numpy,pandas,matplotlib使用蓄積

本文は自分のためにノートを作るので、内容がめちゃくちゃになります.
できないことをメモしておくと、印象が深まり、後でメモを見ることができます.
 
 
np.mean()
平均値を求める
入力可能パラメータlist,np.array, np.mat
使用方法:

np.mean([1,2,3])  #   2,  1,2,3    

two_dim_array = [ [1,2,3],[4,5,6] ]    #    
np.mean(two_dim_array)    #   3.5
np.mean(two_dim_array,axis = 0)    #             ：array([2.5, 3.5, 4.5])
np.mean(two_dim_array,axis = 1)    #   array([2., 5.])

#  ，axis   ，        ，axis=0，       ，axis=1       

 
scatterはカテゴリに基づいて色を塗ります.

    label = [2, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0]
    print(label)
    color_map = {'0': 'r', '1': 'b', '2': 'k', '3': 'y'}
    label_len = len(label)
    color = [color_map.get(str(label[i])) for i in range(label_len)]
    plt.scatter(data[:, 0].A, data[:, -1].A, c=color)
    plt.show()

lambda匿名関数も使用できます.

x = Mat[:, 0]
    y = Mat[:, 1]
    map_size = {-1: 50, 1: 100}
    size = list(map(lambda x: map_size[x], Label))
    map_color = {-1: 'r', 1: 'g'}
    color = list(map(lambda x: map_color[x], Label))
    map_marker = {-1: 'o', 1: 'v'}
    markers = list(map(lambda x: map_marker[x], Label))
    #          ，  marker       
    #  plt.scatter(np.array(x), np.array(y), s=size, c=color, marker=markers)
    #              
    plt.scatter(np.array(x), np.array(y), s=size, c=color, marker='o')  # scatter     array    
    plt.show()

 
frozenset
なぜ凍結した集合(すなわち可変の集合)が必要なのか.集合の関係では、集合のある要素が別の集合の場合であるが、通常の集合(set)自体が可変であるため、そのインスタンスは別の集合に置くことができない(setの要素は可変タイプでなければならない).
したがって、frozensetは可変の集合の機能を提供し、集合が可変でない場合、集合中の要素としての要求を満たし、別の集合に置くことができる.
 
 
 
 
参照先:
numpy.mean()のいくつかの使い方:
https://blog.csdn.net/wangxingfan316/article/details/80038388
pythonはscatterに異なるカテゴリの点を異なる色、サイズ、形状にすることができます.https://blog.csdn.net/u014571489/article/details/102667570
FP-growthアルゴリズムの詳細
https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6789179.html