要将多项式转换为勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 legendre.poly2lag() 方法。将表示从最低度到最高度排序的多项式系数的数组转换为表示等效勒让德级数系数的数组，从最低度到最高度排序。该方法返回一个包含等效勒让德级数系数的一维数组。参数 pol 是一个包含多项式系数的一维数组步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L创建使用 numpy.array() 方法的数组 −c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])显示 ... 阅读更多

在 pandas series 构造函数中，名为 dropna() 的方法用于从 series 对象中删除缺失值。它不会更新原始 series 对象，而是返回另一个包含更新值的 series 对象。dropna() 方法的参数是 axis、inplace 和 how。示例 1# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 Series 对象 sr = pd.Series([42, np.nan, 55, 42, np.nan, 73, np.nan, 55, 76, 87], index=list("ABCDEFGHIJ")) print('Series 对象：', sr) # 删除缺失元素 result = sr.dropna() ... 阅读更多

在 pandas series 构造函数中，有一个名为 drop() 的方法，用于从 pandas series 对象中删除指定的行。它不会更新原始 series 对象，而是返回另一个已删除行的 series 对象。我们可以将此 drop() 方法用于基于标签和基于位置索引的 series 对象。如果在 series 对象的索引中找不到指定的行标签，它将引发 KeyError。我们可以通过将 errors 参数从 raise 设置为 ignore 来抑制错误。我们还有一些 ... 阅读更多

pandas series.drop() 方法用于从 pandas series 对象中删除特定行。它将返回一个已删除该行的 series 对象。drop() 方法可应用于基于标签和基于位置索引的 series 对象。此 drop() 方法的参数为 labels、axis、level、inplace 和 raise。如果在 series 对象的索引中找不到指定的行标签，它将引发 KeyError。我们可以通过将 errors 参数从 raise 设置为 ignore 来抑制错误。示例 1# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建 Series ... 阅读更多

pandas series 构造函数中的 Series.divmod() 方法用于对 series 对象与标量执行整数除法和模除法运算，或者我们也可以将此 divmod() 方法应用于两个 series。该方法对两个输入对象的每个元素执行除法运算。它返回一个包含两个 series 对象的 python 元组，元组的第一个 series 表示整数除法的输出，元组的第二个 series 对象表示模除法的输出。示例 1import pandas as pd # 创建 pandas Series series = pd.Series([25, 48, 18, 99, 61]) print("Series ... 阅读更多

pandas series 构造函数中的 divmod() 方法用于执行两个 series 对象的整数除法和模运算。我们可以计算一个 series 与标量值的 divmod()。并且我们可以执行逐元素 divmod() 运算。该方法返回一个包含两个 series 对象的 python 元组，元组的第一个 series 表示整数除法的结果，元组的第二个 series 对象表示模除法的结果。该方法对两个 series 对象执行逐元素除法运算。有一个名为 fill_value 的参数，用于在指定位置填充指定的值 ... 阅读更多

pandas series 中的 series.dot() 方法用于执行两个 pandas series 对象的点积运算。在数学中，两个序列的点积由每个序列中值的乘积之和给出。series.dot() 只接受一个参数，即另一个对象，它接受一个 series 或类似数组的对象，以执行每个对象元素之间的点积。示例 1# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建 Series 对象 series1 = pd.Series([1, 0, 5, 2]) print('第一个 series 对象：', series1) series2 = pd.Series([3, 7, 2, 9]) print('第二个 series 对象：', series2) ... 阅读更多

在 pandas series 构造函数中，div() 或 divide() 方法用于在两个 series 对象之间或 series 与标量之间执行逐元素浮点除法运算。该方法返回一个包含结果浮点除法值的 series。我们也可以在 series 和标量之间进行除法运算。在这里，我们将看到一些将 series 除以标量的示例。示例 1import pandas as pd # 创建 pandas Series series = pd.Series([13, 48, 6, 72, 8]) print("Series 对象：", series) # 除法 print("组合 series：", series.div(2))解释在这个例子中，我们将 Series 除以标量值“2”。 ... 阅读更多

在 pandas series 构造函数中，div() 或 divide() 方法用于执行两个 series 对象的浮点除法或 series 与标量值的除法。并执行逐元素除法运算。该方法返回一个包含浮点除法结果值的 series。它有 3 个参数，分别是 fill_value、other 和 level。other 参数只不过是第二个输入 series 或标量值。fill_value 参数用于填充缺失值。如果在任何一个 series 对象中缺少索引，那么我们可以用指定的值填充该缺失的索引值 ... 阅读更多

pandas.series 中的 describe() 方法用于生成 series 对象的统计描述。此方法分析数值和客观 series 的描述。结果，describe() 方法返回 series 的汇总统计信息。它根据输入 series 对象的类型而有所不同。对于数值 series，describe() 方法分析基本统计信息，例如计数、均值、标准差、最小值、最大值和分位数（25%、50% 和 75%）。50% 分位数与中位数相同。如果 series 对象具有对象类型数据，则 describe() 方法分析基本统计信息，例如计数、唯一值、顶部和频率。示例 1# 导入 ... 阅读更多