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Numpy和pandas的使用技巧

，相当于shape中n*m的值，改变原序列 ndarray.itemsize,数组每个元素大小，以字节为单位 ndarray.dtype 数组元素类型 ndarray.nbytes...0的矩阵 np.identity(n,type) 创建指定阶数指定元素类型的单位矩阵 np.eye(n, M, k, dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1，其他位置为0.n: 返回矩阵的行数...，M: 返回矩阵的列数，默认为 n，k: 对角线的索引，dtype: 数据类型 np.diag([1,2,3]) 创建制定对角元素的单位矩阵 np.empty(shape,dtype,order...数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序 △ n.flat()数组元素迭代器。...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组

3.5K30

MFCC算法讲解及实现（matlab）

0.97*x(i-1); end y=y';%对y取转置 然后我们再来对比一下原始文件和预加重后的数据差异 我们可以看到整个的数据其幅度范围是有所减小的，但是可以看得出来，高频部分的缩小倍数是小于低频部分的缩小倍数的...且k值范围为 0 − N / 2 0-N/2 0−N/2。这个式子是把频率对应到频谱中2048个频率分量的某个。...(m−1)≤k≤f(m)f(m)≤k≤f(m+1)k≥f(m+1)​ \qquad 上式中的m代表第几个滤波器，k为横坐标0-2048。...，乘以第3.6节得到的二维数组梅尔滤波器 H m ( 26 ∗ 4096 ) Hm_{(26*4096)} Hm(26∗4096)​的转置，矩阵的转置可得到301*26的矩阵，然后满足矩阵乘法定律，得到参数...-1); end y=y';%对y取转置 S=enframe(y,frameSize,inc);%分帧,对x进行分帧， [a b]=size(S); %尝试一下汉明窗a=0.46,得到汉明窗W=(1-a

2.6K31
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    机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据

    接下来就是如何将我们n个特征维度的样本矩阵X转换成k维。对于一个样本和一个w进行点乘，结果其实就是将这个样本映射到w这个轴上。...其实这个过程就是一个矩阵乘法的过程，只需要将X样本矩阵和Wk的转置进行矩阵乘法操作，最终得到的就是m行k列的Xk低维数据矩阵，这里需要使用Wk的转置，可以简单的通过矩阵乘法规则来判断。...至此就完成了将m个样本从高维n映射到低维k的操作。 二 低维数据映射回高维数据 ? 在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。...这个反向操作的本身从数学的角度看是成立的，这个过程其实就是Xk乘上Wk，此时的Xk是m行k列的矩阵，而Wk是k行n列的矩阵，他们相乘的结果为m行n列的Xm，当然此时的Xm和原来的样本矩阵X已经不一样了，...首先通过主成分分析法得到Wk矩阵，然后通过样本矩阵X与Wk矩阵的转置的乘法操作，就可以从高维数据向低维数据的映射Xk； 当然得到的Xk与Wk相乘得到的就是从低维数据映射到高维数据Xm，当然虽然Xm和X的形状相同

    3.4K31

    Python基础学习之Python主要的

    Numpy库是专门为应用于严格的数据处理开发的，它提供了一个非常强大的N维数组对象array和实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，可以存储和处理大型的矩阵，Scipy，matplotlib,pandas...2.方法lu_factor与lu_solve结合起来使用，L和U一起存储在n*n的数组中，存储序列矩阵P的信息只需要一个n整数向量即轴向量来完成。  ...as np x=np.linspace(0,10,1000)   #设置自变量格式 其中linspace(0,10,1000)表示x由平均分布在0—10之间的1000个点所组成 y=np.sin(x)...Pandas的数据结构DataFrame  DataFrame 是pandas的主要数据结构之一，是一种带有二维标签的二维对象，DataFrame结构的数据有一个行索引和列索引，且每一行的数据格式可能是不同的... 36      f  -----转置-----      0   1 a  1   6  b  2   7  c  3   8  d  4   9  e  5  10

    1.1K10

    PCA算法原理及实现

    A点在普通直角坐标系中为(3, 2)，在新的直角坐标系中为(-2, 3)。...新的坐标(-2, 3)可以通过以下方式计算： 于是乎我们找到了二维空间下数据变换的方式： 新的基向量矩阵 * 原基向量矩阵的转置 * 原数据向量 = 新的数据向量 也就是说我们想要将高维数据转换为低维数据可以通过...： 低维空间的基向量矩阵 * 高维空间的基向量矩阵的转置 * 高维数据向量 = 低维数据向量 而参考上图，我们可以知道‘高维空间的基向量矩阵的转置 * 高维数据向量’是等于高维数据向量本身的，于是乎可以得到...其中X就是一个特征的数据，用我们上面的例子来说，假设X是身高，则X为(180, 175)，则/mu就是177.5，m等于2，于是就求得Var(X) = xxx，同样的道理可以用来算年龄呀，血压呀，心率呀啥的...而numpy的二维矩阵(数组)a[m][n]中，a[1]表示第1行值 selectVec = np.matrix(featVec.T[index[:k]]) #所以这里须要进行转置

    1.1K20

    PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。 本次数据分析实战系列运用股市金融数据，并对其进行一些列分析处理。...Pandas和NumPy获取数据，为后续数据分析、机器学习做数据准备。...pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。..., E) 两矩阵点乘: 51749.67010773317 矩阵转置 >>> T = A.transpose() >>> print("矩阵转置: \n", T) 矩阵转置: [82.63999939

    5.8K10

    matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

    利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...(2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B，若A为m*n矩阵，B为n*p矩阵，则C=A*B为m*p矩阵。 (3) 矩阵除法 在MATLAB中，有两种矩阵除法运算：\和/，分别表示左除和右除。...(5) 矩阵的转置 对实数矩阵进行行列互换，对复数矩阵，共轭转置，特殊的，操作符.’共轭不转置(见点运算)； (6) 点运算 在MATLAB中，有一种特殊的运算，因为其运算符是在有关算术运算符前面加点，...3、矩阵的转置与旋转 (1) 矩阵的转置 转置运算符是单撇号(’)。 (2) 矩阵的旋转 利用函数rot90(A,k)将矩阵A旋转90º的k倍，当k为1时可省略。...可以通过命令gf(data,m)将数据限制在有限域中，这样如矩阵求逆、相加、相乘等运算就均是基于有限域GF(m)的运算了。 那么如何将有限域元素转换为double型的呢？

    3K30

    【STM32F429的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵

    注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。

    1.1K20

    【STM32F407的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵

    注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。

    1.4K20

    【STM32H7的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵

    注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....注意事项： 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，函数的内部使用了64位的累加器，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P....第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。...第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 矩阵M x N转置后是N x M。

    1.3K30

    Pandas行列转换的4大技巧

    本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...--MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换： [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as...] 可以改成False，使用原来的索引： [008i3skNgy1gxencm7ylpj30m60mo3zq.jpg] 转置函数 pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置...简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg...= "", suffix: str = "\\d+" 参数的具体解释： df：待转换的数据框 stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置

    5.1K20

    《深入理解计算机系统》（CSAPP）实验六 —— Cache Lab

    第二部分将优化一个小的矩阵转置功能，目的是最大程度地减少高速缓存未命中的次数。 2. 实验准备   实验用到的所有文件在CSAPP官网都可以找到。...每行的格式是 [space]operation address,size   操作字段表示内存访问的类型：“ I”表示指令加载，“ L”表示数据加载，“ S”表示数据存储，“ M”表示数据修改（即数据加载后跟数据存储...PartB Efficient Matrix Transpose 4.1 说明   在B部分中，我们将在trans.c中编写一个转置函数，该函数将尽可能降低高速缓存未命中率。...在trans.c中为提供了一个示例转置函数，用于计算转置N×M矩阵A并将结果存储在M×N矩阵B中： char trans_desc[] = "Simple row-wise scan transpose...而int类型为4字节，所以缓存中的每个数据块可以保存8个元素，由于矩阵是行优先存储的，所以相当于保存了A [0] [0]~A [0] [7]，A矩阵转置后A [0] [0]~A [0] [7]对应的位置为

    6.4K20

    Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

    (2) A(i:i+m,:)表示取A矩阵第i~i+m行的全部元素；A(:,k:k+m)表示取A矩阵第k~k+m列的全部元素，A(i:i+m,k:k+m)表示取A矩阵第i~i+m行内，并在第k~k+m列中的所有元素...利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...(2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B，若A为m*n矩阵，B为n*p矩阵，则C=A*B为m*p矩阵。 (3) 矩阵除法在MATLAB中，有两种矩阵除法运算：\和/，分别表示左除和右除。...(5) 矩阵的转置 对实数矩阵进行行列互换，对复数矩阵，共轭转置，特殊的，操作符.’共轭不转置（见点运算）； (6) 点运算在MATLAB中，有一种特殊的运算，因为其运算符是在有关算术运算符前面加点，...3、矩阵的转置与旋转 (1) 矩阵的转置 转置运算符是单撇号(’)。 (2) 矩阵的旋转 利用函数rot90(A,k)将矩阵A旋转90o的k倍，当k为1时可省略。

    2.7K20

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

    7.5K30

    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...(x,2,5) output array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...事实上，数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构中。...、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的IO工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据，以及从HDF5格式中保存...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

    6.6K20

    从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

    我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...NVIDIA最近发布RAPIDS 21.12的每晚构建（NVIDIA转自SemVer到CalVer在八月为他们的版本方案）是应该复制DataFrame.apply在Pandas功能。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...cuDF 数据帧与 Pandas 有很大不同。...接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。

    2.2K20
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