锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python采样函数 python数据采集( 三 )

IT技术数据


默认情况下，左箱体边界是包含的 。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记 。
传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列
向loffset参数传递字符串或者日期偏置
在金融数据中 ， 为每个数据桶计算4个值是常见的问题：
通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据
低频转到高频的时候会形成缺失值
ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数
请问各位大神python中numpy模块的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么参数a参数就是weibull分布公式中的那个系数，X = ln(U)^(1/a)
size是输出的形状，可以不填 。在不填的情况下，输出和输入的维度一致，即np.array(a).size 。例如：
如果a是一个标量，输出也就是采样一次 。
如果a是一个list，则依次按照list中参数采样 。
该函数的文档
（Python）numpy 常用操作不放回取样：
从列表ori中不放回地取n个数
通过这种操作 ， 我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）
首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:
在numpy.array中 ， "+"代表矩阵相加
keepdim指的是维度不变，常在sum中使用 。如：
会发现，keepdim之后还是二维的
这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:
也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说 ， 就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引 。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m ， 如果要判断我们的模型最终的分类结果 ， 就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大 。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：
其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：
也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引
怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值#python中python采样函数的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是
#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)python采样函数，Series也就是序列 python采样函数，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神
#做过测试处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美
#DataFrame索引df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作
print(df[['row_names','Rape']])
df['行标签']
df.loc[行标签,列标签]
print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])
df.iloc[行位置,列位置]
df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值
df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据
df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据
df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值 ， 返回的为一个Series
df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series
print(df.ix[1,1])# 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据python采样函数你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片
print(df.ix[0:2])
#DataFrame根据条件选取子集类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数

推荐阅读


上一篇：艺术机构可以发什么视频，艺术类培训机构可以打广告吗

下一篇：超市翻译软件免费安卓，超市英汉互译