数据类型 描述 bool_ 布尔值（真、 True 或假、 False ），用一个字节存储 int_ 默认整型（类似于 C 语言中的 long ，通常情况下是 int64 或 int32 ） intc 同 C 语言的 int 相同（通常是 int32 或 int64 ） intp 用作索引的整型（和 C 语言的 ssize_t 相同，通常情况下是 int32 或 int64 ） i
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2019-06-12
# 创建一个长度为10的数组，数组的值都是0 np.zeros(10, dtype=int) Out[12]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) In[13]: # 创建一个3×5的浮点型数组，数组的值都是1 np.ones((3, 5), dtype=float) Out[13]: array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1.,
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2019-06-12
np.array 从 Python 列表创建数组： In[8]: # 整型数组: np.array([1, 4, 2, 5, 3]) Out[8]: array([1, 4, 2, 5, 3]) 请记住，不同于 Python 列表，NumPy 要求数组必须包含同一类型的数 据。如果类型不匹配，NumPy 将会向上转换（如果可行）。这里整型 被转换为浮点型： In[9]: np.array([3.
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2019-06-12
在实现层面，数组基本上包含一个指向连续数据块的指针。另一方面， Python 列表包含一个指向指针块的指针，这其中的每一个指针对应一个 完整的 Python 对象（如前面看到的 Python 整型）。另外，列表的优势 是灵活，因为每个列表元素是一个包含数据和类型信息的完整结构体， 而且列表可以用任意类型的数据填充。固定类型的 NumPy 式数组缺乏 这种灵活性，但是能更有效地存储和操作数据。
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2019-06-12
-- 第一题-- select 标识 ,count(标识) as 案件 from ermas_case_main group by 标识; -- 第二题 -- select 标识,count(*) from ermas_case_main group by 标识,interval(剩余本金,1000,2000,5000); -- 第三题-- select 标识,sum(逾期总额
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2019-06-12
MinMaxScaler , minmax_scale , 对于存在稀疏值调整数据： MaxAbsScaler, maxabs_scale, 对于存在多个异常值调整数据： RobustScaler, robust_scale , 非线性转换： QuantileTransformer ， quantile_transform PowerTransformer
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2019-06-12
1.从scikit-learn上的datasets中直接下载的少量数据集：load_
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2019-06-12
