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Excel公式练习58：获取与查找值相对应的多个值

导语：本文所讲的案例在第一季公式练习中有相似的例子，这里再巩固一下。只要知道要在公式中使用的函数，没有Excel解决不了的问题！...本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:B7中存放着数据，要求使用公式查找单元格D2中的分类对应的名称。例如，单元格D2中是“水果”，则从列B中获取是水果的名称并放置在列E中。 ?...图1 要求在E2中输入公式，向下拖拉以获取全部满足条件的数据。先不看答案，自已动手试一试。...公式解析公式中的： COUNTIF(A:A,$D$2)<ROWS($E$2:E2) 用来计算符合条件的结果数，并与已放置值的单元格数（已返回的值）相比较，以确定在单元格中输入的值。...：苹果当向下拖拉时，ROW(A1)将更新为ROW(A2)、ROW(A3)……，得到值2、3……等，从而可以获取相应位置的值。

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python数据分析——数据的选择和运算

关键技术:可以通过对应的下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应的索引对象以及索引值。具体程序代码如下所示： ②取行方式【例】通过切片方式选取多行。...关键技术: mode()函数实现行/列数据均值计算。分位数运算分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。...分位数是数据分析中常用的一个统计量,经过抽样得到一个样本值。例如,经常会听老师说: "这次考试竟然有20%的同学不及格! " ,那么这句话就体现了分位数的应用。...：仅数字，布尔型，默认值为True interpolation：内插值，可选参数，用于指定要使用的插值方法，当期望的分位数为数据点i~j时。...首先使用quantile()函数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程序代码如下：五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能

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Python：Numpy详解

numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 numpy.ptp() numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。 ...numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。函数numpy.percentile()接受以下参数。 ...numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明： a: 输入数组q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间axis: 沿着它计算百分位数的轴首先明确百分位数：第 p 个百分位数是这样一个值...但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。这里的 p = 70。 ...savetxt() savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。函数numpy.percentile()接受以下参数。 ...numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明： a: 输入数组q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间axis: 沿着它计算百分位数的轴首先明确百分位数：第 p...个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。 ...但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。这里的 p = 70。 ...numpy.savetxt() savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

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这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题

numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。...numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两个数组的对应元素进行除法运算。 numpy.sin: 计算数组中每个元素的正弦值。...numpy.histogram:计算一组数据的直方图。 numpy.percentile:计算数组的第n个百分位数。它返回低于给定百分比的数据的值。...numpy.ma.masked_greate, numpy.ma.masked_less:掩码大于或小于给定值的元素。...numpy.wheres:一个条件函数，根据给定条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。

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NumPy 1.26 中文文档（四十二）

在这种情况下，此函数完成后输入a的内容未定义。 methodstr，可选此参数指定用于估计百分位数的方法。有许多不同的方法，一些是 NumPy 特有的。请参阅注释以了解解释。...返回： percentilescalar or ndarray 如果q是一个单一的百分位数，axis=None，那么结果是一个标量。如果给定了多个百分位数，结果的第一个轴对应于百分位数。...返回：分位数标量或 ndarray 如果q是单个概率且axis=None，则结果是标量。如果给定了多个概率水平，则结果的第一个轴对应于分位数。其他轴是对a减少后保留的轴。...method字符串，可选参数该参数指定用于估计分位数的方法。有许多不同的方法，其中一些是 NumPy 特有的。请参见注释以获取解释。...返回值： quantile标量或 ndarray 如果q是单个概率且axis=None，则结果是标量。如果给定多个概率水平，则结果的第一个轴对应于分位数。其他轶轴是在a减少后保留的轴。

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【转】Numpy 数学函数及代数运算

Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 ...import numpy as np np.rad2deg(np.pi) 这些函数非常简单，就不再一一举例了。 2.2 双曲函数在数学中，双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。...比如, 我们常听到的「4 舍 5 入」就属于数值修约中的一种。 numpy.around(a)：平均到给定的小数位数。numpy.round_(a)：将数组舍入到给定的小数位数。...下面这些方法用于数组内元素或数组间进行求和、求积以及进行差分。 ...2.6 算术运算当然，numpy 也提供了一些用于算术运算的方法，使用起来会比 python 提供的运算符灵活一些，主要是可以直接针对数组。 numpy.add(x1, x2)：对应元素相加。

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Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 ...2.2 双曲函数在数学中，双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。...比如, 我们常听到的「4 舍 5 入」就属于数值修约中的一种。 numpy.around(a)：平均到给定的小数位数。 numpy.round_(a)：将数组舍入到给定的小数位数。 ...np.trunc(a) array([ 1., 2., 3.]) 2.4 求和、求积、差分下面这些方法用于数组内元素或数组间进行求和、求积以及进行差分。 ...numpy.add(x1, x2)：对应元素相加。 numpy.reciprocal(x)：求倒数 1/x。 numpy.negative(x)：求对应负数。

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【Linux 内核】进程优先级与调度策略 ② ( 获取调度策略对应的进程优先级函数 | sched_get_priority_max 函数 | sched_get_priority_min 函数 )

文章目录一、获取进程优先级函数二、调度策略参数三、进程优先级说明在上一篇博客【Linux 内核】进程优先级与调度策略 ① ( SCHED_FIFO 调度策略 | SCHED_RR 调度策略 |...进程优先级 ) 中 , 简单介绍了 " 进程调度策略 " 与 " 进程优先级 " 概念 , 本篇博客开始继续介绍进程调度的代码细节 ; 一、获取进程优先级函数 ---- Linux 内核中 , 通过下面...2 个函数 , 可以获取进程的 " 优先级最大值 “ 和 ” 优先级最小值 " ; 获取实时进程优先级最大值函数 : 传入调度策略对应的宏定义 ; int sched_get_priority_max...(int policy) 获取实时进程优先级最小值函数 : 传入调度策略对应的宏定义 ; int sched_get_priority_min(int policy) 调度策略参数参考【Linux...99 SCHED_NORMAL、SCHED_BATCH、SCHED_IDLE 普通调度策略 , 调用获取进程优先级函数 , 得到的结果始终为 0 .

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

在这种情况下，此函数完成后输入 a 的内容是未定义的。 methodstr，可选。此参数指定用于估计百分位数的方法。有许多不同的方法，其中一些是 NumPy 特有的。有关说明，请参阅注释。...如果给出多个百分位数，结果的第一个轴对应于百分位数。其他轴是在 a 缩减后剩下的轴。如果输入包含小于 float64 的整数或浮点数，则输出数据类型为 float64。...., 50) nanpercentile 分位数与分位数相同，只是范围为 [0, 1] 的 q。...注给定长度为 n 的向量 V，V 的第 q 个百分位数是在排序后的 V 的最小值和最大值之间，从最小值到最大值的q/100 处的值。...如果 q=50，这个函数与中位数相同，如果 q=0，则与最小值相同，如果 q=100，则与最大值相同。

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来聊聊11种Numpy的高级操作！

函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。...- 统计函数 NumPy 有很多有用的统计函数，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分标准差和方差等。...– numpy.amin() , numpy.amax() 从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。– numpy.ptp() 函数返回沿轴的值的范围(最大值 - 最小值)。...– numpy.percentile() 表示小于这个值得观察值占某个百分比 • numpy.percentile(a, q, axis) • a 输入数组;q 要计算的百分位数，在 0...~ 100 之间;axis 沿着它计算百分位数的轴– numpy.median() 返回数据样本的中位数。

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怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

SciPy是基于NumPy的用于科学计算的第三方库。与NumPy相比，它提供了其他功能，包括scipy.stats统计分析。...(Percentiles) 如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。...第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。那么在python里面怎么计算分位数呢。...) 27.0 描述性统计摘要在SciPy和Pandas提供过单个函数或方法调用快速获取描述性统计信息。

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NumPy 学习笔记（四）

(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=) 　　　用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值，若未给定 axis 的值...，则默认选出数组里最大的数　　2、numpy.amin() 和 numpy.min() 的格式与上面一样，其返回最小值　　3、numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims...=) 计算数组中元素最大值与最小值的差　　4、numpy.percentile(a, q, axis) a 表示一个数组对象，q 表示要计算的百分数（0-100），axis 是轴，...(a, axis=None, out=None, keepdims=) 计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值） print("ptp(arr, axis=0): ",...("percentile(arr, 100, axis=1): ", np.percentile(arr, 100, axis=1)) # 若所求百分数不能刚好对应数组里的数，则会在前后两个数之间取平均值

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基于Numpy的统计分析实战

2018年7月27日笔记学习内容： 1.从文件中读取数据 2.将数据写入文件 3.利用数学和统计分析函数完成实际统计分析应用 4.掌握数组相关的常用函数 1.文本文件读写 1.1使用numpy.savetxt...2.使用numpy.loadtxt方法读取CSV文件 CSV文件格式概念：CSV格式是一种常见的文件格式。通常，数据库的转存文件就是CSV格式的，文件中的各个字段对应于数据库中的列。...3.2 计算最大值和最小值使用方法：numpy.max(highPrice)和highPrice.max()相同 numpy.min(lowPrice)和lowPrice.min()相同计算股价近期最高价的最大值和最低价的最小值...方法，将所有比给定值还大的元素全部设为给定的最大值，将所有比给定值还小的元素全部设定为给定的最小值。...练习练习1.股票统计分析文件中的数据为给定时间范围内某股票的数据，现要求： 1.获取该时间范围内交易日周一、周二、周三、周四、周五分别对应的平均收盘价 2.平均收盘价最低，最高分别为星期几 import

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

输入：答案： 28.如何计算numpy数组的平均值，中位数，标准差？...难度：3 问题：计算sepallength的softmax分数。答案： 31.如何找到一个numpy数组的百分位的值？...难度：1 问题：找到iris的sepallength第5位和第95百分位的值。答案： 32.如何在数组中的随机位置插入一个值？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。输入：答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...难度：2 问题：为给定的数字数组a排序。输入：输出：答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？难度：3 问题：创建一个与给定数字数组a相同形式的排列数组。

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数据科学 IPython 笔记本 9.6 聚合：最小、最大和之间的任何东西

也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。...NumPy 具有内置的快速的聚合函数，可用于处理数组；我们将在这里讨论和演示其中的一些内容。对数组中的值求和作为一个简单的例子，考虑计算数组中所有值的总和。...最小和最大类似地，Python 内置了min和max函数，用于查找任何给定数组的最小值和最大值： min(big_array), max(big_array) # (1.1717128136634614e...]) 该函数返回四个值，对应于四列数字。...np.percentile np.nanpercentile 计算元素的百分位数 np.any N/A 计算是否任何元素是真 np.all N/A 计算是否所有元素是真我们将在本书的其余部分经常看到这些聚合

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NumPy 秘籍中文第二版：三、掌握常用函数

使用 NumPy modf()函数获取b数组的分数部分： fractions = np.modf(np.sqrt(b2))[0] 查找0分数。...首先，使用上一步中的indices数组调用take() NumPy 函数，以获取零分数的值。...我们将不得不使用实际的循环！我们将遍历所有可能的符号，并选择与每个符号相对应的开始状态索引。使用where() NumPy 函数选择索引。...首先，我们将获取收盘价的对数，然后使用diff() NumPy 函数计算这些值的第一个差异。...randn() 从均值0和方差1的正态分布中采样值。大小参数的作用与rand()相同。 randint() 返回一个给定下限，可选上限和可选输出形状的整数数组。

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Python数据处理入门教程！

本文是教程的「第一部分」，从实际的代码应用出发，讲解了Numpy创建到统计的操作。...Datawhale搜索「巨硬的Numpy」，获取一手讲解。...⭐⭐⭐ 这一小节主要包括：最大值、最小值、中位数、其他分位数，其中『最大值和最小值』我们平时用到的最多。...⚠️ 需要注意的是：分位数可以是 0-1 的任意小数（表示对应分位），而且分位数并不一定在原始的 array 中。...，注意，分位数可以是 0-1 之间的任何数字（分位） # 如果是 1/2 分位，那正好是中位数 np.quantile(arr, q=1/2, axis=1) array([0.73566204, 0.773602

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JAX 中文文档（十三）

获取的数据返回一个 jax.Array。...因此，JAX 在这些函数中添加了一个可选的size参数，可以在静态指定以便与 JIT 一起使用。几乎所有适用的 NumPy 函数都在jax.numpy命名空间中实现；它们如下所列。...hypot(x1, x2, /) 给定直角三角形的“腿”，返回其斜边长度。 i0 第一类修正贝塞尔函数，阶数为 0。 identity(n[, dtype]) 返回单位数组。...partition(a, kth[, axis]) 返回数组的部分排序副本。 percentile(a, q[, axis, out, …]) 计算沿指定轴的数据的第 q 个百分位数。...round_(a[, decimals, out]) 将数组四舍五入到指定的小数位数。 s_ 用于构建数组索引元组的更好方式。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能的一种损失函数。在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。...这个损失函数的核心思想是，当模型的预测值超过真实值时，损失是预测值与真实值的差值乘以q。当预测值低于真实值时，损失是预测值与真实值的差值乘以1−q。这确保了对于不同的分位数，我们有不同的惩罚。...当数字超出给定范围时，该函数将其限制到最近的边界（如果将范围设置为-2到2，并输入-5的输入值，该函数将返回-2;如果输入10，它将返回2)，而randn是遵循正态分布的随机数。...网络结构和其他设置与前一种情况相同。与前一种情况一样，低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值。分位数预测的理想形状总是左上角图中红线的形状。它应该随着指定的百分位数的增加而平行向上移动。...这避免了“在批内低于和高于预测值的样本比例与指定的百分位数值之间的平衡”。最后"扁平化"是无法避免的，我们只能进行缓解，下列符号用于下列方程。

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