阿里云文档 2024-11-28

如何基于Dataphin新建PYTHON计算任务

为了满足丰富的Python应用场景,Dataphin支持创建可以使用Python语法的PYTHON计算任务。本文为您介绍如何基于Dataphin新建PYTHON计算任务。

阿里云文档 2024-10-09

如何基于Dataphin新建PYTHON计算任务

为了满足丰富的Python应用场景,Dataphin支持创建可以使用Python语法的PYTHON计算任务。本文为您介绍如何基于Dataphin新建PYTHON计算任务。

文章 2024-10-08 来自:开发者社区

【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2

【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1:https://developer.aliyun.com/article/1617470 4. NumPy常用函数 NumPy提供了许多内置的数学函数,可以用于数组的快速计算。 求和与均值 ...

【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
文章 2024-10-08 来自:开发者社区

【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1

Python NumPy学习指南 第一部分:NumPy简介与安装 1. 什么是NumPy? NumPy,即Numerical Python,是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray,并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比,NumPy数组的计算速度更快,占用内存更少,非常适合处理大量的数据。 NumPy的功...

文章 2024-01-30 来自:开发者社区

【Python】NumPy数组和矢量计算

 编辑目录一、NumPy的ndarray:一种多维数组对象:1.NumPy安装:2.检测安装是否成功:二、数组创建:1.array创建:range的使用:arange创建数组:2.随机数创建:随机整数:dtype的使用:3.创建正态分布数组:创建指定期望和方差的正太分布:三、ndarray对象:创建ndarray数组的其他方式:1.zeros:2.ones:3.empty:4.lins....

【Python】NumPy数组和矢量计算
阿里云文档 2023-05-01

Dataphin计算任务python脚本如何执行资源包

问题描述Dataphin计算任务python脚本如何执行资源包。解决方案Dataphin计算任务python执行资源包的脚本如下所示。#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- @resource_reference{"zbr_tar_gz"} fro...

阿里云文档 2022-09-07

问题描述Dataphin如何使用计算任务Python脚本链接MySQL数据库?解决方案Python脚本如下:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #=============================================== i...

文章 2022-05-30 来自:开发者社区

Python | Numpy:详解计算矩阵的均值和标准差

一、前言CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法:它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性,并非数字越大就说明越重要,完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小,以标准差的形式来表现。标准差越大,说明波动越大,即各方案之间的取值差距越大,权重会越高;指标....

Python | Numpy:详解计算矩阵的均值和标准差
文章 2017-11-09 来自:开发者社区

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算

第1章 准备工作第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算第5章 pandas入门第6章 数据加载、存储与文件格式第7章 数据清洗和准备第8章 数据规整:聚合、合并和重塑第9章 绘图和可视化第10章 数据聚合与分组运算第11章 时间序列第12章 pandas高级应用第13章 Python建模库介绍....

文章 2016-01-05 来自:开发者社区

Python之NumPy实践之数组和矢量计算

Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy(Numerical Python)是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象(即ndarray),该对象是是一个快速而灵活的大数据集容器。 3. 创建ndarray data1 = [1,2.4,4,3,0] ...

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