TE_count(TE_count==0) = [];
时间: 2023-09-29 20:06:46 浏览: 40
这段代码是MATLAB语言中的一行代码,主要的功能是将向量TE_count中的值为0的元素删除。具体解释如下:
1. TE_count是一个向量,里面存储了一些数值;
2. TE_count==0是一个逻辑向量,里面存储了判断TE_count中每个元素是否等于0的结果;
3. TE_count(TE_count==0)是一个向量,里面存储了TE_count中所有等于0的元素;
4. TE_count(TE_count==0) = []将TE_count中等于0的元素删除。
这行代码的作用是将向量TE_count中所有的值为0的元素删除,以避免这些元素对后续计算造成影响。
相关问题
Te=X*TE_count*dt/sum(TE_count); TE_count(TE_count==0) = [];
这段代码是Matlab代码,主要实现的功能是计算一组数据的加权平均值。具体解释如下:
1. X是一个向量,表示需要求加权平均值的数据集合;
2. TE_count也是一个向量,表示每个数据点对应的权重;
3. dt是一个常量,表示采样时间间隔;
4. sum(TE_count)计算TE_count向量中所有元素的和;
5. TE_count(TE_count==0) = []将TE_count向量中值为0的元素删除;
6. Te=X*TE_count*dt/sum(TE_count)计算加权平均值。
该代码适用于处理医学图像或者其他需要采用不同的权重进行加权平均的数据集合。
# count计数 df_tr_te['user_id_webpage_id_product'] = df_tr_te.groupby(['user_id','product','webpage_id'])['id'].transform('count') # 产品按用户, 天权重 df_tr_te['user_id_day_range'] = df_tr_te.groupby(['user_id','day'])['product'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1))) # 产品按用户权重 df_tr_te['user_id_range'] = df_tr_te.groupby(['user_id'])['product'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1))) # 网页按用户, 产品权重 df_tr_te['user_id_product_webpage_range'] = df_tr_te.groupby(['user_id','product'])['webpage_id'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1))) # 网页按用户, 活动权重 df_tr_te['user_id_campaign_id_webpage_range'] = df_tr_te.groupby(['user_id','campaign_id'])['webpage_id'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1)))
这是一些 Pandas 的代码,用于对 DataFrame 进行分组计数和计算权重。具体来说:
1. `df_tr_te.groupby(['user_id','product','webpage_id'])['id'].transform('count')` 会对 DataFrame `df_tr_te` 按照三个列(`user_id`、`product` 和 `webpage_id`)进行分组,然后对每个分组内的 `id` 列进行计数,最终返回一个 Series,其中包含了每个样本所在分组的计数值。
2. `df_tr_te.groupby(['user_id','day'])['product'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1)))` 会对 DataFrame `df_tr_te` 按照两个列(`user_id` 和 `day`)进行分组,然后对每个分组内的 `product` 列进行计数,并根据计数值计算权重。具体来说,对于每个分组,它会计算该分组内 `product` 列的长度,然后除以一个从 1 到分组长度的数组,得到一个权重序列,最终返回一个 Series,其中包含了每个样本所在分组的权重值。
3. `df_tr_te.groupby(['user_id'])['product'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1)))` 会对 DataFrame `df_tr_te` 按照一个列(`user_id`)进行分组,然后对每个分组内的 `product` 列进行计数,并根据计数值计算权重。具体来说,对于每个分组,它会计算该分组内 `product` 列的长度,然后除以一个从 1 到分组长度的数组,得到一个权重序列,最终返回一个 Series,其中包含了每个样本所在分组的权重值。
4. `df_tr_te.groupby(['user_id','product'])['webpage_id'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1)))` 会对 DataFrame `df_tr_te` 按照两个列(`user_id` 和 `product`)进行分组,然后对每个分组内的 `webpage_id` 列进行计数,并根据计数值计算权重。具体来说,对于每个分组,它会计算该分组内 `webpage_id` 列的长度,然后除以一个从 1 到分组长度的数组,得到一个权重序列,最终返回一个 Series,其中包含了每个样本所在分组的权重值。
5. `df_tr_te.groupby(['user_id','campaign_id'])['webpage_id'].transform(lambda x : len(x) / np.array(range(1,len(x)+1)))` 会对 DataFrame `df_tr_te` 按照两个列(`user_id` 和 `campaign_id`)进行分组,然后对每个分组内的 `webpage_id` 列进行计数,并根据计数值计算权重。具体来说,对于每个分组,它会计算该分组内 `webpage_id` 列的长度,然后除以一个从 1 到分组长度的数组,得到一个权重序列,最终返回一个 Series,其中包含了每个样本所在分组的权重值。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)