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Matlab中plot基本用法的具体使用

本文主要介绍了Matlab中plot基本用法的具体使用,分享给大家,具体如下:>> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25];>> plot生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的线>> x=linspace; % 生成一组线性等距的数值>> y=sin;>> plot(x,y)生成的图形是上30个点连成... »

python求numpy中array按列非零元素的平均值案例

您可能感兴趣的文章:Python简单计算数组元素平均值的方法示例Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例python计算一个序列的平均值的方法python获取array中指定元素的示例 »

Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例

您可能感兴趣的文章:Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明Numpy array数据的增、删、改、查实例Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例Python进行数据提取的方法总结 »

tf.concat中axis的含义与使用详解

tensorflow中tf.concat的axis的使用我一直理解的比较模糊,这次做个笔记理下自己的思路。 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() import numpy as np 先生成两个矩阵m1, 和m2, 大小为两行三列 m1 = np.random.rand(2,3) # m1.shape (2,3) m1 >&g... »

tensorflow对图像进行拼接的例子

tensorflow对图像进行多个块的行列拼接tf.concat(), tf.stack()在深度学习过程中,通过卷积得到的图像块大小是8×8×1024的图像块,对得到的图像块进行reshape得到[8×8]×[32×32],其中[8×8]是图像块的个数,[32×32]是小图像的大小。通过tf.concat对小块的图像进行拼接。 »

控制-5.10

控制-5.10

概述大疆onboard SDK 飞行控制进一步说明飞行控制大疆提供了四种控制方式:xyz的位置+yaw航向角的角度 /*!@brief Control the velocity and yaw rate of the vehicle. * The reference frame is the DJI::OSDK::Control::HORIZONTAL_GROUND . * * @... »

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python必备库 学习笔记 numpy

文章目录numpy创建ndarray创建全0 ndarray创建全1 ndarray创建空 ndarray创建随机 ndarraynumpy.arange(a,b,n).reshape(i,j)numpy.linespace(a,b,n).reshape(i,j)numpy.narray的属性numpy.array.ndimnumpy.array.shape »

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TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到Keras应用(小白入门)

如:求loss = w^2 函数在w=3时的导数。import tensorflow as tfwith tf.GradientTape() as tape: w = tf.Variable loss = tf.pow(w,2)grad = tape.gradientprintwith tf.GradientTape() as tape: w = tf.Variable l... »

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IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`…`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boo

IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices 出现的这个错误是数据类型错误,错误如下图所示 找到所在错误行所用的数据 然后查看是哪个数据错误 注释错误的哪一行,并将所有的单个数据输出 运行,找出错误... »

一文搞定 python 的广播机制与 np.newaxis

忍这玩意儿很久了,,, 先看看 np.newaxis 是啥, >>> print(np.newaxis) None 佛了。。。 有啥用呢? >>> data.shape (300, 2) >>> data[:,np.newaxis].shape (300, 1, 2) >>> data[np.newaxis,:].shape ... »

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Datawhale打卡第2次

EDA (Exploratory Data Analysis),也就是对数据进行探索性的分析,从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。 通常我们用到pandas库和可视化工具如 matplotlib 和 seaborn 就可以完成了。主要的步骤是:理解问题;读取数据;单变量探索;多变量探索;数据预处理;建立假设,并检验。 本次对二手车价格数据EDA的整个过程我用代码记录了下来,下面是我代码... »

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天池杯比赛笔记2

天池杯比赛笔记2 EDA-数据探索性分析 使用jupyter notebook来运行和编译python 1.利用 Anaconda 下载相应的pandas,numpy等数据库和软件包 #在jupyter notebook安装所需要的库 !pip install [package] 2.现在使用的是python3系列,更新上述的数据库和软件包 3.导入上述的数据库和软件包 #coding:utf-8... »

Numpy的一些基础

Numpy常用计算函数读取数据保存数据增删改查替换如何改变数组的维度矩阵函数生成数据集 定义numpy数组为data = np.array([1,2,3,4]) 常用计算函数 计算函数 说明 备注 data.mean(axis=0) 求平均值 axis=0:按每行的平均值 data.sum(axis=0) 求和 思路同上 data.cumsum(axis=0) 累加 思路同上 data.cumpr... »

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python numpy的常用aip方法及操作!免费开源!!!!

一些简单的用法列出来,稍稍绕的给大家上图! (1)基础代码 num=[1,2,3] print(num) (2)生成矩阵 (array arange floor random linspace zeros ones eye empty) world=numpy.array([1,2,3]) print("world",world) matrix=numpy.array([[1,2,3],[4,5,... »

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Task2:EDA之数字特征分析

数字特征分析包含:相关性分析、查看几个特征的偏度和峰值、每个数字特征的分布可视化、数字特征相互之间的关系可视化、多变量互相回归关系可视化这五个部分。 进行数字特征分析之前,我们需要先安装基础工具、载入数据、定义数字特征。 本文中使用的数据来自天池大赛,零基础入门数据挖掘 – 二手车交易价格预测,地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entr... »

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Datawhale从零开始数据挖掘第二次打卡

Task2数据分析 参考资料 数据处理之二——数据探索性分析(EDA) 数据科学学习手札62 数据探索性分析(EDA) EDA (Exploratory Data Analysis),也就是对数据进行探索性的分析,从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。 拿到数据之后,我们必须要明确以下几件事: 数据是如何产生的,又是如何储存的 数据是原始数据,还是经过人工处理的 数据有哪些业务背景组成的... »

Datawhale 数据挖掘入门:数据分析 笔记

TASK2:数据分析 摘自 AI蜗牛车 在Datawhale 数据挖掘入门:数据分析部分的讲义 赛题:零基础入门数据挖掘 – 二手车交易价格预测 地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX 1 主要的内容 载入... »

Numpy进阶

1.a[b] 数组嵌套 >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0,  1,  2,  3],        [ 4,  5,  6,  7],        [ 8,  9, 10, 11]]) >>> b = np.array([[0, 1],[1, 2]])    # b矩阵元素... »

tensorflow2.1的维度变换

1、Reshape 函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式,其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1 -1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表只能存在一个-1。(如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程) a = tf.random.normal([4, 28,28, 3]) a.shape, a.ndim Out[74]: (Tens... »

python数据分析笔记:Numpy科学计算库

文章目录Numpy是什么?Numpy是针对多维数组的一个科学计算包,这个包封装了多个可以用于数组间计算的函数供你直接调用。数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合,需要注意的是必须是相同数据类型的,比如全是整数、全是字符串或者其他。 »

tensorflow2.1的索引与切片

1、常规索引 直接索引 import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a[0][0] Out[5]: a[0][0][0] Out[6]: a[0][0][0][2] Out[7]: numpy风格的索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a[1].shape Out[11]: TensorShape([... »

工具使用篇——DataFrame易用与易错点总结

DataFrame易用与易错点总结 1、apply()函数的应用 def filterComeAndGo(line): if line["dep_cty_chn_nm"]=="昆明": return line["dpt_dt"] else: return line["arrv_dt"] if __name__ == '__main__': arriveData=service.getData("a... »

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深度学习 从零开始 —— 神经网络(六),回归问题,波士顿房间数据

回归问题 预测输入数据对应的一个连续值,而不是离散的标签。 比如根据气象数据预测气温等等。 加载数据 波士顿房价数据集,基本上就是根据13种不同数值,例如周边学校个数,犯罪率等等,来预测房价。 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_... »

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python实现数据缺失处理

数据缺失处理python函数 数据缺失判断函数isnull() data.isnull() (1)数据过滤(dropna) 数据过滤是将数据直接过滤掉 dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) parameters 详解 axis default 0指行,1为列 how {‘any’, ‘all’}, de... »

Pandas——concat(合并)

文章目录1.前言2.垂直合并(axis = 0)3.join(合并方式)4.join_axes5.append (添加数据) 1.前言 pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式. 2.垂直合并(axis = 0) axis=0是预设值,因此未设定任何参数时,函数默认axis=0 i... »

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