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    统计师的Python日记【第5天:Pandas,露两手】

    本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。...的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模、假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服、做饭 → 能用Python给我生小猴子.........加总 .sum()是将数据纵向加总(每一列加总) ? 这就很奇怪了,2012、2013、2014、2015四个年份的第一季度加总,这是什么鬼?...其实我更想看横向加总,就是每一年四个季度加总,得到一年的总和,原来,指定axis=1即可: ? 特别注意的是缺失值的情况!...这是一组有缺失值的数据,现在来加总: ? 还可以累积加总: ? 关于缺失值,在后面还要专门学习(二、缺失值)。 2.

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    本期题目:整理扑克牌 🃏

    剩余没有相同的牌则为单张 步骤二: 对上述组合牌进行由大到小排列,规则如下: 不同类型组合牌之间由大到小排列规则: 炸弹 > 葫芦 > 三张 > 对子 > 单张 相同类型组合牌之间,除葫芦外,按组合牌全部牌面数字加总...,由大到小排列 葫芦则先按三张相同牌面数字加总,由大到小排列,三张相同牌面数字加总相同时,再按另外两张牌面数字加总,由大到小排列; 由于葫芦大于三张,因此如果能形成更大的组合牌,也可以将三张拆分为两张或一张...输入 第一行为空格分隔的 N 个正整数,每个整数取值范围 [1,13],N 的取值范围 [1,1000] 输出 经重新排列后的扑克牌数字列表,每个数字以空格分隔 题解地址 ⭐️ 华为 OD 机考 Python

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    Python编程经典案例【考题】判断日期是该年中的第几天

    本文和你一起探索Python编程经典案例,让你沉浸式学习Python。 你可以拿着题目先思考,然后再对照本文解题方法进行比较。有不同的见解欢迎到公众号中跟我一起探讨。...2 方法二:通过合计每个月的天数获取 上述案例第二种解题思路为: step1:调用calendar库应用for循环,获取输入日期在该年份中小于当月每个月份的天数,并加总。...step2:获取该日期当月的天数,并和之前的天数加总,求出这一天是这一年的第几天。...print(all_days) return all_days y_days2(raw_date) 若手动日期为20220108,得到结果: 8 可以手动验证结果是对的,感兴趣的朋友也可以把代码复制到Python...至此,Python中的编程经典案例【考题】判断日期是该年中的第几天已讲解完毕。

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    【原创精品】使用R语言gbm包实现梯度提升算法

    绿色为已发布,点击标题即可阅读) ● 随机森林在因子选择上的应用基于Matlab ● 择时策略:在一天的何时进行交易 ● 主题模型 - LDA学习笔记(一) ● 朴素贝叶斯对垃圾邮件进行分类基于Python...● R语言构建追涨杀跌量化交易模型 ● R语言量化投资常用包总结 ● R语言者如何使用Python在数据科学方面 ● 国外书籍放送:Math、ML、DL(干货) ● 免费网络课程:ML和AI(干货)...● 实用指南在R聚类算法和评价的介绍 ● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用 所有编辑部原创文章,未经授权 任何个人和机构不得以任何方式转载 gbm-Gradient Boost Machinet...每一次训练也叫做一次迭代,对于boosting,模型集成是有先后训练顺序的基础学习器的加总,而bagging是彼此没有关系的基础学习器的加总

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    干货分享|如何用“Pandas”模块来做数据的统计分析!!

    01 groupby函数 Python中的groupby函数,它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算,也可以用来探索各组之间的关系,首先我们导入我们需要用到的模块 import pandas...我们对“EstimatedSalary”这一列做了加总的操作,而对“Balance”这一列做了求平均值的操作 02 Crosstab函数 在处理数据时,经常需要对数据分组计算均值或者计数,在Microsoft...sidetable 05 “Freq”函数 首先介绍的是“Sidetable”插件当中的“Freq”函数,里面包含了离散值每个类型的数量,其中是有百分比形式来呈现以及数字的形式来呈现,还有离散值每个类型的累加总和的呈现

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    perf 采样解析调用栈

    perf除了上述的采样形式,还支持解析函数执行的完整调用栈,并得到调用栈中各个环节的cpu消耗,并对位于同一调用栈的各个环节的采样占比进行加总,得到占用cpu比例最高的顶层栈。...注意即使该符号没有被采样到,他也可能出现在这里,因为可能这个符号调用链的下层调用函数被采样到了,故而这个符号就会体现在这里,而且会把他所有调用到的函数被采样的结果加总起来,得到children这一列。...其二:其中children一列的总和,是可能大于100%的,因为对于每一个采样点,如果能获取到这个采样点完整的调用栈,就会把这个采样点的overhead加总到他的parent symbol的children...都会呈现在上述report中,故而加总起来会超过100%。...perf report --no-children > perf.txt #默认读取perf.data 可以得到如下结果,overhead的加总为100%,同时可以看到具体符号的调用栈 # To display

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    人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

    ,将这些向量加总求平均值得向量B,将该向量减去”戴墨镜“所对应的特征向量,这样就得出滑动方向,然后将不带墨镜的人脸图片对应向量慢慢根据给定方向滑动,这样我们就可以天衣无缝的给原来没带墨镜的人脸带上墨镜,...float32') #原点向量 current_sum_pos = np.zeros(shape = vae.z_dim, dtype = 'float32') #将所有含有给定特征的图片向量加总...current_sum_neg = np.zeros(shape = vae.z_dim, dtype = 'float32') #不具备给定特征的向量加总 current_n_neg...len(z_pos) > 0: current_sum_pos = current_sum_pos + np.sum(z_pos, axis = 0) #将所有含有给定特征的向量加总...len(z_neg) > 0: current_sum_neg = current_sum_neg + np.sum(z_neg, axis = 0) #将不具备给定特征的人脸向量加总

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    Python实现极大似然估计

    首先用Python把投掷硬币模拟出来: ? 通过此模拟,使用sympy库把似然函数写出来: ?...下面,我们使用Python求解这个似然函数取极大值时的p值: ? 结果没有什么悬念,53/100的值很接近0.5! 取对数后,上面Python的算法最后实际上是求解下式为0的p值: ?...进一步,为了更加直观的理解投掷硬币的伯努利实验,我们给出以均值(均值为100*0.5=50)为中心对称的加总离散概率(概率质量函数(probability mass function),Python里面使用...对于上面的Python代码,可以通过下图更好地去理解: ? 把这20个离散的概率全部显示出来,也可以看到在0.08左右取到它们的最大值: ?...本文针对简单的离散概率质量函数的分布使用Python进行了极大似然估计,同时该方法可以应用于连续分布的情形,只要通过其概率密度函数得出其似然函数即可。

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