的RGB三个通道分别提取出来,并显示单通道的图像。这对于分析每个颜色通道的特性非常有用。
此外,还有专门的库如bar_chart_race,可以通过简单的代码实现动态条形图。...每帧显示的毫秒数period_length设为4500(动画时长); mp4视频的分辨率1080p,码率10Mbps以内,格式为MP4格式 源代码: import pandas as pd import...data.columns.astype(str) # 将列名转换为日期时间格式 data.columns = pd.to_datetime(data.columns, format='%Y年%m月') # 转置...figsize=(10, 6), title='AI应用网站访问月流量每月变化情况(2023年1月到2024年4月)', steps_per_period=240, # 调整动画速度,每个周期包含240帧...period_length=4500 # 每帧显示的毫秒数 ) print("脚本完成!")
本文用到的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考上一篇文章:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍。...取出DataFrame中的任意一列(或任意一行,行用iloc获取,如df.iloc[0]),其数据类型都是Series,说明DataFrame是由Series构成的。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状:", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状:", s2.shape) 形状:(4726,) 转置后形状:(4726,) 需要注意的是,Series转置之后的形状与转置之前是一样的,这是因为Series...以上就是Pandas中Series数据结构的基本介绍。Series与DataFrame的很多方法是一样的,如使用head()和tail()来显示前n行或后n行。
今天我们重新盘点66个Pandas函数合集,包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等,涉及“数据清洗”的方方面面。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出: 行列转置,我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...melt()方法可以将宽表转长表,即表格型数据转为树形数据。...分位数 skew 返回偏态系数 kurt 返回峰态系数 举例: df["语文"].max() 输出: 155 最后,再说一个比较常用的统计运算函数——累加cumsum()。...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数,也可以在评论区交流。
Pandas 是操作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。...你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表,如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段,我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表,而不是专注于 Seaborn。 我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程,该教程由四个部分组成。...第一部分:Matplotlib 绘制基本图 第二部分:如何控制图形的样式和颜色,如标记、线条粗细、线条图案和使用颜色映射 第三部分:注释、控制轴范围、纵横比和坐标系 第四部分:处理复杂图形 你可以通过这些教程来掌握...我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行操作。 如今,公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。
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