首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有办法每隔30行循环一次矩阵/数组/df以返回scipy.stats.describe

是的,可以使用循环来实现每隔30行循环一次矩阵/数组/df并返回scipy.stats.describe的结果。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一个示例矩阵/数组/df
matrix = np.random.rand(100, 10)

# 定义每隔30行循环一次的函数
def describe_every_30_rows(matrix):
    result = []
    for i in range(0, len(matrix), 30):
        subset = matrix[i:i+30]
        result.append(stats.describe(subset))
    return result

# 调用函数并打印结果
result = describe_every_30_rows(matrix)
for r in result:
    print(r)

这段代码首先生成了一个大小为100x10的示例矩阵/数组/df。然后定义了一个函数describe_every_30_rows,该函数接受一个矩阵/数组/df作为输入,并使用循环每隔30行取出子集,然后调用scipy.stats.describe函数计算子集的描述统计信息。最后,将每个子集的描述统计信息存储在一个列表中,并打印出来。

请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。另外,关于scipy.stats.describe函数的详细信息,可以参考腾讯云提供的SciPy文档:SciPy文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

计算矩阵中全1子矩阵的个数

mat ,请你返回有多少个 子矩形 的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...一眼就看到了函数里的六层循环, 么的说, O(n^6). 这时, 我大哥说他的时间复杂度是 O(n^3). 那我这小心情, 必须整出来, 再想. 方案二 上面的六层循环中, 能不能想办法去掉一层呢?...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...上面的四层循环, 有没有什么办法能再减少一层呢? 想一下, 我们在第四层循环中, 向右遍历, 找的是什么?

2.6K10

Python那些熟悉又陌生的函数,每次看别人用得很溜,自己却不行?

每个数组都有其特定的用途,但是这里的吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组,这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内的均匀间隔值。...Linspace返回在指定间隔内均匀间隔的数字。因此,给定一个起始点和停止点,以及一些值,linspace将在NumPy数组中为您均匀地分隔它们。这对于绘图时的数据可视化和轴声明特别有用。...现在让我们以删除一个列为例: df.drop('Row A', axis=0) df.drop('Column A', axis=1) 我不知道我写了多少次这行代码,直到我真正知道为什么我要声明轴是什么...我最喜欢的理由,或者至少我是怎么记得的: df.shape (# of Rows, # of Columns) 从pandas dataframe调用shape属性将返回一个tuple,其中第一个值表示行数...6)] zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致 # 输出 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(*zipped) # 与 zip 相反,*zipped 可理解为解压,返回二维矩阵式

1.3K10
  • 【STM32F407的DSP教程】第21章 DSP矩阵运算-加法,减法和逆矩阵

    注意事项: pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上。

    1K30

    【STM32F429的DSP教程】第21章 DSP矩阵运算-加法,减法和逆矩阵

    注意事项: pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上。

    1.6K30

    基于协同过滤的推荐引擎(实战部分)

    ,然后对比的计划T.T,没有矩阵,就用不上SVD的优势,真的,童话里都是骗人的……不过没关系,办法总比困难多。...这是我第二个想到的方法,但是一算,第一层for循环100004条,第二个for循环取决于当前userId的数量,好像有670多个用户,一人不低于20条数据,这个O(n^2)的算法效率极低,如果取1/3置零是随机的...绞尽脑汁想出这样一个办法,变化点的数量肯定远小于十万,经测试670个变化点,第一层for循环670,第二层for循环有两个变化点之间的数据乘以1/3次,效率明显提高。...运行时间及改变点数组的长度.png full_dataframe.drop_duplicates([key])函数的意思是根据key去重,这个算法是dataframe优化过的,速度很快,得到的还是dataframe...# full_data:原DataFrame # mov_id:要预测的movie id # ref_mov_id:对照的movie id # 返回值colA是要预测的列的rating,colB是对照列的

    1K70

    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

    在这一点上,ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来,我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此,我们将使用低秩矩阵分解算法。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...它搜索使函数返回最小可能输出的输入。它由SciPy库提供。最后,fmin_cg函数将循环数百次,直到我们得到尽可能小的代价。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...您可以更改电影ID并再次运行该程序,以查看与其他电影类似的内容。 ---- 本文摘选 《 python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤) 》 。 ----

    85010

    阿榜的生信笔记10—R语言综合运用2

    让我们一起加油,一起学习进步鸭一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。...矩阵的列进行操作, sum 表示对mat的每一列进行求和操作。...二、两个数据的连接inner_join(x, y) : 返回x和y交集,即两个数据集中有相同值的行。left_join(x, y) : 返回以x为基础的所有行,并将y中的匹配行合并到x中。...right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行,并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行,则将其相应列填充为 NA 。...操作运行结果如下图所示:图片三、以下是常见的问题以及解决办法:"Error: object 'x' not found"错误这种错误通常是因为没有正确加载或定义变量 x导致的。

    72100

    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)

    在这一点上,ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来,我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此,我们将使用低秩矩阵分解算法。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...它搜索使函数返回最小可能输出的输入。它由SciPy库提供。最后,fmin_cg函数将循环数百次,直到我们得到尽可能小的代价。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...您可以更改电影ID并再次运行该程序,以查看与其他电影类似的内容。 ---- 本文摘选《python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)》

    1.5K20

    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

    在这一点上,ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来,我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此,我们将使用低秩矩阵分解算法。...矩阵分解工作原理 因为评分矩阵等于将用户属性矩阵乘以电影属性矩阵的结果,所以我们可以使用矩阵分解反向工作以找到U和M的值。在代码中,我们使用称为低秩矩阵分解的算法,去做这个。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...它搜索使函数返回最小可能输出的输入。它由SciPy库提供。最后,fmin_cg函数将循环数百次,直到我们得到尽可能小的代价。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。

    57500

    python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)

    在这一点上,ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来,我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此,我们将使用低秩矩阵分解算法。...矩阵分解工作原理 因为评分矩阵等于将用户属性矩阵乘以电影属性矩阵的结果,所以我们可以使用矩阵分解反向工作以找到U和M的值。在代码中,我们使用称为低秩矩阵分解的算法,去做这个。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...它搜索使函数返回最小可能输出的输入。它由SciPy库提供。最后,fmin_cg函数将循环数百次,直到我们得到尽可能小的代价。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。

    1.5K20

    【STM32H7的DSP教程】第21章 DSP矩阵运算-加法,减法和逆矩阵

    注意事项: pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。...pSrcA,pSrcB,pDst的行数和列数必须是相同的,否则没有办法使用加法运算。 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上。

    1.6K20

    Numpy模块的基础操作-学习笔记

    数组的便捷生成 - 生成整数数组 a = np.arange(0,10) b = np.arange(0,100,3) #0开始到100,每隔3取一个数 - 生成等差数组 第一个参数是起始值,第二个参数是终止值...数组内的运算 - 求和 return_array.sum(axis=1) #按行求和,返回的也是数组 return_array.sum(axis=0) #按列求和 return_array.sum(...对数运算 np.log(return_array) #每个元素计算自然对数 np.log10(return_array) #每个元素以10为底的对数 np.log2(return_array) #以2...右侧第一列;左侧第一行 * 右侧第二列;所得的结果相加形成一个值 以此类推,将全部元素一次乘完。...10000次 x_logn= npr.lognormal(mean=0.5, sigma=1.0, size=10000) # 从自由度=4的卡方分布中取数 x_chi1 = npr.chisquare(df

    60320

    8 个 Python 高效数据分析的技巧

    一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...Linspace以指定数目均匀分割区间。所以给定区间start和end,以及等分分割点数目num,linspace将返回一个NumPy数组。这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。...在Pandas中,删除一列或在NumPy矩阵中求和值时,可能会遇到Axis。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个值代表行数,第二个值代表列数

    2.7K20

    8个Python高效数据分析的技巧。

    1 一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...stop点是一个“截止”值,因此它不会包含在数组输出中。...Linspace以指定数目均匀分割区间,所以给定区间start和end,以及等分分割点数目num,linspace将返回一个NumPy数组。 这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。...在Pandas中,删除一列或在NumPy矩阵中求和值时,可能会遇到Axis。...df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个值代表行数,第二个值代表列数。

    2.3K10

    你有被三数之和难倒吗

    恰巧这个问题我之前面顺丰时也做过嘞~ 题目大概是这样的:给定一个整数数组arr跟一个整数n,判断数组里是否存在三个整数加起来和等于整数n,存在的话返回true,不存在的话返回false。...方案二:双指针 这里我们并不知道哪个数是符合条件的三个数之一,所以对于这第一个数a,我们得循环一次遍历整个数组,首先假设它是,然后找存不存在其它两个数。...方案三:缓存用上,空间换时间 本质上,对于第一个数a,我们拿到另一个数b时,我们想尽可能快地判断数组里有没有另一个数c能够满足条件,所以我们一开始才又做了一次循环。...但是循环太耗时了,还有什么办法能比循环还快呢?这得提一提查找元素时间复杂度可以达到O(1)的哈希表。哈希表嘛,大家都很熟悉,牺牲空间以获得超快的查找速度的数据结构。...如果在确定a、b之后再循环一次把其它元素添加到哈希表中,那我们的时间复杂度还是O(n^3),用哈希表就没有意义了。那怎么办?无解了??

    30620

    烂大街的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩,你真的懂了?

    那么,有没有办法减少内存空间呢? 答:这就需要使用布隆过滤器了。 布隆过滤器底层使用bit数组存储数据,该数组中的元素默认值是0。...这样后面的请求,再拿相同的用户id发起请求时,就能从缓存中获取空数据,直接返回了,而无需再去查一次数据库。...优化之后的流程图如下: [4213f660-327e-4aeb-9aad-a4d0ac4d89df.png] 关键点是不管从数据库有没有查到数据,都将结果放入缓存中,只是如果没有查到数据,缓存中的值是空的罢了...但有个job每隔20分钟执行一次,自动更新缓存,重新设置过期时间为30分钟。 [8884a12b-dc9c-42e7-8023-caf001598a99.png] 这样就能保证,分类缓存不会失效。...同时,有一个job每隔一段时间,比如每隔12个小时请求一次获取token接口,不停刷新token,重新设置token的过期时间。

    1.2K92

    关于Tornado:真实的异步和虚假的异步

    这时候我们有两种选择:     一直在这里等着直到收发数据结束;     每隔一会儿来看看这里有没有数据;     第一种办法虽然可以解决问题,但我们要注意的是对于一个线程进程同时只能处理一个...第二种办法要比第一种好一些,多个连接可以统一在一定时间内轮流看一遍里面有没有数据要读写,看上去我们可以处理多个连接了,这个方式就是 poll / select 的解决方案。...具体说说select:select最早于1983年出现在4.2BSD中,它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组,当select()返回后,该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位...同时,由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态,但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描,所以这也浪费了一定的开销。  ...,接受其他请求或者IO操作,如此循环。

    56910
    领券