貝葉斯估計用到的資料結構
pandas常用到的：索引與切片，unique，value_counts(),reindex,sort_index(可以用於seires，也可以是dataframe,但只對index本身，index或columns本身進行排序，而不是其對應的元素進行排序），order(對series中的值進行排序)，sort_index(by=)對dataframe中的列值進行排序！，相關係數corr，協方差cov
array與dataframe
x=pd.series([1,1,1,2,2,3])
print(x.unique())
print(x.value_counts())
y_train=np.array([-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1])
print(y_train[0])
# error! print(y_train.unique()) nunpy沒有unique（）與value_counts()
y=pd.dataframe(y_train)
print(y[0])
print(y[0].value_counts())
frame=pd.dataframe(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['red','blue','black','green'],columns=['a','b','c','d'])
#print(frame['a'] #選擇列
print(frame['a'].value_counts()) #選擇列中元素出現的次數
print(frame.a) #選擇列
print('----以上是列')
print(frame.ix[2].value_counts()) #返回第3行內容，一行豎著顯示而已;同樣可以選擇行中元素出現的次數
print(frame.ix[[2,3]]) #返回第三行，第四行內容
print('----以上是行')
print(frame['a']['red']) #引用二維表的某個元素，先是列標籤，再行標籤！
**~~dataframe引用元素先列後行~~ **
[1 2 3]
1 3
2 2
3 1
dtype: int64
-10 -1
1 -1
2 1
3 1
4 -1
5 -1
6 -1
7 1
8 1
9 1
10 1
11 1
12 1
13 1
14 -1
name: 0, dtype: int32
1 9
-1 6
name: 0, dtype: int64
12 1
4 1
8 1
0 1
name: a, dtype: int64
red 0
blue 4
black 8
green 12
name: a, dtype: int32
----以上是列
11 1
10 1
9 1
8 1
name: black, dtype: int64
a b c d
black 8 9 10 11
green 12 13 14 15
----以上是行
0k近鄰演算法用到的資料結構：
numpy中經常用到：shape，reshape，random，通用函式，聚合函式，索引與切片！
import pandas as pd
x=np.array([1,2,3,4])
print(x.shape[0]) #4
#print(x.shape[1]) error
y=np.array([[1,2],[2,3],[3,4]])
print(y.shape[0]) #輸出個數3
print(y.shape[1]) #輸出維度2
print(y[:,1]) #切片，相當於輸出第二列
print(y[1])# 等價於y[1,]輸出第二行輸出4
32[2 3 4]
python自帶的資料結構Python資料結構練習
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day 2 依舊是記錄在學習過程中容易混淆的點 列表 簡單資料型別 容器資料型別 字串 2.獲取列表中的元素 例子 淺拷貝與深拷貝 list1 123 456 789 213 list2 list1 list3 list1 print list2 123,456,789,213 print list...