数组属性 ndarray具有多个重要属性，可以描述其特性： ndim：数组的维数，也称为rank。 shape：数组的形状，一个元组表示每个维度的大小。 size：数组中元素的总数。...在NumPy中，提供了丰富的高级数学函数和统计函数，这些函数可以用于各种数据分析和科学计算。以下是一些主要的高级数学和统计函数： 高级数学函数 线性代数： 方阵的迹：计算方阵对角线元素之和。...随机模拟：生成随机数序列，进行概率分布模拟。 其他高级数学函数： log()：计算自然对数。 exp()：指数转换。 sqrt()：平方根计算。...以下是一些最佳实践，帮助你更好地集成和使用这两个库： 理解NumPy和Pandas的关系： Pandas是基于NumPy构建的，因此大部分Pandas操作都依赖于NumPy进行数值计算。...了解这一点有助于你在编写代码时充分利用NumPy的高效性能。 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。
主要包括以下内容： 快速、高效的多维数组对象ndarray 基于元素的数组计算或者数组间的数学操作函数 用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具 线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成 成熟的C语言API，...：线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解 optimize：函数优化器和求根算法 signal:信号处理工具 sparse:稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器 special：SPECFUN的包装其...Pandas 官网： http://pandas.pydata.org/ Pandas提供了高级数据结构和函数，使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。...Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。 ...它主要包括以下子模块： 分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等 回归：Lasso、岭回归等 聚类：k-means、谱聚类等 降维：PCA、特征选择、矩阵分解等 模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵等
·学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 ·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。...77 高级IPython功能 79 致谢 81 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 82 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 83 通用函数：快速的元素级数组函数 98 利用数组进行数据处理...100 用于数组的文件输入输出 107 线性代数 109 随机数生成 111 范例：随机漫步 112 第5章 pandas入门 115 pandas的数据结构介绍 116 基本功能 126 汇总和计算描述统计...数据聚合与分组运算 263 GroupBy技术 264 数据聚合 271 分组级运算和转换 276 透视表和交叉表 288 示例：2012联邦选举委员会数据库 291 第10章 时间序列 302 日期和时间数据类型及工具...370 广播 378 ufunc高级应用 383 结构化和记录式数组 386 更多有关排序的话题 388 NumPy的matrix类 393 高级数组输入输出 395 性能建议 397 附录A Python
()函数去随机选择一些字符型数据生成一个DataFrame，再转换DataFrame的形状为5*3，最后使用pandas中的mode()函数来使用众数填补缺失值。...箱线属性描述： ① 上四分位数（Q3）：75%位置的数据值； ② 下四分位数（Q1）：25%位置的数据值； ③ 四分位距： Q=Q3-Q1； ④ 上边缘：Q3+1.5 Q； ⑤ 下边缘：Q1-1.5...pandas中提供了map函数用于数据转换，通常将一些字符型数据转换为可以用于计算机计算的数值型数据。...数据标准化是一种将整列数据约束在某个范围内的方法，经过标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。...和数据标准化一样，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行对数据的处理，但是通过上一小节中的结果可以看到，有一些数据经过标准化后出现了负值的情况
Python是免费的开源软件，是一门简单易学且功能强大的编程语言，可以进行面向对象编程，有高效的高级数据结构。 通过python可以开发网页、开发游戏、编写爬虫采集数据、进行数据挖掘和数据分析等。...随着Numpy、SCIPY、Matplotlib和pandas等众多程序库的开发，python在科学领域应用得到了广泛应用，如科学计算、数学建模、数据分析、数据挖掘等。...案例：有五个数字：1、2、3、4，5能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4、5。去掉重复的就可以。...例如range（6）等价于range（0，6）; stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。...=号把变量相等的三位数中重复的去掉。 程序源码： for i in range(1,6):for j in range(1,6):for k in range(1,6):if (i!
print("数组平均值：", mean_result) # 最大值 max_result = np.max(arr) print("数组最大值：", max_result) 通用函数 NumPy的通用函数是对数组执行元素级操作的函数...NumPy提供了丰富的随机数生成函数，用于生成符合不同分布的随机数。...pythonCopy code# 生成均匀分布的随机数 uniform_random = np.random.rand(3, 3) print("均匀分布的随机数：", uniform_random)...高级数学运算与信号处理 NumPy提供了许多高级的数学运算和信号处理工具，如傅里叶变换、线性滤波等。 傅里叶变换 傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，对于信号处理和频谱分析非常有用。...NumPy可以与深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）结合，进行多模态数据处理和深度学习模型的构建。
，如平均数或中位数归因。...了解评估回归模型的各种指标，如MSE（平均平方误差）、MAE（平均绝对误差）和R2得分 能够比较不同的回归模型 2....SVM解决非线性分类问题 决策树分类器 K-nearest分类器 Naive Bayes分类器 了解分类算法质量的几个指标，如准确率、精确度、灵敏度、特异性、召回率、F-L评分、混淆矩阵、ROC曲线。...高级水平（所需时间：18-48个月） 接下来是更高级的阶段，这需要数据人能够处理高级数据集，如文本、图像、语音和视频。...第2级能力可以在7到18个月内实现。第3级能力可以在18至48个月内实现。这一切都取决于所投入的努力和每个人的专业背景。 好，以上就是今天的分享。如果大家还有数据分析方面相关的疑问，就在评论区留言。
首先我们来划定范围，先排除掉不可能的签约，比如拜仁的莱万多夫斯基，或者是热刺的哈里凯恩亦或是皇马的哈基姆本泽马，这三人都是世界级中锋，但是由于身价等多种因素导致他们加盟尤文图斯的可能性无限趋近于零。...首先来看看同在西甲的苏亚雷斯和莫拉塔： 这里我们抽取中锋最重要的两项数据，进球数和进球转化率，可以看到在进球数相差4个的情况下，莫拉塔的进球转化率仅为14.5%，落后于苏亚雷斯的19%。 ...，将多个指标转化为少量互相不相关且不可观测的随机变量（即因子），以提取原有指标的绝大部分的信息的统计方法。...因子分析首先将原始数据标准化处理，建立相关系数矩阵并计算其特征值和特征向量，接着从中选择特征值大于等于1的特征值个数为公共因子数，或者根据特征值累计贡献率大于80%来确定公共因子，求得正交或斜交因子载荷矩阵...但是公共因子与原有变量指标之间的关联程度由因子载荷值体现，由于初始因子载荷矩阵结构不够简明，各个因子的含义不突出。
但面对亿级数据的业务场景，将会面临着不同的问题和不同的处理方案。今天讨论了京东物流在亿级数据管理和应用方面，利用Apache Doris进行的探索和实践。...01 业务场景介绍 首先和大家分享下京东物流业务的需求和亿级数据自助应用的背景。介绍京东物流经营数据发展路线，底层数据的演进思路，业务对于数据诉求迭代。 1....高性能，秒级计算，利用列存储和内存计算，实现千万级数据分析的秒级响应；提升性能，支撑更多的分析维度和更大的数据范围。...分析工具功能矩阵 由前面的分析，总结了分析工具的功能矩阵： image.png 03 解决方案 数据从无到有，从有到准，从准到全，每个阶段都会面临不同的业务诉求，需要紧跟业务变化做迭代。 1....新调度引擎引入，按照任务不同的加工场景选择不同调度引擎（Hive/Spark）,以最小代价实现调入任务跑数。 2.
零阶张量是普通的数，是张量的最底层的存在，也是最容易理解的一个部分。 一阶张量是向量，是数的有序的组合的结果。 张量的核心便在于——组合。 同样的，将一阶张量再进行有序组合，得到二阶张量。...线性代数告诉我们一个矩阵可以表示为n个列向量的和，相比大家能够猜到二阶张量可以对应到我们已经理解的矩阵。 如此，不断的迭代加深。...其实张量的理解，理解成一种不断组合不断升级并且没有天花板的高级数据类型就可以了。 比较像人话的，是无分量方法。它把张量首先视为抽象对象，表达了多线性概念的某种确定类型。...操作张量的规则作为从线性代数到多重线性代数的推广出现。其方式是更现代的无分量向量方法在基于分量的方法用于给出向量概念的基本引例之后就取代了传统的基于分量的方法。...并且没有Keras这样的神级辅助助推。
行文二级目录 ---- 01 关于pandas ?...，但仍然主要是用于数值计算，尤其是内部集成了大量矩阵计算模块，例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等，支持灵活的广播机制 pandas主要用于数据处理与分析，支持包括数据读写、数值计算、数据处理...3 数据转换 前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法 map，适用于series...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接，对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。...info，展示行标签、列标签、以及各列基本信息，包括元素个数和非空个数及数据类型等 head/tail，从头/尾抽样指定条数记录 describe，展示数据的基本统计指标，包括计数、均值、方差、4分位数等
大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。...请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的，当然还有很多被专业人士使用的非常复杂的方法。 接下来会使用到python。 数据 在应用机器学习模型之前，所有的数据都必须转换为表格形式。...，多个值的预测） 多个标签（分类问题，一个样本可以属于几个类） 评估指标 对于任何类型的机器学习问题，我们都一定要知道如何评估结果，或者说评估指标和目的是什么。...举例来说，对于不均衡的二进制分类问题，我们通常选择受试者工作特征曲线下面积（ROC AUC或简单的AUC）；对于多标签或多类别的分类问题，我们通常选择分类交叉熵或多类对数损失；对于回归问题，则会选择均方差...查看和执行数据操作：pandas（http://pandas.pydata.org/） 对于各种机器学习模型：scikit-learn（http://scikit-learn.org/stable/）
一些常用的时间序列特征是： 日期范围生成和频率转换 移动窗口统计 移动窗口线性回归 日期转换 滞后等等 NumPy 的时间序列处理 NumPy 是一个 Python 库，它增加了对巨大的多维数组和矩阵的支持...，以及可以在这些数组上使用大量高级数学运算的函数。...一个基本模型类，它提供时间序列模型的基本训练以及登录张量板和通用可视化，例如实际与预测和依赖图 用于时间序列预测的多个神经网络架构，已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能 多水平时间序列指标 Ranger...该软件库提供了一组高级数据流算子，可以组合起来以自然的方式表达涉及多维数据数组、矩阵和高阶张量的复杂计算。它还提供了一些较低级别的原语，例如用于构造自定义运算符或加速执行常见操作的内核。...表中显示了一些指标，例如 GitHub 星数、发布年份、支持功能等。
2700个细胞： 简单看一下数据的指标： # 表达矩阵里的数值范围 np.min(adata.X), np.max(adata.X) # 基本过滤 # 过滤前 的细胞数与基因数 adata.X.shape...adata.X.shape 基因数过滤的比较多： 查看感兴趣的基因的表达矩阵 稀疏矩阵不支持直接查看，只能是转换成矩阵或者数据框才能查看。...转换成矩阵就丢失了行名列名，转换成数据框更好。...# 转换成矩阵 adata[0:6, ['CD3D','TCL1A','MS4A1']].X.toarray() # 转换成数据框 adata[0:6, ['CD3D','TCL1A','MS4A1'...过滤低质量的细胞，常见的指标大家已经非常熟悉了，比如每个细胞中表达的基因数，count数，线粒体基因表达百分比，红细胞基因比例等 3.1 查看三个指标 在anndata对象中，基因的注释是在adata.var
有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...对于这种压缩我们的要求是压缩后的矩阵可以应用矩阵运算并以有效的方式访问指标，所以CSR并不是唯一方法，还有有更多的选项来存储稀疏矩阵。...如果关心的是有效的访问和矩阵操作 - 使用 CSR 或 CSC 上面说到了很多名词为简单起见我们深入研究一个CSR的示例。考虑下面的矩阵。 将上述矩阵转换为 CSR 矩阵的情况。...，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到嘴上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。
pandas.DataFrame.nlargest ?..."description"：字符串类型，插件的描述文字，这个描述的字数作为数值其实也可以作为一个指标 评分还有更新的指标，比如打5星的多少人，打4星的多少人等等，为了简化一点，评分只取一个打分人数即可...下载量、打分数、问题解决数、描述文字字数的两两关系 这是一个信息量极大的散点图矩阵，一行简单的代码就能够让我们得到整个图，令人惊叹。...还可以根据需要再做进一步的美化和调整，具体可以参考这篇文章：如何利用散点图矩阵进行数据可视化 散点图矩阵会构建两种基本图形：直方图和散点图。...每个插件都有可以有很多个tag，为了统计每个tag的总下载量，需要做一下数据结构的转换，代码如下： ?
5） 计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数的对比，用以说明计划完成 程度。 6） 动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值进行对比，用以说明发展方向和变 化的速度。...Pandas std() 计算数据样本的标准差 Pandas corr() 计算数据样本的Spearman (Pearson)相关系数矩阵 Pandas cov() 计算数据样本的协方差矩阵 Pandas...代码清单3-6，计算6x5随机矩阵的协方差矩阵 # -*- coding:utf-8 -*- # 计算6x5随机矩阵的协方差矩阵 import pandas as pd import numpy as...() 计算数据样本的总和（按列计算） Pandas rolling_mean() 数据样本的算术平均数 Pandas rolling_var() 计算数据样本的方差 Pandas rolling_std...() 计算数据样本的标准差 Pandas rolling_corr() 计算数据样本的Spearman （Pearson）相关系数矩阵 Pandas rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵
它将我们定义的简单层序列转换为一系列高效的矩阵转换，其格式旨在根据 Keras 的配置方式在 GPU 或 CPU 上执行。 将编译视为网络的预计算步骤。定义模型后始终需要它。...多类分类: 多类对数丢失或”categorical_crossentropy”。...最后，除了损失函数之外，还可以指定在拟合模型时要收集的指标。通常，要收集的最有用的附加指标是分类问题的准确性。要收集的指标按数组中的名称指定。...这包括在编译模型时指定的损失和任何其他指标，每一轮训练都记录下来。 训练网络可能需要很长时间，从数秒到数小时到数天，具体取决于网络的大小和训练数据的大小。...对于多类分类问题，结果可能采用概率数组（假设一个热编码的输出变量），可能需要使用 argmax（） NumPy 函数转换为单个类输出预测。
什么是稀疏矩阵？ 有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...对于这种压缩我们的要求是压缩后的矩阵可以应用矩阵运算并以有效的方式访问指标，所以CSR并不是唯一方法，还有有更多的选项来存储稀疏矩阵。...将上述矩阵转换为 CSR 矩阵的情况。在这里使用的是 scipy包的sparsemodule。...，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到最上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。
而特征提取是指将文本或图像数据转换为可用于机器学习的数字变量。需要特别注意的是，这里的特征提取与上文在数据降维中提到的特征选择非常不同。...Pandas读写数据的方法，举个例子，读csv文件中的数据，用Pandas也就一句data = pandas.read_csv('data.csv')。...（和矩阵稍有不同，但形状完全一样），而y是一个一维的数组。...每个样本有十个特征，分别是 [‘age’, ‘sex’, ‘bmi’, ‘bp’, ‘s1’, ‘s2’, ‘s3’, ‘s4’, ‘s5’, ‘s6’]，对应年龄、性别、体质指数、平均血压、S1~S6一年后疾病级数指标...，病情的级数也在增加，因此可以预测某位患者接下来一年内病情将会如何发展。
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