分类变量和连续变量之间的相关性
简介在机器学习中，数据及其行为的知识是处理任何类型的数据时必须具备的基本知识。在机器学习中，不可能拥有具有相同参数和行为的相同数据，因此必须进行一些预训练阶段，这意味着在训练模型之前必须对数据有一定的了解。相关性是每个数据科学家或数据分析师都想知道的数据，因为它揭示了有关数据的基本信息，这可以帮助人们执行特征工程技术。本文将讨论分类变量和连续变量之间的相关性以及计算相关性的方法。什么是相关性?机器
在 Numpy 中通过轴元组扩展数组的形状
要扩展数组的形状，请使用numpy.expand_dims()方法。插入一个新轴，该轴将出现在扩展数组形状中的轴位置。该函数返回输入数组的视图，其中维度数已增加。NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库−importnumpyasnp使用arra
在 Numpy 中逐元素计算两个二维数组的按位或
要逐元素计算两个二维数组的按位或，请使用PythonNumpy中的numpy.bitwise_or()方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此ufunc实现C/Python运算符|。第1st和2d参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果x1.shape!=x2.shape，则它们必须可广播到通用形状。where参数是通过输入广播的条件。在条件为Tru
在 Numpy 中逐元素计算两个布尔数组的按位或
要逐元素计算两个布尔数组的按位或，请使用PythonNumpy中的numpy.bitwise_or()方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此ufunc实现C/Python运算符|。第1st和2d参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果x1.shape!=x2.shape，则它们必须可广播到通用形状。where参数是通过输入广播的条件。在条件为Tru
在 Numpy 中，对沿 0 轴包含掩码值的二维数组的行和/或列进行掩码
要对包含掩码值的二维数组的行和/或列进行掩码，请使用Numpy中的np.ma.mask_rowcols()方法。该函数返回输入数组的修改版本，并根据axis参数的值进行掩码。对包含掩码值的二维数组的整行和/或整列进行掩码。掩码行为可通过axis参数−进行选择。如果axis为None，则行和列都会被掩码。如果axis为0，则仅行会被掩码。如果axis为
在 Numpy 中，对包含沿轴 1 掩码值的二维数组的行和/或列进行掩码
要对包含掩码值的二维数组的行和/或列进行掩码，请使用Numpy中的np.ma.mask_rowcols()方法。该函数返回输入数组的修改版本，并根据axis参数的值进行掩码处理。对包含掩码值的二维数组的整行和/或整列进行掩码。掩码行为可通过axis参数−进行选择。如果axis为None，则行和列都会被掩码。如果axis为0，则仅行会被掩码。如果axis
比较 Numpy 数组是否大于等于另一个数组，并返回 True
要比较数组是否大于等于另一个数组，并返回True，请使用PythonNumpy中的numpy.char.greater_equal()方法。arr1和arr2是两个相同形状的输入字符串数组。与numpy.greater_equal不同，此比较首先从字符串末尾去除空格字符。此行为是为了与numarray向后兼容而提供的。numpy.char模块为numpy.str_或
在 Numpy 中左对齐数组元素并设置用于填充的字符
要左对齐数组元素并设置用于填充的字符，请使用PythonNumpy中的numpy.char.ljust()方法。"width"参数是结果字符串的长度。"fillchar"参数是用于填充的字符。该函数根据输入类型返回str或unicode格式的输出数组。numpy.char模块为numpy.str_或numpy.bytes_类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，
如果两个字符串 Numpy 数组不相等，则比较并返回 True
要比较两个字符串数组不相等，则返回True，请使用PythonNumpy中的numpy.char.not_equal()方法。arr1和arr2是两个相同形状的输入字符串数组。与numpy.not_equal不同，此比较首先从字符串末尾去除空格字符。此行为是为了与numarray向后兼容而提供的。numpy.char模块为numpy.str_或numpy.byte
将二进制值 Numpy 数组的元素按位打包到 uint8 数组的负轴上
要将二进制值数组的元素按位打包到uint8数组的负轴上，请使用PythonNumpy中的numpy.packbits()方法。结果会在末尾插入零位，以填充为完整字节。使用axis参数设置轴。axis是进行位打包的维度。我们已设置负轴。axis是进行位打包的维度。None表示打包扁平化的数组。bitorder是输入位的顺序。"big"将模拟bin(val),[0,0
