Pandas – podstawy

import numpy as np import pandas as pd # Ramka danych utw. ze słownika a = pd.DataFrame({"A":np.round(np.random.uniform(0,1,5),2),\ "B":np.random.choice(["a","b",None],5),\ "C":np.random.choice([True,False],5,True,[0.4,0.6])}) Out[]: ...: A B C ...: 0 0.04 None False...

Numpy – podstawy

import numpy as np np.array([0,1,2,3,4,5]) # wektor sześcioelementowy np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # macierz n=3 np.eye(3) # macierz jednostkowa np.eye(3,dtype = np.bool_) # jak wyżej ale z określonym typem elementów np.diag([1,7,9]) # macierz diagonalna...

Usuwanie duplikatów w Python/ Numpy

A = np.array([[1,2],[1,1],[1,3],[2,5],[2,6],[2,7]]) def por(x,y): if (x[0] == y[0]): return False else: return True for i in range(6): for j in range(6): if (por(A[i],A[j]) == False) and i != j: A[j] = [0,0] print(A,”\n”) A=A[~np.all(A==0,axis=1)]...