比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

删除包含NaN的行: a(any(isnan(a), 2),:) = []; 删除全部为NaN的行: a(all(isnan(a), 2),:) = [];

[Matlab开发]matlab删除数组中符合条件的元素与散点图绘制 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ matlab删除数组中符合条件的元素 如下代码: Locate=find(a>122) %a是存储数据的数组名,find是找到大于122的数的位置 a(Locate)=[]; %删除数组a中大于122的元素 散点图绘制 scatter函数 可以通过help来查看其用法: scatter(X,Y,size,'filled') X为类似plo

matlab修改多级文件夹路径下的文件名: % %%%%%%%%%%%%%%批量修改文件名一级文件夹 \路径下直接为文件 % close all;clear all;clc; % path='G:\100万采样\YC_AK采样\value-100\version-15\direction-1\新建文件夹\'; % fileDIR=dir(strcat(path,'*.txt')); %获取路径信息 %第0层文件夹direction % filenum=length(fileDIR); %该文件夹

电脑配置: 操作系统:window 8.1 Matlab 2012a安装路径:D:\Program Files\MATLAB\R2012a VS2010 : OpenCV 2.4.3:D:\Program Files\opencv 补充说明: 在配置前,先检查一下系统变量: 1.若缺少系统变量(该路径必须添加!!!): D:\Program Files\MATLAB\R2012a\runtime\win64 导致结果:程序无法正常启动0x000007b.请单击“确定”关闭应用程序 注意变量配置后

创建DataFrame样例数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy-bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7wxTCB1NmnNSzM-t5pUc3zy0dg.. https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy6YnbQPc3cuKWH5w_8iuvJ

一. 1.元胞数组的创建 >> a={;ones(,),:} a = ] [2x3 ;ones(,),:} >> b=[{};{ones(,)},{:}] b = ] [2x3 double] [1x10 double] a和b是等价的 >> c={} c = [] >> c(2,2)={5} c = [10] [] [] [5] >> c(1,2)={2} c = [10] [2] [] [5] clear all a={;ones(,),:}

一:改变索引 reindex方法对于Series直接索引,对于DataFrame既可以改变行索引,也可以改变列索引,还可以两个一起改变. 1)对于Series In [2]: seri = pd.Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index = ['d','b','a','c']) In [3]: seri Out[3]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [4]: seri1 = seri.reindex(['a','b',

NumPy简介:NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.是pandas等其他各种工具的基础NumPy主要功能:ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环对数组数据进行快速运算的数学函数线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能安装方法:pip3 install numpy引用方式:import numpy as np 例如:已知若干家跨国公司的市值(美元),将其转换为人民币a = [ramdom.uniform(1000.0, 2000.0), for i in range(50)

numpy基础 import numpy as np 定义array In [156]: np.ones(3) Out[156]: array([1., 1., 1.]) In [157]: np.ones((3,5)) Out[157]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [158]: In [158]: np.zeros(4) Out[158]: array([0., 0.

1. 下载Matlab 2016b 下载文件夹中包含三个文件:Matlab 2016b Linux64 Crack.rar,R2016b_glnxa64_dvd1.iso,R2016b_glnxa64_dvd2.iso 2. 在安装前,把所需文件都拷贝到了home目录,用完删除即可. 3. 那么使用下列命令挂先行载R2016b_glnxa64_dvd1.iso: cd ~ mkdir matlab sudo mount -t auto -o loop Linux/R2016b_glnxa64_d

1.Series创建的方法统一为pd.Series(data,index=)(1,2,3)Series可以通过三种形式创建:python的dict.numpy当中的ndarray(numpy中的基本数据结构).具体某个数值.index赋值必须是list类型.s = pd.Series({‘a’=1,’b’=2,’d’=3},index = [‘a’,’d’,’c’,b’])s = pd.Series(np.random.randn(5), index = list('ABCDE')s=pd.Se

一.序列Series,很像numpy中的array数组,可以由列表.元组.字典.numpy中的array来初始化 >>> from pandas import Series >>> s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5]) >>> s 0.1 1.2 2.3 3.4 4.5 dtype: float64 2.序列也可以由标签组成,默认是由数字表示. >>> s = Series([0.1, 1.2,

Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序列功能 3)提供丰富的数学运算和操作 4)灵活处理缺失数据 python里面安装.引入方式: 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd Series数组的创建: 创建空的的值 import pandas as pd s = pd.Series(

一.pandas简述 1)pandas是一个开源的,BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具. 2)numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我们处理其他类型的数据 二.pandas的数据类型 1.Series 1)Series是一种类似于一维数组的 对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之对应的索引(数据标签)组成. l  类似一维数组的对象 l  由数据和索引组成 ²  索引(inde

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够 很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等 比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等 所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我

三大相关系数:pearson, spearman, kendall 统计学中的三大相关性系数:pearson, spearman, kendall,他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1. 0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强. 1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数) 皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关) (1)公式 皮尔森相关性系数的值等于它

Pandas的api 参考手册DataFrame部分:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html 数据处理部分: 待处理的数据: 处理要求:1.food栏,大小写统一,2.删除NaN行,3.把ounces中的负值取绝对值,4.把food名称相同的字段合并,合并后ounces的值为合并前他们的平均值 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd df = p

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征

1.pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况: 1.一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样) 解决方法: 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2:填充数据,t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0) 2.另一种是我们让其为0