python進行資料分析（1）
import numpy as np
arr=np.random.randn(4,
4)arr1=np.where(arr>0,
2,1)
arr1.
min(
)arr1.
max(
)arr1.mean(
)arr1.cumsum(0)
arr1.cumsum(1)
arr1.mean(0)
arr1.std(0)
arr1.std(1)
arr1.var(0)
arr1.var(
1)
其中括號內為0，則縱向軸進行相應均值、求最大、累加等計算；
其中括號內為1，則橫向軸進行相應均值、求最大、累加等計算；
方法說明
sum求和
mean
算術平均數
std標準差
var方差
argmin、argmax
最大、最小元素的索引
cumsum
所有元素的累積和
cumprod
所有元素的累積積
布林值會被強制轉換為1和0
import numpy as np
arr=np.random.randn(
1000
)(arr>0)
.sum()
#正值的數量
bools=np.arr(
[false
,false
,true])
bools.
any(
)bools.
all(
)
多維陣列可以在任何一軸向上進行排序，只需要將軸編號傳給sort即可：
頂級方法np.sort返回的是陣列的已排序副本，而就地排序則會修改陣列本身。
計算陣列分位數最簡單的辦法是對其進行排序，然後選取特定位置的值：
利用python進行資料分析
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利用python進行資料分析
利用python進行資料分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的資料進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下 回歸分析 線性回歸 邏輯回歸 基本的分類演算法 決策樹 隨機森林 樸素貝葉斯 基本的聚類演算法 k mean...
《利用Python進行資料分析》筆記
之前的筆記一直記在我的印象筆記上，今天突然想到 不如直接記在部落格上，印象筆記只記錄生活上的事，這樣也分工明確一些。同時也能和大家分享，也許可以幫助到別人。由於這個學習筆記系列主要還是用於個人學習總結用，所以會比較凌亂，望大家理解！2017 9 23 p151 pd.dropna thresh 其中...