几何代数题问题如果0.29-0。24乘 1025x0,14=70% 2031x0.29=71% 如果0.29-0。24乘 4位数能得出百分？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-10 08:23 标签： 几何代数题

大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。

今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。

在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。

NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。它包含以下内容：

  • 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能

除明显的科学用途外，NumPy是高效的通用数据多维容器，可以定义任意数据类型。这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。

map()函数用于根据输入对应关系映射Series的值。用于将序列(Series)中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数、字典或序列(Series)中得出。

Isin() 函数用于过滤数据帧。Isin() 有助于选择在特定列中具有特定(或多个)值的行。这是笔者见过的最有用的功能。

select_dtypes()函数基于dtypes列返回数据框的列的子集。设置此函数的参数，以包括具有某些特定数据类型的所有列;也可对其进行设置，以排除具有某些特定数据类型的所有列。

Pandas最神奇最有用的功能是pivot_table。如果你纠结于是否使用groupby，并想扩展其功能，那么不妨试试pivot-table。如果明白数据透视表在excel中的工作原理，那么一切就非常简单了。数据透视表中的级别将存贮在MultiIndex对象(分层索引)中，而该对象位于DataFrame结果的索引和列上。

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编译：Jamin、杜伟、张倩

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。

      Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。

      除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。

借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。

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