data.loc[sel, '花瓣长度'] = 1.76442*np.random.randn(np.sum(sel)) + 4.35

时间: 2024-01-24 18:04:16 浏览: 126
PDF

python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

这段代码是对 DataFrame 中满足条件 `sel` 的行的 `'花瓣长度'` 列进行赋值操作。具体操作是生成一个随机数组，数组的长度为满足条件 `sel` 的行数，每个元素的值是通过 `1.76442*np.random.randn()` 生成的随机数加上 `4.35`。然后将生成的随机数赋值给满足条件的行的 `'花瓣长度'` 列。
阅读全文

相关推荐

-

Postgres.js: 极速Node.js PostgreSQL客户端打造

- "1250 LOC-0依赖关系"：这表示Postgres.js的代码行数（Lines of Code）大约为1250行，并且没有任何外部依赖。这意味着Postgres.js是一个独立的库，安装和使用它不需要依赖其他复杂或庞大的库，从而简化了项目的...
-

WebLogic 12.2.1.3 Linux部署及环境配置指南

首先，准备工作包括下载并准备WebLogic安装包fmw_12.2.1.3.0_wls_Disk1_1of1.zip，以及安装JDK 1.8的64位版本。在这个过程中，步骤包括创建一个名为weblogic的用户组，添加名为weblogic的用户，并为其设置密码。 ...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1) # 存储每次交叉验证的评估结果 scores = [] for train_idx, test_idx in kf.split(x): # 划分训练集和验证集 x_train, x_valid = x[train_idx], x[test_...
pdf

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在Python的科学计算库NumPy中，np.random模块提供了丰富的随机数生成函数，用于在数组级别上生成各种类型的随机数。以下是对标题和描述中提到的四个常用函数的详细解释： 1. np.random.normal() 正态分布，也...
py

scan_RGB..or..loc.py

opencv 获取图片某点位置和RGB值（python）
zip

testwp.loc

标题 "testwp.loc" 暗示我们正在讨论一个与WordPress相关的本地测试环境。WordPress是一个流行的开源内容管理系统(CMS)，主要用于构建网站。".loc" 后缀通常用于表示本地化或定位，这可能是为了创建一个特定语言或...
zip

calendar.loc

"calendar.loc"是一个基于Web的应用程序，专门设计用于帮助用户规划和发布社交网络"ВКонтакте"（VKontakte）的帖子。这个应用程序利用PHP编程语言来实现其核心功能，提供了一个用户友好的界面，使用户能够...
zip

stroimaster37.loc

关于Laravel Laravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为，发展必须是一种令人愉快的，富有创造力的经历，才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务，从而减轻了开发过程中的...
pdf

python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

5. **布尔数组**：可以提供与行轴长度相同的布尔数组，如df.loc[[True]]或df.loc[[True, False]]，如果布尔数组中的值为True，相应的行将被选中。 让我们通过一个例子来详细理解这些用法： python import ...
loc

channel_locs.loc

已经编辑好的符合国际10-20标准的30导联(32导联的去除两个参考电极后)电极帽的导联位置，使用EEGLAB时可读取使用,需加入10-20国际标准的.ced文件。亲测可用。
zip

ais-dsi.loc

"ais-dsi.loc" 是一个特定的项目名称，它似乎关联到一个名为 "Art CMS" 的内容管理系统。Art CMS 是一款基于 Yii2 PHP 框架构建的后台控制面板，专为艺术相关网站或平台提供内容管理和组织的功能。Yii2 是一个高性能...

给这个python代码加上注释import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt modes = ['full', 'same', 'valid'] modes = [ 'valid'] data=np.ones(200) data=np.random.randint(1,20,size=(300)) window=np.ones(10)/10 for m in modes: # data_tmp=np.convolve(data, window, mode=m) #请自行查阅卷积的参数含义 correlate data_tmp = np.correlate(data, window, mode=m) # 请自行查阅相关的参数含义 correlate plt.plot(data_tmp); plt.plot(data); plt.axis([-10, 300, -.1, 25]); plt.legend(modes+['data'], loc='lower center'); plt.show() a=45、

data = np.random.randint(1, 20, size=(300)) # 定义平均滤波器窗口 window = np.ones(10) / 10 # 遍历模式列表，计算相关结果并绘图 for m in modes: # 使用 np.correlate 函数计算相关结果 data_tmp = np....

import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布： data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布： #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2)这段代码用matplotlib绘制

data1 = np.random.randn(10000) data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) # 绘制直方图 plt.hist(data1, bins=50, alpha=0.5, label='μ=0, σ=1') plt.hist(data2, bins=50, alpha=0.5, label='μ=...

用pandas函数代替下列语句：for i in range(len(data2_0_time3)): if (np.isnan(data2_0_time3.iat[i,0])==True): if 3<=i<=len(data2_0_time3)-4: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=0 k=0 for j in range(1,4): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i-j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i-j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i-j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i-j,2] k=k+1 if np.isnan(data2_0_time3.iat[i+j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i+j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i+j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i+j,2] k=k+1 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]/k

index_range = np.logical_and(np.arange(len(data2_0_time3)) >= 3, np.arange(len(data2_0_time3)) <= len(data2_0_time3)-4) # 将符合要求的索引对应的数据设置为 0 data2_0_time3.loc[nan_values & index_range,...

用pandas的rolling函数代替下列语句：data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=0 k=0 r=i for j in range(1,r+1): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i-j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i-j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i-j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i-j,2] k=k+1 for j in range(1,4): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i+j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i+j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i+j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i+j,2] k=k+1 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]/k

data2_0_time3.loc[i, ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22']] = np.nan_to_num(data2_0_time3.iloc[max(i-3,0):i+1, [0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1, 4))

np.random.normal(loc=170,scale=5,size=(2,5))，把结果储存在excel文件里的代码

data = np.random.normal(loc=170, scale=5, size=(2, 5)) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 保存到Excel文件中 df.to_excel('data.xlsx', index=False) 上面的代码中，np.random.normal()函数...

np.random.normal和np.random.randn区别举例

np.random.normal和np.random.randn都是用于生成正态分布随机数的函数，但它们在使用上有一些区别。 np.random.normal可以用于生成来自指定平均值（mean）、标准偏差（standard deviation）和规模参数（scale ...

np.random.normal与np.random.randn()函数的区别

np.random.normal和np.random.randn()函数都可以用来生成服从正态分布的随机样本，但它们有一些区别。 np.random.normal函数的语法为：np.random.normal(loc, scale, size)，其中loc表示均值，scale表示标准差，...
-

SQL.DB基础教程：Select语句详解

6. **其他扩展**：SQL的Select语句还支持更复杂的操作，如WHERE子句来过滤数据，GROUP BY用于分组，HAVING用于分组后的过滤，ORDER BY用于排序，以及可能的子查询和聚合函数（如COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）。...

最新推荐

recommend-type

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在Python的科学计算库NumPy中，`np.random`模块提供了丰富的随机数生成函数，用于在数组级别上生成各种类型的随机数。以下是对标题和描述中提到的四个常用函数的详细解释： 1. `np.random.normal()` 正态分布，也...
recommend-type

python实现在pandas.DataFrame添加一行

df.loc[i] = [random.randint(-1, 1) for n in range(3)] ``` 在这个例子中，`range(5)`生成了一个从0到4的序列，作为行标签。然后，我们使用列表推导式生成随机整数，长度与列的数量相同，这些值将作为新行的...
recommend-type

python统计函数库scipy.stats的用法解析

例如，`st.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=10)`会生成10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数。同时，`size`参数可以指定生成的随机数的形状，如`(2, 2)`表示生成2x2的二维数组。 2. **计算概率密度函数（PDF）** ...
recommend-type

pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

本文将详细介绍DataFrame中用于数据选取的六种方法：`df[]`、`df.loc[]`、`df.iloc[]`、`df.ix[]`、`df.at[]`和`df.iat[]`。 1. **行（列）选取：df[]** `df[]` 用于单一维度上的数据选取，即选取行或列。...
recommend-type

LABVIEW程序实例-DS写属性数据.zip

labview程序代码参考学习使用，希望对你有所帮助。
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。