python中说的数据series类是什么意思，是向量，数组还是什么 Pandas–“大熊猫”基础SeriesSeries：pandas的长枪(数据表中的一列或一行，观测向量，一维数组…)Series1=pd.Series(np.random.randn(4))print Series1，type(Series1)print Series1.indexprint Series1.values输出结果：0-0.6762561 0.5330142-0.9352123-0.940822dtype：float64Int64Index([0，1，2，3]，dtype='int64')[-0.67625578 0.53301431-0.93521212-0.94082195]np.random.randn()正态分布相关。函数说明Series？持过滤的原理就如同NumPyprint Series1>；0print Series1[Series1>；0]输出结果如下：0 0.0304801 0.0727462-0.1866073-1.412244dtype：float64Int64Index([0，1，2，3]，dtype='int64')[0.03048042 0.07274621-0.18660749-1.41224432]我发现，逻辑表达式，获得的值就是True或者False。要先取得值，还是要X[y]的形式。
python计算每两个向量之间的距离并保持到矩阵中 在很多算法中都会涉及到求向量欧式距离，例如机器学习中的KNN算法，就需要对由训练集A和测试集B中的向量组成的所有有序对(Ai，Bi)，求出Ai和Bi的欧式距离。这样的话就会带来一个二重的嵌套循环，在向量集很大时效率不高。这里介绍如何将这一过程用矩阵运算实现。假设有两个三维向量集，用矩阵表示：A=[a11a12a21a22a31a32]B=？？？？b11b12b13b21b22b23b31b32b33？？？？要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。先求出ABT：ABT=？？？？？？？∑k=13ak1bk1∑k=13ak2bk1∑k=13ak1bk2∑k=13ak2bk2∑k=13ak1bk3∑k=13ak2bk3？？？？？？？然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方，并扩展为2*3矩阵：Asq=？？？？？？？∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2？？？？？？？Bsq=？？？？？？？∑k=13(bk1)2∑k=13(bk1)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk3)2∑k=13(bk3)2？？？？？？？然后：Asq+Bsq？2ABT=？？？？？？？∑k=13(ak1？bk1)2∑k=13(ak2？bk1)2∑k=13(ak1？bk2)2∑k=13(ak2？bk2)2∑k=13(ak1？bk3)2∑k=13(ak2？bk3)2？？？？？？？将上面这个矩阵一开平方，就得到了A，B向量集两两间的欧式距离了。下面是。
python多个向量怎么聚合成一个向量
如何使用python 对一个一维向量取对数 #coding=utf-8import mathimport numpy as np复数aComplex=4.23+8.5j对复数的实数部分取对数math.log(aComplex.real)对复数的虚数部分取对数math.log(aComplex.imag)矩阵aArray=np.array([1.0，2.0，3.0])对矩阵求log以3为底for i in range(len(aArray))：aArray[i]=math.log(aArray[i]，3)
怎样用python计算两个向量的欧式距离 L2距离就是二范数，用norm试一下。比如两个1D向量分别为a，b，则欧式距离可以表示为：norm(a-b)，相当于sqrt(sum((a-b).^2))
Python怎么创建一个1-100的向量，感觉语法是真的烦。 我感觉你是没有理解向量的定义，跟python语法没关系，向量是表示一组带有方向的数，而计算机无法表示方向，只有用数组的叠加来表示维度。而向量就是代表某个维度上的一组数，所以它就是一行数组或者一列数组，后面就好理解了。python不能像其他语言直接定义数组，只有用列表代替。或者你可以用第三方库numpy 来实现数组定义和科学计算
