Quina diferència hi ha entre un fotograma de dades i una matriu NumPy a Python?


Resposta 1:

Marc de dades

  • Matriu heterogònica bidimensional. Similar a una taula SQL o full de càlcul.

NumPy

  • Els objectes són d'una matriu multidimensional homogènia (del mateix tipus). Es tracta d'una taula d'elements (generalment de nombres), tots del mateix tipus, indexats per una tuple de nombres enters positius. A les dimensions NumPy s’anomenen eixos.

Seguiu-me a Jose Praveen per obtenir més informació sobre temes de Raspberry Pi, Hadoop, Android, Java, Windows, linux.


Resposta 2:

marc de dades ::

El concepte d’un marc de dades prové del món del programari estadístic utilitzat en investigacions empíriques; generalment es refereix a dades "tabulars": una estructura de dades que representa casos (files), cadascuna de les quals consta de diverses observacions o mesures (columnes). De forma alternativa, cada fila pot ser tractada com una única observació de diverses "variables". En qualsevol cas, cada fila i cada columna tenen el mateix tipus de dades, però el tipus de tipus de fila ("registre") pot ser heterogeni (un tuple de diferents tipus), mentre que el tipus de dades de la columna ha de ser homogeni. Els marcs de dades solen contenir alguns metadades a més de les dades; per exemple, noms de columna i de fila.

Les API de marc de dades solen suportar mètodes més o menys elaborats per tallar i tallar dades, com ara "seleccionar" files, columnes i cel·les per nom o per número; filtrar les files; "recodificar" els noms de columna i fila; normalitzar dades (per exemple, convertir unitats de mesura); afegir columnes noves (per exemple, resumir alguns camps); i molt, molt, més!

Les dades estadístiques sovint, en realitat, són desordenades. Per ser útil, l’API de fotograma de dades ha de proporcionar mitjans per tractar les dades entrants que violen les restriccions (generalment implícites) d’integritat dels tipus de fila i columna. Entre els exemples obtinguts es poden escriure ("Maale" en lloc de "Mascle") i violacions de rang (per exemple, 17

matriu numpy ::

Hauríeu de saber que, a nivell estructural, una matriu és bàsicament res més que apunts. Es tracta d’una combinació d’una adreça de memòria, un tipus de dades, una forma i uns passos:

  • El punter de dades indica l'adreça de memòria del primer byte de la matriu. El tipus de dades o el punter de tipus descriu el tipus d'elements que es troben dins de la matriu. La forma indica la forma de la matriu i els passos són el nombre d'octets que s'hauria de ometre a la memòria per passar al següent element. Si els vostres passos són (10,1), heu de procedir a un byte per arribar a la següent columna i 10 bytes per localitzar la següent fila. Obteniu molta més informació: per exemple, el tipus de dades que s'imprimeix és " int64 'o tipus enter complet de 32 bits signat; Això és molt més detallat! Això també significa que la matriu s'emmagatzema a la memòria com a 64 bytes (ja que cada nombre enter pot ocupar 8 bytes i teniu una matriu de 8 nombres enters). Els passos de la matriu ens diuen que heu de saltar 8 bytes (un valor) per passar a la següent columna, però 32 bytes (4 valors) per arribar a la mateixa posició de la següent fila. Com a tal, els avenços de la matriu seran (32,8).

Tingueu en compte que si configureu el tipus de dades a int32, el to de pas que tornareu serà (16, 4), ja que encara haureu de moure un valor a la següent columna i 4 valors per obtenir la mateixa posició. L’únic que haurà canviat és el fet que cada nombre enter ocuparà 4 bytes en lloc de 8.

La matriu que veieu més amunt és, com el seu nom ja va suggerir, una matriu en dues dimensions: teniu files i columnes. Les files s'indiquen com a "eix 0", mentre que les columnes són "eix 1". El nombre de l’eix augmenta en conseqüència amb el nombre de dimensions: en matrius en 3-D, de les quals també heu vist un exemple en la part anterior del codi, tindreu un “eix 2” addicional. Tingueu en compte que aquests eixos només són vàlids per a matrius que tinguin almenys 2 dimensions, ja que no té cap sentit tenir-ho per a matrius 1-D


Resposta 3:

Una matriu numpy (ndarray) és un tipus de matriu multidimensional que conté elements del mateix tipus i mida.

Pandas DataFrames estén les matrius bidimensionals NumPy donant etiquetes a les columnes i també a les files, si proporcioneu un índex explícit. Igual que la sèrie, DataFrame accepta diversos tipus d’entrada:

Dictat de ndarrays 1D, llistes, dictats o sèries

Ndarray numpy 2-D

Ndarray estructurat o registre

Un altre DataFrame

Aquesta petita presentació hauria d’ajudar: