lagrange插值法原理詳細(xì)描述？拉格朗日插值是一種多項(xiàng)式插值方法。就是用最小次數(shù)的多項(xiàng)式構(gòu)造一條光滑的曲線，使曲線通過(guò)所有已知的點(diǎn)。例如，以下三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)稱為:(x1，y1)、(x2，y2)和(x

lagrange插值法原理詳細(xì)描述？

拉格朗日插值是一種多項(xiàng)式插值方法。就是用最小次數(shù)的多項(xiàng)式構(gòu)造一條光滑的曲線，使曲線通過(guò)所有已知的點(diǎn)。

例如，以下三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)稱為:(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)。那么結(jié)果就是: yy1l 1 y2 L2 y3 L3，L1 (x-x2) (x-x3)/((x1-x2) (x1-x3))，L2 (x-x1)。

pandas dataframe可以實(shí)現(xiàn)SQL中的count case嗎？

當(dāng)我們使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)我們可能需要根據(jù)數(shù)據(jù)幀中其他列的值向Pandas數(shù)據(jù)幀中添加一列。

雖然這聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是如果我們嘗試使用if-else條件語(yǔ)句，可能會(huì)變得有點(diǎn)復(fù)雜。幸運(yùn)的是，有一個(gè)簡(jiǎn)單而好的方法可以用numpy做到這一點(diǎn)！

要學(xué)習(xí)如何使用它，讓 讓我們來(lái)看一個(gè)具體的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。我們有超過(guò)4000條AAA教育推文的數(shù)據(jù)集。帶有圖片的推文會(huì)獲得更多的贊和轉(zhuǎn)發(fā)嗎？讓 讓我們做一些分析來(lái)找出答案！

我們將從導(dǎo)入pandas和numpy并加載數(shù)據(jù)集開(kāi)始，看看它是什么樣子的。

我們可以看到，我們的數(shù)據(jù)集包含了每條推文的一些信息，包括:

1)日期——推文發(fā)布的日期。

2)時(shí)間——推文發(fā)出的時(shí)間。

3)tweet-tweet的實(shí)際文本

4)提及——推文中提到的任何其他Twitter用戶。

5)照片——推文中包含的任何圖片的URL。

6)replies _ count——推文上的回復(fù)數(shù)量

7 7)retweets _ count-轉(zhuǎn)發(fā)的推文數(shù)量

8)likes _ count——推文上的贊數(shù)。

我們還可以看到照片數(shù)據(jù)的格式有點(diǎn)奇怪。

使用np.where()添加具有正確/錯(cuò)誤條件的pandas列。

在我們的分析中，我們只是想看看帶有圖片的推文是否能獲得更多的互動(dòng)，所以我們不 我真的不需要圖片URL。讓 我們嘗試創(chuàng)建一個(gè)名為hasimage的新列，它將包含布爾值——如果tweet包含圖像，則為True如果不包含圖像，則為False。

為此，我們將使用numpy的內(nèi)置where()函數(shù)。這個(gè)函數(shù)依次接受三個(gè)參數(shù):我們要測(cè)試的條件，以及當(dāng)條件為真時(shí)分配給新列的值。以及當(dāng)條件為假時(shí)分配給新列的值。看起來(lái)是這樣的:

在我們的數(shù)據(jù)中，我們可以看到?jīng)]有圖片的推文在這個(gè)照片列中總是有值的。我們可以使用這些信息和np.where()創(chuàng)建一個(gè)新的列hasimage，如下所示:

在頂部，我們可以看到我們的新列已被添加到我們的數(shù)據(jù)集，并且推文已被正確標(biāo)記，包括圖像是真的，其他圖像是假的。

現(xiàn)在我們有了hasimage專欄，讓 讓我們快速創(chuàng)建幾個(gè)新的數(shù)據(jù)幀，一個(gè)用于所有圖片推文，一個(gè)用于所有非圖片推文。我們將使用布爾過(guò)濾器來(lái)做到這一點(diǎn):

現(xiàn)在我們已經(jīng)創(chuàng)建了這些，我們可以使用內(nèi)置的數(shù)學(xué)函數(shù)。mean()快速比較每個(gè)數(shù)據(jù)幀中的推文。

我們將使用print()語(yǔ)句使結(jié)果更容易閱讀。我們還需要記住使用str()來(lái)轉(zhuǎn)換的計(jì)算結(jié)果。mean()轉(zhuǎn)換成一個(gè)字符串，以便我們可以在打印的語(yǔ)句中使用它:

根據(jù)這些結(jié)果，似乎在AAA教育中包含圖像可能會(huì)促進(jìn)更多社交媒體的交互。有圖推文的平均贊數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)是無(wú)圖推文的3倍。

添加具有更復(fù)雜條件的熊貓列

這種方法效果很好，但是如果我們要添加一個(gè)條件更復(fù)雜的新列(超出True和False的條件)怎么辦？

例如，為了更深入地研究這個(gè)問(wèn)題，我們可能希望創(chuàng)建一些交互式 "層與并評(píng)估推文到達(dá)每一層的百分比。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，讓 的用戶喜歡衡量互動(dòng)性，并將推文分為四個(gè)級(jí)別:

1)tier_4 -2或更少的喜歡

2) Tier _ 3-3-9喜歡

3) Tier _ 2-10-15喜歡

4) Tier _ 1-16喜歡

為此，我們可以使用一個(gè)名為()的函數(shù)。我們給它兩個(gè)參數(shù):一個(gè)條件列表和一個(gè)對(duì)應(yīng)的值列表，我們希望將這些值分配給新列中的每一行。

這意味著順序很重要:如果條件滿足列表中的第一個(gè)條件，列表中的第一個(gè)值將被分配給該行的新列。大數(shù)據(jù)分析使用numpy在熊貓數(shù)據(jù)框架上添加列。如果滿足第二個(gè)條件，將分配第二個(gè)值，依此類推。

讓 讓我們看看它在Python代碼中的樣子:

干得好！我們創(chuàng)建了另一個(gè)新的專欄，根據(jù)我們的分級(jí)排名系統(tǒng)(盡管有些武斷)對(duì)每條推文進(jìn)行分類。

現(xiàn)在，我們可以用它來(lái)回答更多關(guān)于數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。例如，1級(jí)和4級(jí)推文中有圖片的比例是多少？

存在在這里，我們可以看到，雖然圖像似乎是有幫助的，他們不 這似乎不是成功的必要條件。

雖然這是一個(gè)非常膚淺的分析，但是我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了我們真正的目標(biāo):根據(jù)關(guān)于現(xiàn)有列中的值的條件語(yǔ)句向pandas DataFrames添加列。

當(dāng)然，這是一項(xiàng)可以通過(guò)多種完成的任務(wù)。其中()和()只是兩個(gè)潛在的方法。