python用於資料科學中的實用函式（一）

#1. 

datapanda = pandas.read_csv(path, sep=',', engine='python')
datasets = datapanda.values # 返回資料型別為二維陣列
datas = pandas.dataframe(datasets) 
datas.to_csv(csvpath, mode='a', header=0, index=0) # 寫入csv，
#header=0, index=0不顯示頭和行號
#2. 
np.column_stack((array1, array2)) # 列合併陣列
np.row_stack((array1, array2)) # 行合併陣列
#3. n = line.count(',') # 查詢字元出現的次數
#4. a = np.matrix([[1,2,3,4,5]]*3) # 重複擴充套件矩陣
b = np.matrix([2,4,6,8,10])
c = a/b
print(c)
print(type(c))
#[[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]]
##5.
a = np.array([[1,2,3,4,5]]*3) # 重複擴充套件陣列
b = np.array([2,4,6,8,10])
c = a/b
print(c)
print(type(c))
#[[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]]
#

3個用於資料科學的頂級Python庫

python有許多吸引力，如效率，可讀性和速度，使其成為資料科學愛好者的首選程式語言。python通常是希望公升級其應用程式功能的資料科學家和機器學習專家的首選。由於其廣泛的用途，python擁有大量的庫，使資料科學家可以更輕鬆地完成複雜的任務，而無需很多編寫 的麻煩。以下是資料科學的前3個pyth...

Python用於資料科學三大頂級模組

numpy numpy numerical python的縮寫 是配備有用資源的頂級庫之一，可幫助資料科學家將python轉變為強大的科學分析和建模工具。流行的開源庫可以在bsd許可下使用。它是用於在科學計算中執行任務的基礎python庫。numpy是乙個更大的基於python的開源工具生態系統的一...

python中用於科學計算的神奇的numpy

ref 1,計算向量的點乘和向量的模 np.dot feature i,feature j,np.linalg.norm feature i,np.linalg.norm feature j,2，計算兩個向量的歐式距離 計算python numpy向量之間的歐氏距離，已知vec1和vec2是兩個nu...