在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。“nuc” 作为参数设置的是核范数。Frobenius 范数和核范数阶数仅针对矩阵定义步骤首先，导入所需的... 阅读更多

“axes” 是 pandas 系列对象的属性，此属性用于访问给定系列中的索引标签组。它将返回一个包含索引标签的 Python 列表。axes 属性收集所有索引标签，并返回一个包含所有索引标签的列表对象。示例 1import pandas as pd # 创建一个示例系列 s = pd.Series({'A':123, 'B':458, "C":556, "D": 238}) print(s) print("输出：") print(s.axes)说明在以下示例中，我们使用一些数据初始化了一个系列。然后我们在系列对象上调用 axes 属性。输出A   123 B   458 ... 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。“fro” 作为参数设置的是 Frobenius 范数。Frobenius 范数和核范数阶数仅针对矩阵定义步骤首先，导入所需的... 阅读更多

pandas.Series.at 属性用于从 Series 对象访问单个带标签的元素，它与 pandas 中的 loc 非常相似。“at” 属性采用标签数据来获取或设置该特定标签位置处的系列值。它将根据索引标签返回单个值，并且还将在该特定标签位置上传数据。示例 1import pandas as pd # 创建一个示例系列 s = pd.Series({'A':12, 'B':78, "C":56}) print(s) print(s.at['A'])说明在以下示例中，我们使用 Python 字典创建了一个系列，索引将是... 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定... 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定... 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定... 阅读更多

在 Python Numpy 中，使用 LA.norm() 方法返回线性代数中矩阵或向量的范数。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是一维或二维，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，则返回 x.ravel 的 2 范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为 None。第三个参数 axis，如果为整数，则指定计算向量范数的 x 轴。如果 axis 是一个 2 元组，则它指定... 阅读更多

“.array” 是 pandas 系列属性之一。它将返回一个 pandas ExtensionArray，其中包含存储在系列中的值。“.array” 用于获取对底层数据的零拷贝引用。结果数组不像 NumPy 数组，它是一个 ExtensionArray，并且根据系列中存在的数据（dtype）具有不同的数组类型。示例 1import pandas as pd # 使用数值创建 pandas 系列 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(s1) print(s1.array)说明“s1” 是 pandas 系列对象，它是使用长度为 4 的整数值创建的。... 阅读更多

要积分勒让德级数，请在 Python 中使用 polynomial.legendre.legint() 方法。该方法返回沿轴从 lbnd m 次积分的勒让德级数系数 c。在每次迭代中，结果级数乘以 scl 并添加一个积分常数 k。缩放因子用于变量的线性变化。第一个参数 c 是勒让德级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正。（默认：... 阅读更多