pytorch常用的库函数

- 日理万妓 2022-11-16 01:36 208阅读 0赞

pytorch常用的库函数

# sklearn #

(安装顺序：Numpy --> Scipy --> matplotlib --> sklearn)

# Numpy #

[引用][Link 1]

### 常用方法/函数的名字 ###

.ndim ：维度   
.shape ：各维度的尺度 （2，5）   
.size ：元素的个数 10   
.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’)   
.itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节

*  ndarray数组的创建 
 *  数组的维度变换
 *  数组的类型变换
 *  数组切片
 *  数组的运算 
 *  数据的CSV文件存取
 *  numpy随机数函数
 *  numpy的统计函数
 *  numpy的梯度函数
 *  图像的表示和变换

# Pandas #

pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

<table style="width:500px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>Series</th> 
   <th>DateFrame</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>类似一维数组的对象，</td> 
   <td>类似多维数组/表格数组；每列数据可以是不同的类型；索引包括列索引和行索引。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## Series类型 ##

[引用][Link 2]

### Series 类型创建 ###

Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成

index 获得索引 .values 获得数据

in ： 判断“键”是否在字段中 返回 True / False  
b.get(‘f’, 100) 获取b的索引为‘f’的数据，若不存在，返回100

### DataFrame类型创建 ###

DataFrame是表格型类，可理解为二维数据类型， 其由共用相同索引的一组列组成： index（axis=0），colum（axis=1）

从ndarray创建DataFrame类型  
d= pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5))

注意：必须先\[‘one’\]后\[‘b’\]，先列后行

### Pandas数据类型操作 ###

重新索引  
reindex(index=None, columns=None,…)方法 可改变或重排Series和DataFrame索引

fill\_value 在重新索引，用于填充缺失位置的值  
method 填充方法，ffill当前值向前填充， bfill向后填充  
limit 最大填充量  
copy 默认为True，生成新的对象，False时，新旧相等，但不复制

### 索引类型常用方法 ###

.append(idx) 连接另外一个Index对象，产生新的Index对象  
.diff(idx) 计算差集，产生新的Index对象  
.intersection（idx） 计算交集，产生新对象  
.union（idx） 计算并集  
.delete（loc） 删除loc位置处的元素  
.insert（loc, e） 在loc位置增加一各元素e

### 数据排序 ###

.sort\_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序。  
.sort\_index（axis=0,ascending = True） ascending是指递增排序  
.sort\_values()方法在指定轴上根据数值进行排序，默认升序。  
Serier.sort\_values(axis= 0, ascending=True)  
DataFrame.sort\_values(by, axis = 0, ascending = True)  
by: 只对axis轴上的某个 索引 或 索引列表 进行排序

### Pandas统计分析函数 ###

.sum() 计算数据总和，按0轴计算  
.count() 非NaN值的数量  
.mean() .median() 计算算术平均值、算术中位数  
.var() .var() 计算方差、标准差  
.min() .max 计算最小、大值

.argmin() .argmax() 计算最大、小值所在位置的索引（针对自动索引的）（适用于Series类型：）  
.idxmin() .idxmax() 计算最大、小值所在位置的索引（针对自定义索引的）（适用于Series类型：）

.describe() 针对0轴（各列）的统计汇总

### 数据的相关性 ###

.cov() 计算协方差矩阵  
.corr() 计算相关系数矩阵

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_38150441/article/details/80479564?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-4&spm=1001.2101.3001.4242
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_33950035/article/details/94719224?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control