torch.Tensor (PyTorch)

• 创建张量:
  • torch.tensor(): 创建具有指定数据的张量。例如，torch.tensor([1, 2, 3])创建一个包含1, 2, 3的一维张量。
  • torch.zeros(): 创建指定形状的全零张量。例如，torch.zeros(2, 3)创建一个2x3的全零二维张量。
  • torch.ones(): 创建指定形状的全一张量。例如，torch.ones(3, 4)创建一个3x4的全一二维张量。
  • torch.rand(): 创建指定形状的张量，其元素随机采样自[0, 1)均匀分布。例如，torch.rand(2, 2)创建一个2x2的随机元素张量。
• 形状操作:
  • tensor.view(): 返回一个具有不同形状的张量，但数据不变。例如，tensor.view(4, -1)可以将张量重新排列为4行。
  • tensor.reshape(): 类似于view()，但可能会在必要时复制数据。例如，tensor.reshape(2, 3)将张量重新形状为2x3。
  • tensor.squeeze(): 删除张量中所有单维度条目。例如，tensor.squeeze()将形状为(1, 3, 1)的张量压缩成(3,)。
  • tensor.unsqueeze(): 在指定位置增加一个维度。例如，tensor.unsqueeze(0)会在张量的最前面增加一个维度。
• 张量运算:
  • 基本运算：tensor + other, tensor - other, tensor * other, tensor / other进行加、减、乘、除。
  • 矩阵运算：torch.matmul(tensor1, tensor2)用于矩阵乘法，torch.dot(tensor1, tensor2)用于点积。
• 索引和切片:
  • 类似于NumPy，使用tensor[i]访问元素，tensor[:, i]访问列。
• 数据类型转换:
  • tensor.to(torch.float32)或tensor.int()等方法改变数据类型。
• 与Numpy互操作:
  • tensor.numpy()将张量转为NumPy数组，torch.from_numpy(ndarray)将数组转为张量。

numpy.array (NumPy)

• 数组创建:

  • numpy.array(): 从列表等创建数组。例如，numpy.array([1, 2, 3])创建一维数组。
  • numpy.zeros(): 创建全零数组。例如，numpy.zeros((2, 3))创建2x3全零数组。
  • numpy.ones(): 创建全一数组。例如，numpy.ones((3, 4))创建3x4全一数组。
  • numpy.arange(): 创建范围内的数组。例如，numpy.arange(0, 10, 2)创建从0到10步长为2的数组。

• 形状操作:

  • ndarray.reshape(): 改变数组形状。例如，ndarray.reshape(4, -1)将数组重塑为4行。
  • numpy.squeeze(): 删除单维条目。例如，numpy.squeeze(array)压缩单维度。
  • numpy.expand_dims(): 增加一个维度。例如，numpy.expand_dims(array, axis=0)在最前面增加一个维度。

• 数组运算:

  • 基本运算：加减乘除和numpy.dot(), numpy.matmul()等线性代数运算。

• 索引和切片:

  • 使用array[i], array[:, i]进行索引和切片。

• 广播机制:

  • NumPy在算术运算中支持不同形状的数组。例如，如果一个数组的形状与另一个数组的形状兼容，NumPy将自动扩展小数组以与大数组的形状相匹配。如numpy.array([1, 2, 3]) + 5将结果为array([6, 7, 8])。

• 类型转换:

  • ndarray.astype(): 转换数组的数据类型。例如，array.astype(float)将数组的元素类型转换为浮点数。

pandas的DataFrame

• 数据创建:

  • pandas.DataFrame(): 可以从列表、字典、NumPy数组等多种数据源创建DataFrame。例如，pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])创建一个包含两行两列的DataFrame。

• 数据读取与写入:

  • pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据为DataFrame。例如，pd.read_csv('file.csv')从file.csv文件读取数据。
  • pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据。例如，pd.read_excel('file.xlsx')从file.xlsx文件读取数据。
  • df.to_csv(): 将DataFrame写入CSV文件。例如，df.to_csv('file.csv')将DataFrame保存到file.csv文件。
  • df.to_excel(): 将DataFrame写入Excel文件。例如，df.to_excel('file.xlsx')将DataFrame保存到file.xlsx文件。

• 数据选择和索引:

  • df.loc[]: 基于标签的索引器，可用于选择特定行列。例如，df.loc[0, 'column_name']获取第0行和名为column_name的列的值。
  • df.iloc[]: 基于整数位置的索引器，用于选择特定行列。例如，df.iloc[0, 1]获取第0行第1列的值。
  • df[column_name]: 选择特定列。例如，df['column_name']选择名为column_name的列。

• 数据清洗:

  • df.dropna(): 删除包含缺失值的行或列。例如，df.dropna()删除任何含有缺失值的行。
  • df.fillna(): 用某个值或方法填充缺失值。例如，df.fillna(value=0)将所有缺失值替换为0。
  • df.drop_duplicates(): 删除重复行。例如，df.drop_duplicates()删除DataFrame中的重复行。

• 数据转换:

  • df.apply(): 对DataFrame的列应用函数。例如，df.apply(np.sqrt)对DataFrame的每个元素应用平方根函数。
  • df.map(): 主要用于对Series的每个元素应用指定函数。例如，df['column'].map(lambda x: x**2)对名为column的列的每个元素计算平方。
  • df.groupby(): 根据某些标准将数据分组并进行聚合。例如，df.groupby('column_name').sum()根据column_name列的值对数据进行分组并计算每组的和。

• 数据合并和连接:

  • pd.concat(): 沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。例如，pd.concat([df1, df2])将df1和df2垂直堆叠。
  • pd.merge(): 根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来。例如，pd.merge(df1, df2, on='key')根据key列合并df1和df2。

• 统计分析:

  • df.describe(): 提供每列的计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值等描述性统计。例如，df.describe()将为DataFrame中的每列提供这些统计信息。
  • df.mean(): 计算每列的平均值。例如，df.mean()会返回一个包含每列平均值的Series。
  • df.std(): 计算每列的标准差。例如，df.std()会返回一个包含每列标准差的Series。