计算具有数据帧最大值的列时获取-Inf - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python数据分析：numpy

a = np.array([1,0,1,0], dtype=np.bool) # 创建数组时指定数据类型 a.astype(np.int8) # 修改数组的数据类型 b = np.array([0.0485,0.2689,1.8567,0.8754...数组的计算数组和数的计算 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = a + 1 # 按位相加 c = a * 3 # 按位相乘数组与数组的计算 a = np.array...（两个nan是不相等的） inf:infinity，inf表示正无穷，-inf表示负无穷，type类型为float np.count_nonzero(a!...:] # 行交换 a[:,[0,2]] = a[:,[2,0]] # 列交换其他实用方法 1.获取最大值最小值的位置 np.argmax(t,axis=0) np.argmin(t,axis=1) 2...，一种切片，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，他们两个的数据变化是一致的， a = b.copy(),复制，a和b互不影响

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...：describe describe() 函数计算 Series 与 DataFrame 数据列的各种数据统计量，注意，这里排除了空值。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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Pandas时序数据处理入门

04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...，这是正确的计算，只有当有三个周期可以回顾时，它才开始具有有效值。...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。

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数据分析篇 | Pandas基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...：describe describe() 函数计算 Series 与 DataFrame 数据列的各种数据统计量，注意，这里排除了空值。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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涨姿势！看骨灰级程序员如何玩转Python

']）选择仅具有数字特征的子数据帧。...如果你想计算两列“c1”和“c2”的最大值，你可以： 1....缺失值的数量构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull()和.sum()来计算指定列中缺失值的数量。 1....选择具有特定ID的行在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID('A001'，'C022'，...)来获取具有特定ID的记录。...如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format ='%。0f'将所有浮点数舍入为整数。

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Numpy学习笔记（二）

获取一定范围内的数据 1.数据剪切 tian=np.random.rand(4,5) print(tian) #获取前三行，前三列 tian=tian[:3,:3]...yichangValue=np.isnan(tian)|np.isinf(tian) tian[yichangValue]=99 print(tian) 4.计算数组的平均值最大值最小值...#平均值 print(tian.mean()) #最大值 print(tian.max()) #最小值 print(tian.min()) 上边是按总体来计算的...，那么如何按照某一行或者某一列进行计算呐？...我们肯定还是要指定计算的下标。

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matlab中的函数介绍（max，min，unidrnd，norm）

遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。...[Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。...dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。...其中N可以是一个向量、矩阵、多维数组（当然也可以是一个数，即1乘以1的矩阵），但N中所有元素都必须是正整数。这种调用方式将产生一个和N具有相同尺寸（行、列、维数）的矩阵R。...n=norm(A,p) 根据p的不同，返回不同的值 p 返回值 1 返回A中最大一列和，即max(sum(abs(A))) 2 返回A的最大奇异值，和n=norm(A)用法一样 inf

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...：describe describe() 函数计算 Series 与 DataFrame 数据列的各种数据统计量，注意，这里排除了空值。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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数据分析(四)

在处理数据的时候，有可能会把行和列交换的情况。...a = np.logspace(0,2,10) # 获取数组的最大值和最小值 attr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,22,33]]) # 获取最大值...print(np.max(attr)) # 获取最小值 print(np.min(attr)) # 获取最大值和最小值的位置 attr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9...numpy中的nan和inf 1） nan:在之前0/0会显示nan，其实nan表示不是一个数字 inf：inf表示正无穷，-inf表示负无穷，当数据不对的时候（比如1/0）就会出现这个值 2）两个nan...，第二列才是我们的数据，同时还输出了dtype，不同的电脑可能是int32。

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常见向量范数和矩阵范数及其MATLAB实现

，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。∞-范数：?...，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。-∞-范数：?，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。p-范数：?...，列和范数，即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, 1)。2-范数：?，谱范数，即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。...，行和范数，即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, inf)。F-范数：?...2-范数的方法，如下：>> norm_2 = norm(A,2)norm_2 = 16.8481 两种方法计算出的结果是一样的。

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Pandas中文官档~基础用法2

每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。统计非空值数量注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...：describe describe() 函数计算 Series 与 DataFrame 数据列的各种数据统计量，注意，这里排除了空值。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...int64 In [113]: df1.idxmax(axis=1) Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时

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范数详解-torch.linalg.norm计算实例

（插播反爬信息）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 无穷范数 ---- 无穷范数是矩阵的一种范数，也称为最大值范数或者列范数。...换句话说，无穷范数是将每一列的绝对值相加，然后取其中的最大值。...需要注意的是，计算矩阵的无穷范数比计算其他范数更加简单和快速，因为只需要对每一列的绝对值相加，然后取其中的最大值即可。...与无穷范数类似，L1 范数也具有一些重要的性质，包括非负性、齐次性、三角不等式和矩阵乘法性质。在矩阵计算和优化中，L1 范数也有广泛的应用。...换句话说，L1 范数是将每一列的绝对值相加，然后取其中的最大值。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

可以将数据帧视为具有公共索引的多个序列的公共长度，它们在单个表格对象中绑定在一起。该对象类似于 NumPy 2D ndarray，但不是同一件事。并非所有列都必须具有相同的数据类型。...接下来，我们将讨论在数据帧中设置数据子集，以便您可以快速轻松地获取所需的信息。选取数据子集现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧，让我们处理它们包含的数据。...一个特别有趣的情况是使用布尔值建立索引时。我将展示这种用法可能看起来像什么。这样可以方便地获取特定范围内的数据。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...我们可以使用apply函数来获取所需的数量，但是使用数据帧提供的现有方法通常更有用，并且也许更快。让我们看一些使用数据帧的演示。与该序列一起使用的许多技巧也可以与数据帧一起使用，但有些复杂。

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机器学习系列（八）K均值（kMeans）

优点：当数据分布是球状密集的，但类之间的区别也比较明显时效果较好，k均值仅限于具有中心（质心）概念的数据。...缺点： 1）K均值算法的初始中心点选择对算法影响较大，随机选择的质心可能导致迭代次数很多或者算法陷入局部最优。 2）在选择质心时k的个数需要基于经验和多次试验进行设置，不同数据k的选择也不一样。...# 获取数据集第j列的最小值 rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ) # 计算数据集第j列中，最大值减最小值的差...# 随机生成k行1列的数组，元素在0到1之间，乘以rangeJ再加上minJ，则可得随机生成的第j列中最小值与最大值之间的一个数 centroids[:,j] = mat...# 获取数据集数量，即行数 clusterAssment = mat(zeros((m,2))) # 初始化一个m行2列的矩阵，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方

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10招！看骨灰级Pythoner如何玩转Python

]）选择仅具有数字特征的子数据帧。...如果你想计算两列“c1”和“c2”的最大值，你可以： df[‘maximum’] = df.apply(lambda x: max(x[‘c1’], x[‘c2’]), axis = 1) # 但你会发现它比这个命令慢得多...缺失值的数量构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull（）和.sum（）来计算指定列中缺失值的数量。...选择具有特定ID的行在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID（ A001 ， C022 ，...）来获取具有特定ID的记录。...另一个技巧是处理混合在一起的整数和缺失值。如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format = ％。0f 将所有浮点数舍入为整数。

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OpenCV 直方图

本文记录 OpenCV 中的直方图相关操作。直方图概述直方图在计算机视觉中应用广泛。例如，通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化，来检测视频中场景的变换。...这样的应用数不胜数，直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。直方图只是简单地将数据归入预定义的组，并在每个组内进行计数。...dtype[, # 当为负数时，输出数组的类型与 src 相同；否则，它具有与 src 相同的通道数和深度 mask]]]]] # 数据蒙版（可选） ) -> dst...函数标准化缩放和移动输入数组元素，以便： image.png 其中 P 值与 norm_type 对应关系为: norm_type P 值 cv2.NORM_INF inf cv2.NORM_L1...如果使用用户定义的成本矩阵，点配置的总权重不相等，或者签名仅由权重组成（签名矩阵只有一列），则可能无法计算下边界。您必须初始化 lowerBound 。

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M3U8 格式：为什么直播回放都用这个格式？丨音视频基础

需要注意的是，这里及后面码率的计算包含了除了音视频数据外的容器数据，但是不包含各种传输协议（HTTP、TCP、IP）头所占用的数据。...EXT-X-MAP，指定了如何获取媒体初始化信息（Meida Initialization Section）来解析后续的媒体切片数据。...的获取路径，这样客户端就在任意位置以任意顺序来对这些 I 帧进行解码。...这里的属性列表包括： EXT-X-I-FRAME-STREAM-INF，表示一个包含 I 帧的媒体播放列表。这个标签是独立的，不作用于主播放列表里的其他资源。该标签主要服务于播放时的快进和快退功能。...上面的示例是用 EXT-X-BYTERANGE 来指定每个 I 帧对应的数据。这里需要注意的是 EXTINF 表示的时长是当前 I 帧到下一个 I 帧的时长。

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Pandas 秘籍：6~11

当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。...许多人都对在某些指标上表现最好的学校感兴趣。准备此秘籍发现每个数字列具有最大值的学校，并设置数据帧的样式以突出显示信息，以便用户轻松使用。...select_dtypes对于具有许多列的非常宽的数据帧极为有用。在步骤 7 中，idxmax遍历所有列以找到每个列的最大值的索引。它将结果作为序列输出。...数据帧具有实验性style属性，该属性本身具有一些方法来更改显示的数据帧的外观。突出显示最大值可使结果更加清晰。更多默认情况下，highlight_max方法突出显示每列的最大值。...在我们的数据分析世界中，当许多输入的序列被汇总或组合为单个值输出时，就会发生汇总。例如，对一列的所有值求和或求其最大值是应用于单个数据序列的常见聚合。聚合仅获取许多值，然后将其转换为单个值。

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。我们将做几个组比函数的示例。...23.数据类型转换默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。...30.设置数据帧样式我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

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Pandas 秘籍：1~5

列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。列和索引统称为轴。...或者，您可以使用dtypes属性来获取每一列的确切数据类型。select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。...shape属性返回第一条元数据，即包含行数和列数的元组。一次获取最多元数据的主要方法是info方法。它提供每个列的名称，非缺失值的数量，每个列的数据类型以及数据帧的近似内存使用情况。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。关系数据库也是如此。总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...例如，当列具有int64类型时，每个单独的列值也都是int64。对于对象数据类型的列，情况并非如此。每个单独的列值可以是任何类型。

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