数据分析基础之《numpy(4)—ndarry运算》
一、逻辑运算
当我们要操作符合某一条件的数据时,需要用到逻辑运算
1、运算符
满足条件返回true,不满足条件返回false
# 重新生成8只股票10个交易日的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(8, 10))# 获取前5行前5列的数据
stock_change = stock_change[0:5, 0:5]# 逻辑判断,如果涨跌幅大于0.5,就标记为true,否则标记为false
stock_change > 0.5
2、布尔索引
想要对布尔数据进行一个统一的操作,相当于是取出数组中为true的所以值,或为false的所有值
# 布尔索引
stock_change[stock_change > 0.5]
二、通用判断函数
1、np.all()
传入一组布尔值,只要有一个false,就返回false,全都是true才返回true
2、np.any()
传入一组布尔值,只要有一个true,就返回true,全都是false才返回false
3、例子
# 判断stock_change是否全是上涨的
np.all(stock_change > 0)stock_change# 判断stock_change是否有上涨的
np.any(stock_change > 0)
三、np.where(三元运算符)
1、通过使用np.where能够进行更加复杂的运算
np.where(布尔值, true的位置要设置的值, false的位置要设置的值)
2、例子
# 判断前四个股票前四天的涨跌幅,大于0的置为1,否则为0
temp = stock_change[:4, :4]tempnp.where(temp > 0, 1, 0)
3、np.logical_and 逻辑与
4、np.logical_or 逻辑或
5、例子
# 判断前四个股票前四天的涨跌幅,大于0.5并且小于1的,置为1,否则置为0
np.where(np.logical_and(temp > 0.5, temp < 1), 1, 0)# 判断前四个股票前四天的涨跌幅,大于0.5或者小于-0.5的,置为1,否则置为0
np.where(np.logical_or(temp > 0.5, temp < -0.5), 1, 0)
四、统计运算
1、如果想要知道涨幅或者跌幅最大的数据,应该怎么做
2、统计指标函数
np.min(a, axis=None, out=None, keepdims=False):最小值
np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False):最大值
np.mean(a, axis=None, out=None, keepdims=False):平均值
np.median(a, axis=None, out=None, keepdims=False):中位数
np.var(a, axis=None, out=None, keepdims=False):方差
np.std(a, axis=None, out=None, keepdims=False):标准差
3、可以用两种方式调用
np.函数名
ndarray.方法名
4、axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向
5、例子
# 对于前四个股票前四天数据,进行一些统计运算
print("前四只股票前四天的最大涨幅{}".format(np.max(temp, axis=1)))
print("前四只股票前四天的最大跌幅{}".format(np.min(temp, axis=1)))
print("前四只股票前四天的波动程度{}".format(np.std(temp, axis=1)))
print("前四只骨片前四天的平均涨跌幅{}".format(np.mean(temp, axis=1)))
6、获得最大值最小值的位置(索引)
np.argmax(a, axis)
np.argmin(a, axis)
7、例子
# 获取股票指定哪一天的涨幅最大
print("前四只股票前四天内涨幅最大{}".format(np.argmax(temp, axis=1)))
print("前四天一天内涨幅最大的股票{}".format(np.argmax(temp, axis=0)))
五、数组运算
1、场景
平时成绩占30%,期末成绩占70%,算出最终成绩
2、数组与数的运算
运算符作用到数组中的每一个元素
# 数组与数的运算
arr = np.array([[1,2,3,2,1,4], [5,6,1,2,3,1]])arr + 10
3、数组与数组的运算
# 数组与数组的运算
arr1 = np.array([[1,2,3,2,1,4], [5,6,1,2,3,1]])
arr2 = np.array([[1,2,3,4], [3,4,5,6]])
arr1 + arr2
提示不满足广播机制!
4、广播机制
(1)执行broadcast的前提在于,两个nadarray执行的是element-wise的运算,Broadcast机制的功能是为了方便不同形状的ndarray(numpy库的核心数据结构)进行数学运算
(2)当操作两个数组时,numpy会逐个比较它们的shape(构成的元组tuple),只有在下述情况下,两个数组才能够进行数组与数组的运算
维度相等(单看这一列)
shape(其中相对应的一个地方为1)
(3)可以这样理解,首先把数组形状展开,从右到左按列来看,两个情况中只要满足一个就可以
以下情况不匹配:
(4)运算的结果,每一个维度取最大的
(5)例子
arr1 = np.array([[1,2,3,2,1,4], [5,6,1,2,3,1]])
arr2 = np.array([[1], [3]])arr1 # (2, 6)arr2 # (2, 1)arr1 + arr2
arr1是2行6列,arr2是2行1列
相加的结果,维度相同的,对应的每一行分别运算,维度为1的对所有行运算
六、矩阵运算
1、如何才能进行学生成绩计算呢
2、什么是矩阵
矩阵,英文matrix,和array的区别矩阵必须是2维的,但是array可以是多维的
3、两种方法存储矩阵
(1)ndarray 二维数组
# 矩阵运算
# ndarray存储矩阵
data = np.array([[80,86], [82,80], [85,78], [90,90], [86,82], [82,90], [78,80], [92,94]])datatype(data)
(2)matrix 数据结构
np.mat()
将数组转换成矩阵类型
# matrix存储矩阵
data_mat = np.mat([[80,86], [82,80], [85,78], [90,90], [86,82], [82,90], [78,80], [92,94]])data_mattype(data_mat)
4、矩阵乘法运算
矩阵乘法的两个关键:形状改变和运算规则
(1)形状改变
必须符合上面的式子,否则运算出错。第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数要一致
(2)运算规则
5、ndarray矩阵乘法api
np.matmul:矩阵相乘
np.dot:点乘
6、计算成绩
ndarray存储方式
# 计算成绩
dataweights = np.array([[0.3], [0.7]])weightsnp.matmul(data, weights)np.dot(data, weights)
matrix存储方式
weights_mat = np.mat(weights)weights_matdata_mat * weights_mat
相关文章:

数据分析基础之《numpy(4)—ndarry运算》
一、逻辑运算 当我们要操作符合某一条件的数据时,需要用到逻辑运算 1、运算符 满足条件返回true,不满足条件返回false # 重新生成8只股票10个交易日的涨跌幅数据 stock_change np.random.normal(loc0, scale1, size(8, 10))# 获取前5行前5列的数据 s…...

分享一个项目——Sambert UI 声音克隆
文章目录 前言一、运行ipynb二、数据标注三、训练四、生成总结 前言 原教程视频 项目链接 运行一个ipynb,就可操作 总共四步 1)运行ipynb 2)数据标注 3)训练 4)生成 一、运行ipynb 等运行完毕后,获得该…...
ES6 语法精粹简读
本文旨在记录 ES6 的核心常用语法,略去一些细节。 文章目录 1 var 函数作用域与 let/const 块作用域2 解构赋值数组结构赋值对象结构赋值3 ES6 中字符串的新语法模板字符串模板编译标签模板4 ES6 中的函数默认值rest 参数箭头函数this 指向问题部署管道机制尾调用优化...

uniapp整合echarts(目前性能最优、渲染最快方案)
本文echarts示例如上图,可扫码体验渲染速度及loading效果,下文附带本小程序uniapp相关代码 实现代码 <template><view class="source...
解决Electron应用中的白屏问题的实用方法
在使用Electron构建应用程序时,一些开发者可能会面临窗口加载过程中出现的白屏问题。这种问题主要分为两个方面: Electron未加载完毕HTML: 这时Electron自身产生的白色背景可能导致用户在启动应用时看到一片空白。HTML加载渲染过程中的短暂白…...

大数据---34.HBase数据结构
一、HBase简介 HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库(即非关系型数据库),依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储,利用MapReduce来处理海量数据,用Zookeeper作为其分布式协同服务,一…...

【工具使用-有道云笔记】如何在有道云笔记中插入目录
一,简介 本文主要介绍如何在有道云笔记中插入目录,方便后续笔记的查看,供参考。 二,具体步骤 分为两个步骤:1,设置标题格式;2,插入标题。非常简单~ 2.1 设置标题格式 鼠标停在标…...

用户管理第2节课-idea 2023.2 后端一删除表,从零开始---【本人】
一、清空model文件夹下,所有文件 1.1.1效果如下: 1.1代码内容 package com.daisy.usercenter.model;import lombok.Data;Data public class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email; }二、清空mapper文件…...
如何添加jar包到本地Maven项目中
在 Maven 中添加一个外部 JAR 包的依赖,你需要使用 Maven 的 <dependency> 元素来指定该 JAR 包的坐标信息。以下是具体的步骤: 将 JAR 包手动添加到 Maven 本地仓库: 首先,确保将外部 JAR 包手动添加到 Maven 本地仓库。可…...

智能优化算法应用:基于学校优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用:基于学校优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于学校优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.学校优化算法4.实验参数设定5.算法结果6.…...

【MATLAB第85期】基于MATLAB的2023年智能进化算法/元启发式算法合集(持续更新)
【MATLAB第85期】基于MATLAB的2023年智能进化算法/元启发式算法合集(持续更新) 1.海象进化算法(Walrus Optimization Algorithm) 作者:Pavel Trojovsk and Mohammad Dehghani 2.暴龙优化算法(Tyrannosa…...
[Realtek sdk-3.4.14b]RTL8197FH-VG+RTL8812F WiFi使用功率限制功能使用说明
sdk说明 ** Gateway/AP firmware v3.4.14b – Aug 26, 2019** Wireless LAN driver changes as: Refine WiFi Stability and Performance Add 8812F MU-MIMO Add 97G/8812F multiple mac-clone Add 97G 2T3R antenna diversity Fix 97G/8812F/8814B MP issu…...

Vue中为什么data属性是一个函数而不是一个对象?(看完就会了)
文章目录 一、实例和组件定义data的区别二、组件data定义函数与对象的区别三、原理分析四、结论 一、实例和组件定义data的区别 vue实例的时候定义data属性既可以是一个对象,也可以是一个函数 const app new Vue({el:"#app",// 对象格式data:{foo:&quo…...
Linux中一些知识积累(持续补充)
如何安装Eigen3库? 在linux中直接命令安装。Eigen/Dense 是 Eigen 库中的一个模块,提供了对密集矩阵(Dense Matrix)的支持。 sudo apt install libeigen3-devLinux 中VScode中运行C时,gdb 的Launch与Attach有什么区别…...

内网渗透基础
内网 内网指的是内部局域网,常说的LAN(local area network)。常见家庭wifi网络和小型的企业网络,通常内部计算机直接访问路由器设备,路由器设备接入移动电信的光纤实现上网。 内部局域网可以通过交换机/防火墙组成多个…...

【2023年网络安全优秀创新成果大赛专刊】银行数据安全解决方案(天空卫士)
在2023年网络安全优秀创新成果大赛,成都分站中,天空卫士银行数据安全方案获得优秀解决方案奖。与此同时,天空卫士受信息安全杂志邀请,编写《银行数据安全解决方案》。12月6日,天空卫士编写的《银行数据安全解决方案》做…...

嵌入式串口输入详细实例
学习目标 掌握串口初始化流程掌握串口输出单个字符掌握串口输出字符串掌握通过串口printf熟练掌握串口开发流程学习内容 需求 串口循环输出内容到PC机。 串口数据发送 添加Usart功能。 首先,选中Firmware,鼠标右键,点击Manage Project Items 接着,将gd32f4xx_usart.c添…...
springboot(ssm智慧生活商城系统 网上购物系统Java系统
springboot(ssm智慧生活商城系统 网上购物系统Java系统 开发语言:Java 框架:ssm/springboot vue JDK版本:JDK1.8(或11) 服务器:tomcat 数据库:mysql 5.7(或8.0) 数…...

Peter算法小课堂—贪心与二分
太戈编程655题 题目描述: 有n辆车大甩卖,第i辆车售价a[i]元。有m个人带着现金来申请购买,第i个到现场的人带的现金为b[i]元,只能买价格不超过其现金额的车子。你是大卖场总经理,希望将车和买家尽量多地进行一对一配对…...

搭建Vue前端项目的流程
1、安装nodejs 测试安装是否成功 $ npm -v 6.14.16 $ node -v v12.22.122、全局安装npm install -g vue/cli,后续会使用到vue命令 $ vue --version vue/cli 5.0.8使用vue create demo_project_fe命令创建项目,使用箭头键来选择,确认使用回车…...
【SpringBoot】100、SpringBoot中使用自定义注解+AOP实现参数自动解密
在实际项目中,用户注册、登录、修改密码等操作,都涉及到参数传输安全问题。所以我们需要在前端对账户、密码等敏感信息加密传输,在后端接收到数据后能自动解密。 1、引入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId...

高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数
目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...

Redis数据倾斜问题解决
Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中,部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点,导致这些节点负载过高,影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

排序算法总结(C++)
目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指:同样大小的样本 **(同样大小的数据)**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...
【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论
路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中(图1): mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

【Redis】笔记|第8节|大厂高并发缓存架构实战与优化
缓存架构 代码结构 代码详情 功能点: 多级缓存,先查本地缓存,再查Redis,最后才查数据库热点数据重建逻辑使用分布式锁,二次查询更新缓存采用读写锁提升性能采用Redis的发布订阅机制通知所有实例更新本地缓存适用读多…...
Caliper 负载(Workload)详细解析
Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...

Golang——7、包与接口详解
包与接口详解 1、Golang包详解1.1、Golang中包的定义和介绍1.2、Golang包管理工具go mod1.3、Golang中自定义包1.4、Golang中使用第三包1.5、init函数 2、接口详解2.1、接口的定义2.2、空接口2.3、类型断言2.4、结构体值接收者和指针接收者实现接口的区别2.5、一个结构体实现多…...
深入浅出Diffusion模型:从原理到实践的全方位教程
I. 引言:生成式AI的黎明 – Diffusion模型是什么? 近年来,生成式人工智能(Generative AI)领域取得了爆炸性的进展,模型能够根据简单的文本提示创作出逼真的图像、连贯的文本,乃至更多令人惊叹的…...