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数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅的Numpy函数助你走出困境

数据分析  · 公众号  · 大数据  · 2019-11-14 08:45
选自TowardsDataScience 作者:Baijayanta Roy机器之心编译  参与:Luo Sainan、杜伟在机器学习和数据科学工程的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,需要用样板代码来解决这些问题。在此期间,根据社区的需求和使用,一些样板代码已经被转换成核心语言或包本身提供的基本功能。本文作者将分享 5 个优雅的 Python Numpy 函数,有助于高效、简洁的数据处理。在 reshape 函数中使用参数-1Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看 ………………………………

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