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axis函数权威发布_matlab axis函数用法(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

axis函数

𐟇谟‡氟‡𚰟‡𘥌—美高中数学函数知识点全解析祝大家取得好成绩哦～#留学生辅导 𐟓– 一元线性函数方程：y = mx + b 截距：y轴截距（intercept on y-axis）斜率：m（slope）平行线：m = m' 垂直线：m' = -1/m 𐟓˜ 二次函数方程：y = ax^2 + bx + c 顶点：x = -b/2a，y = c - b^2/4a 根：x = [-b Ⱡsqrt(b^2 - 4ac)] / 2a 图形：开口向上（a > 0）或向下（a < 0） 𐟓š 因式分解十字相乘法：ax^2 + bx + c = (ax + b)(x + c) 示例：x^2 - 3x + 2 = (x - 1)(x - 2) 求根公式：x = (-b Ⱡsqrt(b^2 - 4ac)) / 2a 因式分解：x^2 - 5x + 6 = (x - 3)(x - 2) 𐟓– 对数函数定义：log_a(b) = c，表示a的c次方等于b 性质：log_a(1) = 0，log_a(a) = 1，log_a(ab) = log_a(a) + log_a(b) 换底公式：log_b(a) = log_c(a) / log_c(b) 示例：log_2(8) = 3，log_3(9) = 2 𐟓˜ 指数函数定义：e^x，自然对数底数e（约等于2.718）性质：e^x = x，ln(e^x) = x 泰勒展开：e^x = 1 + x/1! + x^2/2! + ... 图形：开口向上，与x轴无交点，与y轴交于点(0,1) 𐟓š 反函数与图形变换定义：f(x)的反函数f^(-1)(x) 性质：f(f^(-1)(x)) = x，f^(-1)(f(x)) = x 图形变换：x轴反射（reflection in x-axis），y轴反射（reflection in y-axis）示例：f(x) = x^2，f^(-1)(x) = sqrt(x) 反函数图像：f(x)的图像与f^(-1)(x)的图像关于y=x对称

爱德思数学P1变换全解析 𐟎“ 不会画拉伸后的图像？ 𐟘𕠥﹧簦–𙥐‘总是搞混？ 𐟤” 如何理解“左加右减”“上加下减”？ 𐟘Ž P1 transformation，一篇就够！ 𐟓š 什么是图像变换？当你以某种方式改变一个函数时，对函数图像的影响被称为几何变换。变换有三种：平移、拉伸和对称。 𐟔„ 平移（Translation）在函数的“内部”或“外部”加或减一个常数，函数图像会水平或垂直移动，而形状、大小都保持不变。 ① 水平平移（horizontal translation） f(x) → f(x Ⱡa) 坐标变化：x坐标减加a，y坐标不变 ② 垂直平移（vertical translation） f(x) → f(x) + a 坐标变化：y坐标加减a，x坐标不变 𐟓ˆ 拉伸（Stretch）在函数的“内部”或“外部”乘以一个常数，可以水平或垂直拉伸图像。 ① 水平拉伸（horizontal stretch） f(x) → f(ax) 坐标变化：x坐标㗯𜌹坐标不变 ② 垂直拉伸（vertical stretch） f(x) → af(x) 坐标变化：y坐标㗡，x坐标不变 𐟔„ 对称（Reflection）在函数的“内部”或“外部”乘以“-1”，图像会关于y轴或x轴对称。 ① 关于y轴对称（reflection in the y-axis） f(x) → f(-x) 坐标变化：x坐标变为相反数，y坐标不变 ② 关于x轴对称（reflection in the x-axis） f(x) → -f(x) 坐标变化：y坐标变为相反数，x坐标不变 𐟓 总结 ① 平移：f(x) → f(x Ⱡa)：左加右减，x坐标减加a，y坐标不变 f(x) → f(x) + a：上加下减，y坐标加减a，x坐标不变 ② 拉伸：f(x) → f(ax)：x坐标㗯𜌹坐标不变 f(x) → af(x)：y坐标㗡，x坐标不变 ③ 对称：f(x) → f(-x)：关于y轴对称，x坐标变为相反数，y坐标不变 f(x) → -f(x)：关于x轴对称，y坐标变为相反数，x坐标不变 𐟔 深入理解例如，y = f(x) - 2 是在f(x)后面减2，说明是上下平移；y = f(-x) 是在x前面乘了-1，说明图像关于y轴对称。 𐟎‰ 现在，你是否对P1 transformation有了更清晰的认识？

Python数据分析全流程：从零到一嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用Python进行数据分析。其实这个过程并没有你想象的那么复杂，只要按照一定的步骤来，你也能轻松搞定。下面我会详细讲解每个步骤，并提供一些代码示例。第一步：导入必要的库 𐟓抩斥…ˆ，你需要导入一些必要的Python库。这些库会帮你处理数据、绘制图表和训练模型。具体代码如下： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 第二步：加载数据 𐟓 假设你有一个名为“data.csv”的数据文件，你可以用Pandas的read_csv函数来加载它： df = pd.read_csv('data.csv') 第三步：数据预览 𐟓Š 加载完数据后，我们通常需要先预览一下数据。你可以打印出数据的前5行，或者查看一些基本信息，比如列名、数据类型和非空值数量： print(df.head()) df.info() 第四步：数据清洗 𐟧𜊨🙤𘀦�ž常关键，因为数据中可能存在一些错误或缺失值。你需要删除重复的行，处理缺失值，并可能删除一些不需要的列。具体代码如下： df.drop_duplicates(inplace=True) df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 如果需要，可以删除某些列 # df.drop(不需要的列名, axis=1, inplace=True) 第五步：特征工程 𐟛 ️ 特征工程是数据预处理的一个重要环节。你可以进行类别数据编码、新增特征或者标准化。具体代码如下： # 类别数据编码 df['编码后的列名'] = pd.get_dummies(df['类别列名']) # 新增特征 df['新特征'] = df[某列名] * df[另一列名] # 标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['需要标准化的列'] = scaler.fit_transform(df['需要标准化的列']) 第六步：模型训练与评估 𐟓ˆ 最后一步就是训练模型并进行评估了。你需要定义特征变量和目标变量，划分训练集和测试集，初始化模型并训练它，然后进行预测和评估。具体代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 定义特征变量和目标变量 X = df[“特征列1”，“特征列2”，“特征列3”] y = df['目标列'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化模型并训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 评估 print("均方误差(MSE):", mean_squared_error(y_test, predictions) 好了，这就是用Python进行数据分析的基本流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题或需要更多的指导，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

R语言主题与字体修改全攻略 𐟎蠥œ蒨ﭨ耤𘭯𜌤🮦”𙥛𞥽⤸𛩢˜和字体可以让你的图表更加个性化。以下是详细步骤： 𐟌Ÿ 查找本地字体使用`findfont()`函数可以查找本地字体。例如，查找名为"comic"的字体： R findfont("comic") 𐟓堤𘋨𝽥헤𝓊你可以使用`font_add()`函数下载并安装字体。例如，下载并安装"comic"字体： R font_add("comic", regular = "comic.ttf", bold = "comicbd.ttf", italic = "comici.ttf") 此外，还可以通过`font_add_google()`函数下载并安装Google字体。例如，下载并安装"schoolbell"和"Gochi Hand"字体： R font_add_google("schoolbell", "bell") font_add_google("Gochi Hand", "gochi") 𐟖Œ️ 使用showtext作为图形输出设备通过`showtext_auto()`函数，可以将showtext设置为图形输出设备。 𐟎蠨›𞥽⥭—体在ggplot2中，你可以使用`theme()`函数来设定图形字体。例如，创建一个散点图，并设定标题、副标题、图例等字体： R ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + labs(title = "Fuel Efficiency by Car Weight", subtitle = "Motor Trend Magazine 1973", caption = "source: mtcars dataset", x = "Weight (1000 lbs)", y = "Miles per gallon") + theme(plot.title = element_text(family = "bell", size = 14), plot.subtitle = element_text(family = "gochi"), plot.caption = element_text(family = "bell", size = 15), axis.title = element_text(family = "comic"), axis.text = element_text(family = "comic", face = "italic", size = 8)) 通过这些步骤，你可以轻松地在R语言中修改图形主题和字体，让你的图表更加专业和吸引人。

Pandas分组聚合，一文搞定！ 1. 𐟔ꠤ𝿧”觲oupby拆分数据并计算使用groupby函数拆分数据并进行聚合计算。例如： python df.groupby(by='', axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False).count() 𐟓Š 使用agg聚合数据使用agg函数对数据进行聚合。例如： python df[['col1','col2']].agg([np.mean, np.sum]) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': np.mean}) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': [np.mean, np.sum]}) 𐟔„ 使用transform聚合数据使用transform函数对数据进行聚合。例如： python dfgroup.transform(lambda x: (x.mean() - x.min()) / (x.max() - x.min())) 𐟓Š 使用pivot_table创建透视表使用pivot_table函数创建透视表。例如： python pd.pivot_table(data, index='', columns='', values='', aggfunc='mean', fill_value=None, margins=True, dropna=False) 𐟓Š 使用crosstab创建交叉表使用crosstab函数创建交叉表。例如： python dfcross = pd.pivot_table(index=df['col1'], columns=df['col2'], values=df['col3'], aggfunc='mean', colnames=None, rownames=None, margins=True, dropna=False, normalize=False) 这些技巧可以帮助你更好地管理和分析Pandas数据，从简单的分组聚合到复杂的透视表和交叉表创建，无所不包。

美国高中GPA逆袭：从F到A的秘诀在中国，教育体制采用分数制，而在美国，课程成绩则以GPA（Grade Point Average）来衡量。这意味着，无论你的分数是93分还是100分，你都能拿到A。美国的高中课程通常比较直观，题目难度相对较低。只要孩子努力学习、理解并经过足够的训练，取得好成绩是完全有可能的。很多时候，孩子拿不到B或B以上的成绩，往往是因为他们不愿意学习。 𐟓ˆ 正面案例：有一个在国际学校读9年级的孩子，她非常讨厌理科，尤其是数学。在团课上的表现也不尽人意。9年级开学后，她在Algebra2的首个quiz中只拿到了F。经过补课才发现，她的基础非常薄弱。甚至连2x-3=0这样的一元一次方程式都解不出来。 𐟔„ 从头开始：于是，我决定从头开始教她。从quadratic function、standard form、vertex form、intercept form到symmetry of axis等每一个小知识点都不遗漏。讲完基础知识后，再手把手地带着她做题。因为她对函数的意义理解不够，所以解应用题时毫无头绪。于是，我带着她把每个函数的每一种题型都做了一遍。寒假期间，每周三次恶补基础知识，刷每一种题型。这个孩子经常忘记之前学过的内容，只能反复讲解和练习。 𐟒ꠥ幧š„努力：幸运的是，她非常听话，布置的作业都会按时完成。最终，她从F逆袭拿到了A-。这证明了只要孩子愿意花时间去完成老师布置的任务，在美国学校拿到GPA A是完全可以的。 𐟚력面案例：另一个孩子则是典型的青春期高中生，虽然悟性不错，但在课堂上经常关掉摄像头，说是摄像头坏了，实际上是在打游戏。上课时不集中注意力，问问题时也说网断了听不清。在AP考试总复习时，更是从网上抄答案。最后，AP考试只考了一个4分。本来只要每周多花3-4小时学习，就能搞定的，就是不愿意学习和听课。像这样的孩子，再聪明也没用。

Pandas数据合并五大方法详解在Python的Pandas库中，数据合并是数据处理的重要环节。以下是五种主要的数据合并方法，它们各自适用于不同的场景： 1️⃣ concat()：这个函数主要用于沿着轴向堆叠DataFrame或Series对象。它可以接受一个列表或字典形式的数据源。如果传入的是轴标签相同的多个对象，它们会沿着指定轴连接起来。默认情况下，concat() 沿着行向量堆叠。通过设置 axis 参数，可以改变合并的方向，axis=1 表示列向合并。 2️⃣ merge()：这个函数类似于SQL的JOIN操作，用于基于某些关键字或索引将不同的DataFrame合并成一个新的DataFrame。它可以接受多个要合并的对象以及一个如何匹配这些对象的关键字参数。merge() 默认执行内连接（INNER JOIN），但也可以通过参数设置执行左外连接、右外连接或全外连接。 3️⃣ join()：此函数主要用于通过索引将不同的DataFrame合并。它通常会自动推断如何连接数据，但也可以通过参数来指定连接类型。与merge()不同的是，join() 主要是在索引上进行操作，而不是基于列。 4️⃣ append()：这个方法允许您将一个或多个DataFrame添加到原始DataFrame的末尾。它接受一个或多个要添加的DataFrame，并且可以通过设置ignore_index参数来决定是否重置添加后的DataFrame的索引。 5️⃣ assign()：这个方法允许您在一个现有的DataFrame上添加新的列，新列可以是现有数据的派生或完全是新的数据。这个方法对于创建新列并且基于现有列进行计算非常有用。在实际应用中，选择合适的合并方法至关重要。例如，如果需要基于某些关键字合并数据，那么应该使用merge()；如果需要沿某个轴拼接数据，那么应该使用concat()；如果需要通过索引合并数据，那么应该使用join()。同时，了解这些方法如何处理索引和列是非常重要的，因为这直接影响到合并结果的结构。

𐟓Š如何删除缺失值过多的列？ 𐟤”想要删除DataFrame中缺失值过多的列？Pandas库的`dropna()`函数来帮你！这个函数可以轻松删除包含缺失值的行或列。 𐟒ᥟ𚦜짔観•超简单： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9] }) df_dropped = df.dropna() # 默认按行删除，但你可以设置axis=1来按列删除哦！ ``` 𐟔还有更多高级参数等你探索： * `how`: 设置删除条件，'any'表示有缺失值就删，'all'表示只有当列全缺才删。 * `thresh`: 指定每列至少要有多少非缺失值，否则删除。 * `subset`: 只想考虑某些列，用这个参数指定子集。 * `inplace`: 想直接改原DataFrame？设为True就OK！ 𐟓Œ注意：`dropna()`只默认考虑NaN和None为缺失值。若想将其他值也视为缺失，先用`replace()`替换为NaN吧！ 𐟎‰现在，你可以轻松管理你的数据，删除那些缺失值过多的列啦！

𐟓Š Numpy数组数据的快速概览 𐟤” 当你的Numpy数组数据量巨大时，如何快速把握数据的整体情况呢？Numpy提供了强大的聚合功能来帮助你！𐟒ꊊ𐟔 你可以使用min、max函数来快速找到数组中的最大值和最小值，对数据的范围有一个初步的了解。 𐟓ˆ 想要知道数据的平均水平？使用mean函数，一秒就能得到平均值！ 𐟒𘠦ƒ𓧟婁“数据的总和？sum函数来帮你，轻松得到数据总和。 𐟚€ 甚至，你还可以使用prod函数来计算所有元素的乘积，或者使用axis参数来计算每一行元素的乘积。 𐟓 标准差也是衡量数据分散程度的一个重要指标，你可以通过std函数来快速计算。 𐟑‡ 举个例子： ```python arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([[1,10], [100,1000], [10000,100000]]) print('arr2的最大值是：', arr2.max()) # 输出：100000 print('arr2的最小值是：', arr2.min()) # 输出：1 print('arr2的平均值是：', arr2.mean()) # 输出：18518.5 print('arr2的求和是：', arr2.sum()) # 输出：111111 print('arr1元素的乘积是：', arr1.prod()) # 输出：6 print('arr2的标准差是：', arr2.std()) # 输出：36613.752078283374 ``` 𐟎‰ 通过这些聚合函数，你可以轻松地掌握Numpy数组数据的整体概貌，无需手动计算每一个数据！

𐟐Python中删除空值的小技巧𐟚€ 在Python的Pandas库中，处理数据时经常会遇到空值问题。别担心，这里有一些超实用的方法来帮你解决！ 𐟔 首先，你可以使用`pd.isnull()`函数来检查DataFrame中的空值，它会返回一个Boolean数组，告诉你哪些位置是空的。 𐟚력悦žœ你想删除所有包含空值的行，可以使用`df.dropna()`函数，默认会删除所有含有空值的行。 𐟔 如果你想删除特定列中的空值，可以指定`axis=1`参数，例如`df.dropna(axis=1)`。这样，只有包含空值的列会被删除。 𐟔 另外，如果你还想根据非空值的数量来删除行，比如只想删除那些含有少于n个非空值的行，可以这样操作：`df.dropna(axis=1, thresh=n)`。 𐟒ᠥ𝓧„𖯼Œ如果你只是想用某个值来替换空值，可以使用`df.fillna()`函数，例如`df.fillna('replace_value')`，这样所有空值都会被替换成你指定的值。掌握这些小技巧，你的数据处理能力将更上一层楼！𐟚€

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