位置: IT常识 - 正文

猿创征文|【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数(猿猴的作文)

编辑:rootadmin
猿创征文|【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数

推荐整理分享猿创征文|【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数(猿猴的作文),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:北京猿创源科技有限公司,猿创设计科技有限公司,猿创教育,猿创教育,猿类的作文,猿文教育科技有限公司怎么样,猿类的作文,猿类的作文,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

这是机器未来的第44篇文章

原文首发地址:https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/126615267

文章目录1. 概述2. 加载数据集3. 查看数据特征3.1 查看首5行数据3.2 查看数据集每个特征的最大值3.3 查看每个特征的最小值3.4 查看特征均值3.5 查看特征百分位数3.6 查看特征数据分布波动3.8 查看特征样本数量3.9 查看标签数据分布4. 其它常用的科学函数5. 总结1. 概述

本文以鸢尾花的数据预处理为例,描述了科学计算在机器学习使用的示例。

2. 加载数据集

以鸢尾花数据集为例。 鸢尾花数据集有4个特征,1个标签,特征为sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,分别为花萼长度、花萼宽度,花瓣长度、花瓣宽度,标签为鸢尾花的分类,0,1,2分别代表山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)、维吉尼亚鸢尾(Virginical)

import numpy as npdata = []with open(file='iris.txt',mode='r') as f: f.readline() while True: line = f.readline() if line: data.append(line.strip().split(',')) else: breakdata = np.array(data,dtype=float)# 使用切片提取前4列数据作为特征数据X_data = data[:, :4] # 或者 X_data = data[:, :-1]# 使用切片提取最后1列数据作为标签数据y_data = data[:, -1]data.shape, X_data.shape, y_data.shape((150, 5), (150, 4), (150,))3. 查看数据特征3.1 查看首5行数据X_data[0:5], y_data[0:5](array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2]]), array([0., 0., 0., 0., 0.]))3.2 查看数据集每个特征的最大值# axis = 0指定X轴,取每列的最大值np.max(X_data, axis=0)array([7.9, 4.4, 6.9, 2.5])

上面的取值就是每个特征的最大值,数据集的花萼长度最大值为7.9,花萼宽度最大值为4.4,花瓣长度最大值为6.9,花瓣宽度最大值为2.5

猿创征文|【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数(猿猴的作文)

如果去掉轴axis参数,就是取数据集所有数据中的最大值,会综合所有列一起的最大值。

np.max(X_data)7.93.3 查看每个特征的最小值np.min(X_data, axis=0)array([4.3, 2. , 1. , 0.1])

上面的取值就是每个特征的最小值,数据集的花萼长度最小值为4.3,花萼宽度最小值为2,花瓣长度最小值为1,花瓣宽度最小值为0.1

3.4 查看特征均值np.mean(X_data, axis=0)array([5.84333333, 3.05733333, 3.758 , 1.19933333])3.5 查看特征百分位数

百分位数是统计中使用的度量,表示小于这个值的观察值样本数量占总体的百分比。

# 25%np.percentile(X_data, 0.25, axis=0)array([4.33725, 2.0745 , 1.03725, 0.1 ])# 50%np.percentile(X_data, 0.50, axis=0)array([4.3745, 2.149 , 1.0745, 0.1 ])# 75%np.percentile(X_data, 0.75, axis=0)array([4.4 , 2.2 , 1.11175, 0.1 ])3.6 查看特征数据分布波动np.std(X_data, axis=0)array([0.82530129, 0.43441097, 1.75940407, 0.75969263])

从标准差可以看到特征花萼宽度标准差为0.43441097数据波动最小,花瓣长度标准差数据为1.75940407,数据波动最大。

3.8 查看特征样本数量X_data.shape(150, 4)

可以看到样本数量为150,每个样本4个特征

3.9 查看标签数据分布

通过np.unique分别获得唯一ID和对应的样本数量,然后通过zip、dict转换为字典。

unique, count = np.unique(y_data, return_counts=True)label_count = dict(zip(unique, count))label_count{0.0: 50, 1.0: 50, 2.0: 50}

可以看到标签是均衡的,每个分类的样本数均是50.

4. 其它常用的科学函数函数说明示例np.sum求累加np.sum((y_pred - y_data)**2)np.exp以自然常数e为底的指数函数np.exp**2np.var求方差np.var(X_data, axis=0)np.round四舍五入np.round(np.var(X_data, axis=0), decimals=2)np.square求平方np.square(X_data)np.abs求绝对值np.abs([1, -1, -7.9, 6])np.argmax求最大值的位置索引np.argmax(X_data, axis=0)np.argmin求最小值的位置索引np.argmin(X_data, axis=0)…5. 总结

以上就是numpy科学函数的简单介绍,更多api在将来的使用中再描述。

写在末尾:

博客简介:专注AIoT领域,追逐未来时代的脉搏,记录路途中的技术成长!专栏简介:从0到1掌握数据科学常用库Numpy、Matploblib、Pandas。面向人群:AI初级学习者专栏计划:接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文,敬请期待Python零基础快速入门系列Python数据科学系列人工智能开发环境搭建系列机器学习系列物体检测快速入门系列自动驾驶物体检测系列…

本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/300866.html 转载请保留说明!

上一篇:OpenCV安装教程(全网最细,小白直接上手!!!)(opencv安装教程vs2019)

下一篇:Vue 和 React 有什么不同?(vue和react差别)

  • 股票印花税如何计算
  • 权益法核算转成本法
  • 当月个税申报的是几月的工资表
  • 年报后 申报报表年初数会调整吗
  • 餐饮公司开分店还需要办手续吗
  • 滴滴电子发票可以看到行程吗
  • 税控发票包括哪些
  • 基本医疗支付范围
  • 事业单位盘亏资产的处理
  • 库存商品报废进项转出
  • 兼营免税减税项目
  • 专用发票地址写错字了能用吗
  • 陕西省水利基金的税率
  • 本月应该确认收入,但是一般下月才开票该怎么处理?
  • 个人缴纳的住房公积金可以提现吗
  • 总部员工调往下属单位
  • 未计提印花税会计分录
  • 减少子公司合并的风险
  • windows快速查询
  • 考勤扣款怎么算
  • 预收账款与应收账款为什么合并
  • 投入资本回报率是总资产报酬率吗
  • 报销培训费怎么做账
  • win8电脑系统还原
  • php语法和常用的函数
  • service5.exe - service5是什么进程 有什么用
  • phpipam使用
  • 赠送礼品账务处理
  • 计算所得税费用公式excel
  • 睡在海面上
  • nginx配置文件格式
  • 捷税宝被稽查了吗
  • 其他非流动资产是会计科目吗
  • 哪些费用计入管理费用中
  • 实际缴纳的增值税是什么意思
  • 销售收入是不是销售额
  • 员工意外伤害保险最多赔多少
  • 出租车发票可以重新打印吗
  • mysql数据库服务器配置
  • 同一控制下企业合并
  • 如何恢复sql server误删除的数据库
  • 个体户开公账户每个月要申报吗
  • 法人股的利弊
  • 专项资金如何进行管理
  • 商标注册费2000元记哪个科目
  • 小企业附加税减免政策
  • 预计负债转回对所得税费用的影响
  • 接受捐赠的增值税怎么处理
  • 给客户的回扣怎么表达
  • 销售自行开发的房地产项目的增值税
  • 冲回上年度费用分录
  • 硕士研究生个税专项扣除
  • 研发费用加计扣除比例及计算方法
  • 国有资产无偿划转税收政策
  • 在企业中的应用
  • 毛利和净利的区别大白话
  • 长期应付职工薪酬属于其他非流动负债吗
  • 数据库alter change
  • 如何解决心脏供血不足
  • win7系统图形设置选项
  • win10系统桌面图标有白色方框的解决方法图...
  • adt Failed to create the Java Virtual Machine.
  • androidserviceslibrary设置
  • perl-dbd-mysql是什么
  • bootstrap技术教程
  • 安卓自定义app
  • 国际安卓应用市场
  • ruby 递归
  • 安卓的引导式访问叫什么
  • 用nodejs搭建服务器
  • unity3d怎么用
  • unity3d从入门到精通
  • javascriptz
  • js基于什么
  • html做一个新闻app首页
  • 湖南省地方税务局
  • 长期挂账的其他应付款的规定
  • 国税地位比地税高吗
  • 法规处职责要点和底线清单
  • 税票电话号码变更影响抵扣吗
  • 免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

    鄂ICP备2023003026号

    网站地图: 企业信息 工商信息 财税知识 网络常识 编程技术

    友情链接: 武汉网站建设