城乡和建设部建造师网站,申请建设单位门户网站的请示,抚州seo快速排名,小程序注册申请多少钱Pandas2.2 Series
Binary operator functions
方法描述Series.add()用于对两个 Series 进行逐元素加法运算Series.sub()用于对两个 Series 进行逐元素减法运算Series.mul()用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算Series.div()用于对两个 Series 进行逐元素除法运算Series.true…Pandas2.2 Series
Binary operator functions
方法描述Series.add()用于对两个 Series 进行逐元素加法运算Series.sub()用于对两个 Series 进行逐元素减法运算Series.mul()用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算Series.div()用于对两个 Series 进行逐元素除法运算Series.truediv()用于执行真除法即浮点数除法操作Series.floordiv()用于执行地板除法即整数除法操作Series.mod()用于执行逐元素的取模运算Series.pow()用于执行逐元素的幂运算Series.radd()用于执行反向逐元素加法运算Series.rsub()用于执行反向逐元素减法运算Series.rmul()用于执行反向逐元素乘法运算Series.rdiv()用于执行反向逐元素除法运算Series.rtruediv()用于执行反向逐元素的真除法即浮点数除法运算Series.rfloordiv()用于执行反向逐元素的地板除法即整数除法运算Series.rmod()用于执行反向逐元素的取模运算Series.rpow()用于执行反向逐元素的幂运算Series.combine()用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作Series.combine_first()用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作Series.round()用于对 Series 中的每个元素进行四舍五入操作Series.lt()用于执行逐元素的小于比较操作Series.gt()用于执行逐元素的大于比较操作Series.le()用于执行逐元素的小于等于比较操作Series.ge()用于执行逐元素的大于等于比较操作Series.ne()用于执行逐元素的不等于比较操作Series.eq()用于比较两个 Series 对象是否相等的方法Series.product()用于计算 Series 中所有元素的乘积Series.dot()用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame的点积内积
pandas.Series.dot
pandas.Series.dot 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame的点积内积。点积是线性代数中的一个重要概念表示两个向量对应元素相乘后的和。
方法签名
Series.dot(other)other: 可以是另一个 Series、NumPy 数组或 Pandas DataFrame。如果 other 是 DataFrame则返回的结果是一个 Series表示与 DataFrame 每一列的点积。
示例及结果
示例1两个 Series 的点积
import pandas as pd# 创建两个 Series
s1 pd.Series([1, 2, 3])
s2 pd.Series([4, 5, 6])# 使用 dot 方法计算点积
result s1.dot(s2)print(两个 Series 的点积结果:)
print(result)输出结果
两个 Series 的点积结果:
32在这个例子中s1 和 s2 中的每个元素被逐个相乘然后求和得到的结果是 1*4 2*5 3*6 32。
示例2Series 与 NumPy 数组的点积
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个 Series
s pd.Series([1, 2, 3])# 创建一个 NumPy 数组
arr np.array([4, 5, 6])# 使用 dot 方法计算点积
result s.dot(arr)print(Series 与 NumPy 数组的点积结果:)
print(result)输出结果
Series 与 NumPy 数组的点积结果:
32在这个例子中Series 和 NumPy 数组中的每个元素被逐个相乘然后求和得到的结果同样是 1*4 2*5 3*6 32。
示例3Series 与 DataFrame 的点积
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个 Series
s pd.Series([1, 2, 3])# 创建一个 DataFrame
df pd.DataFrame({A: [4, 5, 6],B: [7, 8, 9]
})# 使用 dot 方法计算点积
result s.dot(df)print(Series 与 DataFrame 的点积结果:)
print(result)输出结果
Series 与 DataFrame 的点积结果:
A 32
B 50
dtype: int64在这个例子中Series 与 DataFrame 的每一列分别计算点积。对于列 A结果是 1*4 2*5 3*6 32对于列 B结果是 1*7 2*8 3*9 50。最终返回的是一个包含这些点积结果的新 Series。
总结
pandas.Series.dot 方法在数据分析和处理中非常有用特别是在需要计算向量或矩阵的点积时。它支持 Series 之间的点积、Series 与 NumPy 数组的点积以及 Series 与 DataFrame 的点积。通过这些示例可以看到 dot() 方法在不同场景下的应用及其强大功能。
