numpy有多少函數？numpy的一些基本上函數：():異或():求平均值():求方差():求標準差再注意：(a,axis0)：求的是列的平均值，其他函數差不多python中如何給dataframe中

numpy有多少函數？

numpy的一些基本上函數：():異或

():求平均值

():求方差

():求標準差

再注意：(a,axis0)：求的是列的平均值，其他函數差不多

python中如何給dataframe中數值型變量的缺失值補0？

謝謝啦邀請。Pandas是Python中主要主要是用于數據處理的第三方庫，初始時被作為金融數據分析工具而開發完畢出去，pandas為時間序列分析需要提供非常好支持。Pandas的數據結構有三種：

第一種是Series：一維數組，與Numpy中的一維array類似。值得注意的是，Series中只不允許儲存相同的數據類型。下面構造三個Serirs。

第二種是DataFrame：二維的表格型數據結構。下面構造另一個DataFrame。

第三種是Panel：三維的數組。

下面例子來所了解Pandas如何處理DataFrame中的缺失值。簡單構造三個含有功能缺失值的DataFrame。在之前例子df的基礎上構造三個含失衡值的DataFrame。

如果你是是將缺失值NaN替換為0。方法是不使用函數fillna。

我們就像你不0代替缺失值，只是用失衡值的所在列的平均值不用。代碼萬分感謝：

希望對你有幫助。

有關機器學習的線性代數基礎學習資料都有哪些？

數學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd同盟加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出版了一本基礎數學書籍，從向量到最小二乘法，分三部分并且解釋并配以輔助資料。至于，這本書也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學出版社出版（愿意網絡為了公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料肯定也很全的的，除此之外本身473頁的教材，還有一個另一本178頁的對應代碼講解。其實如果沒有讀者只要清楚數學部分的話，代碼部分是不是需要了解的。但如果不是也很了解線性代數的應用，肯定就要閱讀這些基礎代碼，并順帶跟著學Julia語言了。之后，這一本書還需要提供了不對應的課程PPT，讀者也是可以把它們作為輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在推薦向量、矩陣和最小二乘方法等應用線性代數的基礎內容，它的目標是為只能一般很少或根本沒有線性代數基礎的初學者提供給入門方法，以及線性代數的基本是思想包括在數據科學和機器學習等領域的應用方法。

只不過讀者肯定要清楚像是的數學符號，但是在一些地方也會應用微積分，但它們卻不是起重要作用，而基本以前學過高數就差不多吧了。這本書包含了很多民間概率論與統計學所繼續討論的話題，.例如不使用數學模型曲線擬合數據等，但讀者不一定會需要這其次的背景知識。

這本書比一般的應用線性代數課本要有更少的數學成分，只會詳細點推薦都差不多線性代數、線性獨立性等理論概念，在內QR因式分解這一計算工具。而那一本書討論到的大多數機器學習等方面的應用只會在用一種方法，即最小二乘法船舶概論擴展。在某種意義下，該書更強調什么的是應用到，即依戀于少量都差不多數學概念和方法，而覆蓋大多數應用?？墒沁@書書所呈的數學是發下的，是因為它會仔細可證明每一個數學聲明。但他，與大多數可以介紹性的線性代數課本兩者相比，這本書詳細解釋了許多實際應用。除開一些常見被以為是中級主題的應用，如文檔分類、狀態估計也和投資組合優化等。

這本書卻不是是需要任何計算機編程的知識，所以是可以才是悠久的傳統的教學課程，我們只要寫作按章節并能夠完成一些不不屬于數值計算的練習題就行了。然而，這種方并沒法使我們已經再理解這本書，同樣的也無法得到求實際鍛煉，例如我們是可以使用這本書的觀點與方法構建一個實現數據的預測模型、提高圖像數據或優化系統投資組合等。隨著計算力的不停再增長，在內NumPy等高效安全矩陣計算庫的發展，這本書中的描述的方法可以很快地運用到實踐中。而讀者還也可以使用Python等編程語言天天練習有所不同的項目而補充學習資源，只能建議使用都是假的數據壘建應用形式才能清楚地地解釋理論思想。本書提供了一些是需要數值計算的練習題，且數據文件與編程語言的資源都可在線額外。

這本書通常分為三部分。第一部分推薦了向量及各種向量運算和函數，例如加法、向量內積、距離和角度等。本書還可以展示了如何修改向量它表示文檔中的詞數、時間序列、目標屬性、產品規格、音頻數據和圖像等。第二部分猶如前一部分重點關注矩陣的概念與應用，除開矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分推薦了最小二乘法，它不僅展示更多了要如何簡單點而肯定地像的求解答一個超定方程組，而還有一個一些可應用到到很多方法的最小二乘存儲知識。

該書還可主要是用于自學，并輔以在線能提供的資料，比如下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

通過設計，本書的進度會漸漸加快，也就是說第一部分和第二部分有許多細節和簡單的例子，第三部分有更多初級的例子和應用。對此唯有很少線性代數基礎或完全沒有還沒有的讀者而言，課程也可以偏重于第一部分和第二部分，另外僅很簡單清楚一些更初級的應用。而熟悉背景知識的讀者可以不急速過一遍前面兩部分，并將高中理科放在到最后的應用部分上。

之外線性代數等數學基礎，這本書還推薦了很多機器學習應用，以及比較流行的K均值聚類等。而這些機器學習算法主要都推薦了數學表現形式和偽算法，當然不涉及詳細的代碼，讀者可同時欄里點這本書的配套代碼實現。這本書提供給的了實現Julia語言的配套代碼！

下面我們將詳細介紹聚類這一方面課本內容與按的Julia代碼。聚類也就是說將同類的無監督數據聚在一起，它的目標函數是可以簡單的地定義法為各樣本到隨機聚類中心的距離和。要是這個距離和的很大，這樣k-means聚類的效果就不大好，我們會只希望實際最優化算法最小化這個距離。在這本書中，距離可以定義,定義為：

而K均值聚類會更形象地利用圖像展示聚類效果，下圖展示展示了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有隨機的為代碼：

除開這些基礎內容外，這本書還會展示很多可視化內容以指導明白理論知識，的或可以展示了終于聚類結果的圖4.4和展示展示了損失函數下降趨勢的圖4.5：

當然，K均值聚類還能提供了按Julia實現方法，不勝感激影像展示了實現程序該算法的代碼，讀者在自學這本書的同時還能麻煩你學學Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]anyiinto1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

numpy有多少函數？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)ofj1:k]

assignment[rand(1:k)foriacross1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[ifori1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

fori1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])afterj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration