numpy有多少函數(shù)？numpy的一些基本上函數(shù)：():異或():求平均值():求方差():求標(biāo)準(zhǔn)差再注意：(a,axis0)：求的是列的平均值，其他函數(shù)差不多python中如何給dataframe中

numpy有多少函數(shù)？

numpy的一些基本上函數(shù)：():異或

():求平均值

():求方差

():求標(biāo)準(zhǔn)差

再注意：(a,axis0)：求的是列的平均值，其他函數(shù)差不多

python中如何給dataframe中數(shù)值型變量的缺失值補(bǔ)0？

謝謝啦邀請(qǐng)。Pandas是Python中主要主要是用于數(shù)據(jù)處理的第三方庫(kù)，初始時(shí)被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開(kāi)發(fā)完畢出去，pandas為時(shí)間序列分析需要提供非常好支持。Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有三種：

第一種是Series：一維數(shù)組，與Numpy中的一維array類(lèi)似。值得注意的是，Series中只不允許儲(chǔ)存相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。下面構(gòu)造三個(gè)Serirs。

第二種是DataFrame：二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下面構(gòu)造另一個(gè)DataFrame。

第三種是Panel：三維的數(shù)組。

下面例子來(lái)所了解Pandas如何處理DataFrame中的缺失值。簡(jiǎn)單構(gòu)造三個(gè)含有功能缺失值的DataFrame。在之前例子df的基礎(chǔ)上構(gòu)造三個(gè)含失衡值的DataFrame。

如果你是是將缺失值NaN替換為0。方法是不使用函數(shù)fillna。

我們就像你不0代替缺失值，只是用失衡值的所在列的平均值不用。代碼萬(wàn)分感謝：

希望對(duì)你有幫助。

有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料都有哪些？

數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)教授StephenBoyd同盟加州大學(xué)洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版了一本基礎(chǔ)數(shù)學(xué)書(shū)籍，從向量到最小二乘法，分三部分并且解釋并配以輔助資料。至于，這本書(shū)也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學(xué)出版社出版（愿意網(wǎng)絡(luò)為了公開(kāi)）。

項(xiàng)目地址：~boyd/vmls/

這一本書(shū)的資料肯定也很全的的，除此之外本身473頁(yè)的教材，還有一個(gè)另一本178頁(yè)的對(duì)應(yīng)代碼講解。其實(shí)如果沒(méi)有讀者只要清楚數(shù)學(xué)部分的話，代碼部分是不是需要了解的。但如果不是也很了解線性代數(shù)的應(yīng)用，肯定就要閱讀這些基礎(chǔ)代碼，并順帶跟著學(xué)Julia語(yǔ)言了。之后，這一本書(shū)還需要提供了不對(duì)應(yīng)的課程PPT，讀者也是可以把它們作為輔助資料。

書(shū)籍簡(jiǎn)介

這本書(shū)旨在推薦向量、矩陣和最小二乘方法等應(yīng)用線性代數(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容，它的目標(biāo)是為只能一般很少或根本沒(méi)有線性代數(shù)基礎(chǔ)的初學(xué)者提供給入門(mén)方法，以及線性代數(shù)的基本是思想包括在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用方法。

只不過(guò)讀者肯定要清楚像是的數(shù)學(xué)符號(hào)，但是在一些地方也會(huì)應(yīng)用微積分，但它們卻不是起重要作用，而基本以前學(xué)過(guò)高數(shù)就差不多吧了。這本書(shū)包含了很多民間概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)所繼續(xù)討論的話題，.例如不使用數(shù)學(xué)模型曲線擬合數(shù)據(jù)等，但讀者不一定會(huì)需要這其次的背景知識(shí)。

這本書(shū)比一般的應(yīng)用線性代數(shù)課本要有更少的數(shù)學(xué)成分，只會(huì)詳細(xì)點(diǎn)推薦都差不多線性代數(shù)、線性獨(dú)立性等理論概念，在內(nèi)QR因式分解這一計(jì)算工具。而那一本書(shū)討論到的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用只會(huì)在用一種方法，即最小二乘法船舶概論擴(kuò)展。在某種意義下，該書(shū)更強(qiáng)調(diào)什么的是應(yīng)用到，即依戀于少量都差不多數(shù)學(xué)概念和方法，而覆蓋大多數(shù)應(yīng)用。可是這書(shū)書(shū)所呈的數(shù)學(xué)是發(fā)下的，是因?yàn)樗鼤?huì)仔細(xì)可證明每一個(gè)數(shù)學(xué)聲明。但他，與大多數(shù)可以介紹性的線性代數(shù)課本兩者相比，這本書(shū)詳細(xì)解釋了許多實(shí)際應(yīng)用。除開(kāi)一些常見(jiàn)被以為是中級(jí)主題的應(yīng)用，如文檔分類(lèi)、狀態(tài)估計(jì)也和投資組合優(yōu)化等。

這本書(shū)卻不是是需要任何計(jì)算機(jī)編程的知識(shí)，所以是可以才是悠久的傳統(tǒng)的教學(xué)課程，我們只要寫(xiě)作按章節(jié)并能夠完成一些不不屬于數(shù)值計(jì)算的練習(xí)題就行了。然而，這種方并沒(méi)法使我們已經(jīng)再理解這本書(shū)，同樣的也無(wú)法得到求實(shí)際鍛煉，例如我們是可以使用這本書(shū)的觀點(diǎn)與方法構(gòu)建一個(gè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型、提高圖像數(shù)據(jù)或優(yōu)化系統(tǒng)投資組合等。隨著計(jì)算力的不停再增長(zhǎng)，在內(nèi)NumPy等高效安全矩陣計(jì)算庫(kù)的發(fā)展，這本書(shū)中的描述的方法可以很快地運(yùn)用到實(shí)踐中。而讀者還也可以使用Python等編程語(yǔ)言天天練習(xí)有所不同的項(xiàng)目而補(bǔ)充學(xué)習(xí)資源，只能建議使用都是假的數(shù)據(jù)壘建應(yīng)用形式才能清楚地地解釋理論思想。本書(shū)提供了一些是需要數(shù)值計(jì)算的練習(xí)題，且數(shù)據(jù)文件與編程語(yǔ)言的資源都可在線額外。

這本書(shū)通常分為三部分。第一部分推薦了向量及各種向量運(yùn)算和函數(shù)，例如加法、向量?jī)?nèi)積、距離和角度等。本書(shū)還可以展示了如何修改向量它表示文檔中的詞數(shù)、時(shí)間序列、目標(biāo)屬性、產(chǎn)品規(guī)格、音頻數(shù)據(jù)和圖像等。第二部分猶如前一部分重點(diǎn)關(guān)注矩陣的概念與應(yīng)用，除開(kāi)矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分推薦了最小二乘法，它不僅展示更多了要如何簡(jiǎn)單點(diǎn)而肯定地像的求解答一個(gè)超定方程組，而還有一個(gè)一些可應(yīng)用到到很多方法的最小二乘存儲(chǔ)知識(shí)。

該書(shū)還可主要是用于自學(xué)，并輔以在線能提供的資料，比如下面這份470頁(yè)的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

通過(guò)設(shè)計(jì)，本書(shū)的進(jìn)度會(huì)漸漸加快，也就是說(shuō)第一部分和第二部分有許多細(xì)節(jié)和簡(jiǎn)單的例子，第三部分有更多初級(jí)的例子和應(yīng)用。對(duì)此唯有很少線性代數(shù)基礎(chǔ)或完全沒(méi)有還沒(méi)有的讀者而言，課程也可以偏重于第一部分和第二部分，另外僅很簡(jiǎn)單清楚一些更初級(jí)的應(yīng)用。而熟悉背景知識(shí)的讀者可以不急速過(guò)一遍前面兩部分，并將高中理科放在到最后的應(yīng)用部分上。

之外線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這本書(shū)還推薦了很多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，以及比較流行的K均值聚類(lèi)等。而這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要都推薦了數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式和偽算法，當(dāng)然不涉及詳細(xì)的代碼，讀者可同時(shí)欄里點(diǎn)這本書(shū)的配套代碼實(shí)現(xiàn)。這本書(shū)提供給的了實(shí)現(xiàn)Julia語(yǔ)言的配套代碼！

下面我們將詳細(xì)介紹聚類(lèi)這一方面課本內(nèi)容與按的Julia代碼。聚類(lèi)也就是說(shuō)將同類(lèi)的無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)聚在一起，它的目標(biāo)函數(shù)是可以簡(jiǎn)單的地定義法為各樣本到隨機(jī)聚類(lèi)中心的距離和。要是這個(gè)距離和的很大，這樣k-means聚類(lèi)的效果就不大好，我們會(huì)只希望實(shí)際最優(yōu)化算法最小化這個(gè)距離。在這本書(shū)中，距離可以定義,定義為：

而K均值聚類(lèi)會(huì)更形象地利用圖像展示聚類(lèi)效果，下圖展示展示了K均值聚類(lèi)迭代一次的更新過(guò)程：

而這一更新過(guò)程會(huì)有隨機(jī)的為代碼：

除開(kāi)這些基礎(chǔ)內(nèi)容外，這本書(shū)還會(huì)展示很多可視化內(nèi)容以指導(dǎo)明白理論知識(shí)，的或可以展示了終于聚類(lèi)結(jié)果的圖4.4和展示展示了損失函數(shù)下降趨勢(shì)的圖4.5：

當(dāng)然，K均值聚類(lèi)還能提供了按Julia實(shí)現(xiàn)方法，不勝感激影像展示了實(shí)現(xiàn)程序該算法的代碼，讀者在自學(xué)這本書(shū)的同時(shí)還能麻煩你學(xué)學(xué)Julia語(yǔ)言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]anyiinto1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

numpy有多少函數(shù)？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)ofj1:k]

assignment[rand(1:k)foriacross1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[ifori1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])afterj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration