Как получить мощности значений массива поэлементно в Python-Pandas?
Давайте посмотрим, как получить мощности значений массива поэлементно. Dataframe / Series.pow () используется для расчета мощности элементов либо с самим собой, либо с другими предоставленными сериями. Эта функция применима только к действительным числам и не дает результатов для комплексных чисел.
Итак, посмотрим программы:
Example 1: The uni-dimensional arrays are mapped to a pandas series with either default numeric indices or custom indexes Then corresponding elements are raised to its own power.
Python3
# import required modulesimport numpy as npimport pandas as pd # create an arraysample_array = np.array([1, 2, 3]) # uni dimensional arrays can be# mapped to pandas seriessr = pd.Series(sample_array) print ("Original Array :")print (sr) # calculating element-wise power power_array = sr.pow(sr) print ("Element-wise power array")print (power_array) |
Выход:
Example 2: Powers can also be computed for floating-point decimal numbers.
Python3
# module to work with arrays in pythonimport array # module required to compute powerimport pandas as pd # creating a 1-dimensional floating # point array containing three elementssample_array = array.array("d", [1.1, 2.0, 3.5]) # uni dimensional arrays can # be mapped to pandas seriessr = pd.Series(sample_array) print ("Original Array :")print (sr) # computing power of each # element with itself power_array = sr.pow(sr) print ("Element-wise power array")print (power_array) |
Выход:
Example 3: The Multi-dimensional arrays can be mapped to pandas data frames. The data frame then contains each cell comprising a numeric (integer or floating-point numbers) which can be raised to its own individual powers.
Python3
# module to work with # arrays in pythonimport array # module required to # compute powerimport pandas as pd # 2-d matrix containing # 2 rows and 3 columnsdf = pd.DataFrame({"X": [1,2], "Y": [3,4], "Z": [5,6]}); print ("Original Array :")print(df) # power function to calculate# power of data frame elements# with itselfpower_array = df.pow(df) print ("Element-wise power array")print (power_array) |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.