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盘点8个数据分析相关Python库(实例+代码)

1. ndarray 多维数组对象 NumPy库ndarray是一个多维数组对象,由两部分组成:实际数据值和描述这些值数据。...loat)) # 使用 NumPy linspace() 函数在 -10 和 10 之间产生 30 个均匀分布值,作为函数 x 轴取值 x = np.linspace(-10, 10 , 30)...▲图2-15 Apache Spark架构图 Spark支持丰富数据源,可以契合绝大部分大数据应用场景,同时,通过Spark核心对计算资源统一调度,由于计算数据都在内存存储,使得计算效率大大提高。...ML库相较MLlib库更新,它全面采用基于数据(Data Frame)API进行操作,能够提供更为全面的机器学习算法,且支持静态类型分析,可以在编程过程及时发现错误,而不需要等代码运行。...曾“2019年全国大学生数学建模优秀命题人奖”。参与钟南山院士指导新型冠状病毒人工智能预测系统研发项目,与钟南山院士团队共同发表学术论文。

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最新Apache Spark平台NLP库,助你轻松搞定自然语言处理任务

将您数据处理框架(Spark)NLP框架中分离出来,这意味着您大部分处理时间将花费在序列化和复制字符串上。...一个大并行框架是tensorframe,它极大地提高了在Spark数据上运行TensorFlow工作流性能。这张照片来自于Tim Huntertensorframe概述: ?...这会丧失您Spark缓存或执行计划获得任何性能好处,至少需要两倍内存,并且不会随着扩展而改进。...使用CoreNLP可以消除对另一个进程复制,但是仍然需要从数据复制所有的文本并将结果复制回来。 因此,我们第一项业务是直接对优化数据框架进行分析,就像Spark ML已经做那样: ?...它们运行在数据框架上,不需要任何数据复制(不像Spark-corenlp),可以享受Spark在内存优化、并行和分布式扩展。

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辉瑞|用10年时间,将药物临床成功率2%提升到21%经验和教训

该定律是统计数据得来:在1950-2010年间,每10亿美元(经通货膨胀修正)药物研发费用投入,获得FDA批准新药数量,大约每9年减半。...长期以来,研发生产率下降一直困扰着制药公司。 2010年,辉瑞药物临床成功率下降到2%(下降幅度超过了许多同行)。 也是从那时起,辉瑞开始专注于扭转局面,多个方面着手,努力改善研发生产率。...图1d III期和累积成功率 III期和累计成功率是以III期成功率和批成功率乘积计算。III期成功率被定义为III期到在一个主要市场首次提交监管文件转变。...批准成功率被定义为注册到转变。...在辉瑞2016年至2020年NME/新BLA,75%获得了至少一项监管加速认定,而业内同行这一比例为67%(图2)。这表明,更高成功率是在牺牲创新质量情况下取得。 图2.

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技术分享 | 基于Intel Analytics Zoo的人脸识别应用与实践(上)

2基于Analytics Zoo的人脸识别应用 近年来,随着摄像头广泛使用,智能门禁、安防监控、人证识别等各种视频AI应用层出穷。...采用快速人脸检测识别技术可以视频图像实时检测出人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。...在本人脸识别应用,我们选择使用基于Analytics Zoo进行人脸识别框架搭建,以满足场景所需多样化数据增减,清洗,管理,分析和可扩展。...首先Producer程序视频源服务器解码、逐读取视频画面发布至Kafka集群。Spark Client DriverKafka节点订阅视频流数据,并提交任务至Spark集群进行分布式流处理。...利用Analytics Zoo预训练的人脸识别网络模型,Spark各节点可以同时对多路视频图像的人脸进行检测和对比,最终识别人脸。 ?

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如何 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

当你数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是 Pandas 开始。...Spark 学起来更难,但有了最新 API,你可以使用数据来处理大数据,它们和 Pandas 数据用起来一样简单。 此外,直到最近,Spark 对可视化支持都不怎么样。...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据是不可变。不允许切片、覆盖数据等。...有的,下面是一个 ETL 管道,其中原始数据数据湖(S3)处理并在 Spark 变换,加载回 S3,然后加载到数据仓库(如 Snowflake 或 Redshift),然后为 Tableau 或...Parquet 文件 S3 ,然后 SageMaker 读取它们(假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark MLLib)。

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宜人贷YEP共享平台构建实践

同时,宜人贷在技术架构选择上也非常拥抱像Hadoop、Spark这样开源技术,因为开源技术通常都具有很好社区支持,有大量用户在使用,有很多用户经验可以分享,而通过这些,就可以尽量避免在开发许多弯路和跳过许多坑...其中,在客系统,采用了Hadoop集群,并基于开源TensorFlow应用了一些相对比较简单机器学习算法,主要是对用户标签效果进行评估、实时优化或者关键词投放,策略调整等等。...在最基础数据抓取系统,YEP共享平台采用了Hadoop做分布式计算,HBase做数据存储。...同时,在此系统还应用了一个比较有意思技术,即基于图数据库Neo4j生成用户关系知识图谱。...这个知识图谱等同于用户数据关联,通过这种数据关联,反欺诈系统可以对一些用户定义标签,比如,如果收集用户通话详单,发现有两名用户经常互通电话,而其中一名用户被系统标记为欺诈,那其朋友就很有可能也会存在欺诈行为

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Spark Mllib】决策树,随机森林——预测森林植被类型

数据集处理 import org.apache.spark.mllib.linalg._ import org.apache.spark.mllib.regression._ val rawData...关于categoricalFeaturesInfo 关于categoricalFeaturesInfo这个参数,我们前面直接设定取值个数: Map[Int,Int]() 但是,我们可以参阅下covtype.info...数据集中是以二元特征形式,有4列,如取值为3,那么第三列为1,其它列都为0 重新处理数据集 def unencodeOneHot(rawData: RDD[String]): RDD[LabeledPoint...得知:wilderness是第10行开始, slice(10, 14) 截取 10 到 13 行 indexOf(1.0) 返回值为1位置编号 */...这说明这些特征类别取值有倾斜。 随机森林 随机森林可以理解将数据集合分成n个子集,然后在每个子集上建立决策树,最后结果是n棵决策树平均值。

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Uber数据之道

来源丨董老师在硅谷(ID:donglaoshi-123),本文授权转载 原文网址:http://mp.weixin.qq.com/s?...,Apache Spark 2.0最新进展:更快,更容易,更智能,其实很多硅谷公司也积极采用Spark作为大数据基础组件了。...旧架构下,Uber依赖于Kafka数据流将大量日志数据传输到AWSS3上,然后使用EMR来处理这些数据。然后再从EMR导入到可以被内部用户以及各个城市使用关系型数据。...现在基于Spark流式IO架构,用来取代之前Python ETL 架构。新系统关系型数据仓库表模型将原始数据摄取做了必要解耦。...取而代之是在一个关系模型多个分布式数据中心聚合行程数据,新架构使用Kafka本地数据中心来提供实时数据日志,加载他们到中心化Hadoop集群

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数据分析EPHS(11)-详解Hive排序函数

我们使用spark往hive数据写入数据: import spark.implicits._ val seqData = Seq( ("1班","小A","70"),...desc) 一般来说,需要指定以下三项: 1、partition by col1,按哪列进行分组,如果指定,则默认按全局进行排序,如果指定了一列,则首先对数据按照指定列进行分组,然后进行组内排序。...2、order by col2,指定按哪列进行排序,这个是必须要指定指定会报错。 3、asc/desc,按升序或降序进行排列,指定的话,默认是升序。...我们有以下结论: 1、可以看到小A、小C、小E分数都是70分,但排名分别是6、7和8。 2、我们故意在数据插入了一个null值,可以看到,按降序排的话null值排名是最低。...3、row_number()排序1开始,而我们上一篇介绍posexplode是0开始

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Spark常见20个面试题(含大部分答案)

但是当任务返回结果很大时,会引起Akka溢出,这时另一种方案是将返回结果以块形式放入存储管理模块,然后在Driver端获取该数据块即可,因为存储管理模块内部数据传输是通过Socket连接,因此就不会出现...流式数据块:只用在Spark Streaming,用来存储所接收到流式数据块 5、哪些spark算子会有shuffle?...hdfs读取文件后,创建 RDD 对象 DAGScheduler模块介入运算,计算RDD之间依赖关系。...因此spark划分stage整体思路是:后往前推,遇到宽依赖就断开,划分为一个stage;遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage。 8、Spark cache一定能提升计算性能么?...序列化存储数据,每个RDD就是一个对象。缓存RDD占用内存可能跟工作所需内存打架,需要控制好 14、Sparkrepartition和coalesce异同?

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【计算机网络】数据链路层 : CSMACD 协议 ( 载波监听多点接入 碰撞检测 协议 | 单程端到端传播时延 | 截断二进制指数规避算法 | 计算示例 | 最小长问题 )★

单程端到端传播时延 2\tau ; ② 重传次数 : 定义参数 k , 一定程度上相当于重传次数 ; k 公式 : k 取值超过 10 , 公式为 k=min( 重传次数 , 10...) ; 当重传次数 超过 10 时 : k = 重传次数 当重传次数 大于 10 时 : k=10 ; ③ 取随机数 : 整数集合 [0, 2^k - 1] , 取出随机数..., k = 10 ; 随机数 r 取值范围是 [0, 2^k - 1] , 代入 k=10 ; 取值范围是 [0 , 2^{10} - 1] , 随机数 r 范围 是...; 传输时延 至少要 大于 2\tau ; 传输时延 = \cfrac{长度 ( 比特 )}{ 数据传输速率 } \cfrac{长度 ( 比特 )}{ 数据传输速率 } \geq 2\...字节都是由于冲突终止无效 ;

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Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解

减噪:用户行为数据是用户在使用应用过程中产生,它可能存在大量噪音和用户误操作,我们可以通过经典数据挖掘算法过滤掉行为数据噪音,这样可以是我们分析更加精确。...但可以想象,不同行数据取值可能相差很大,比如,用户查看数据必然比购买数据多,如何将各个行为数据统一在一个相同取值范围,从而使得加权求和得到总体喜好更加精确,就需要我们进行归一化处理。...最简单归一化处理,就是将各类数据除以此类最大值,以保证归一化后数据取值在 [0,1] 范围。...关于推荐多样性,有两种度量方法: 第一种度量方法是单个用户角度度量,就是说给定一个用户,查看系统给出推荐列表是否多样,也就是要比较推荐列表物品之间两两相似度,不难想到,对这种度量方法,Item...八、Spark下ALS算法应用 数据来源电影集ml-100k 基于用户相似度片段代码: val movieFile=sc.textFile(fileName) val RatingDatas=

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漫谈实时数仓

实时数仓 vs 离线数仓 在过去,由于业务人员实时分析需求迫切,且存在技术限制,企业会使用Hive、其他OLAP数据库离线跑批,业务分析只能做到T+1,即前一天数据到第二天再进行分析展示,现在很多业务场景也是如此...实时数仓可能更偏向一个解决方案,不同行业不同业务场景,对实时数仓有不同选型。离线数仓与实时数仓都是数据仓库,离线分析一般会对大数据量进行批量处理,而实时一般会数据量中选小数据量进行处理。...所以现在用Spark或者Flink进行实时处理: Flink和Spark技术社区都很活跃,而且现在很多企业本身都一直在用Spark SQL做离线数仓,这样用Spark做实时计算运维成本也会比较低。...实时数仓在不同行落地也参差不齐。...但是目前很多互联网企业建设实时数仓,都是在进行技术预研或者创新尝试,并不一定会立马应用到业务场景

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ACM MM 2021 | 人脸可胖可瘦,浙大提出稳定连续视频人脸参数化编辑

该方法能在图像领域取得不错结果,但难以直接应用于视频。首先,在重建步骤最开始,人脸特征点检测不够精确导致之间特征点会发生抖动或者偏移,引起三维人脸连续变化。...其次,对于一个较长视频,由于人脸在图像角度和位置改变,很难保证第一重建得到的人脸模型形状和最后一重建得到的人脸模型形状是一致,比如一个人虽然正脸偏圆,但只看侧脸却难以准确评估其胖瘦程度。...而这种映射关系错误会导致结果连续性。...在重建阶段,分为三个步骤: 首先,逐估计人脸姿态,这一步骤将只使用自然表情下平均人脸进行估计,以减少参数量来节省计算消耗; 其次,获取每一大致姿态后,所有视频中选取最能代表人脸形状连续多...,在视频需要仔细观察靠近人脸附近砖块,可以看到细微扭曲: 下图展示了非正脸场景下变形情况: 下图展示了被轻微遮挡结果,左图为原图,右图为变形后相同: 下图展示被头发遮挡部分脸颊并出现头部姿态大幅度移动情况

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AWS培训:Web server log analysis与服务体验

AWS Glue 设计用于处理半结构化数据。它引入了一个称为动态 组件,您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似,后者是用于将数据组织到行和列数据抽象,不同之处在于每条记录都是自描述,因此刚开始并不需要任何架构。...借助动态,您可以获得架构灵活性和一组专为动态设计高级转换。您可以在动态Spark DataFrame 之间进行转换,以便利用 AWS Glue 和 Spark 转换来执行所需分析。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下,客户即可将 Athena 指向自己在 S3 存储数据,然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。...Athena 可以自动扩展并执行并行查询,因此可快速获取结果,对于大型数据集和复杂查询也例外。

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关于 Sensor flickerbanding现象解释「建议收藏」

基本概念 flicker 交流电网传输能量并不是稳定不变,而是随着一个固定频率变化,这个频率一般被称为工频,例如中国是50Hz,美国是60Hz。...,画面会出现频闪,感觉有水波纹一样纹路在跳变;具体来说可能会有如下表现(这些表现并不一定会同时出现): — 同一同行亮度各不相同,存在亮暗变化条纹,如图所示; — 不同同行亮度不相同...,出现视频水波纹一样纹路跳变; — 前后整体亮度存在差异,画面亮度出现明显亮暗变化 2、30fps, 1内banding过程演示 如下GIF图像演示是在工频环境下,sensor 一内每一行曝光亮度变化...— 25fps,之间时间间隔是40ms。 — 每一内亮度变化是相同(不同之间,相同行,曝光起始周期点相同)。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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多媒体文件格式剖析:TS篇

TS流包含快速seek机制,只能通过协议层实现seek。HLS协议基于TS流实现。...ES层就是音视频数据,PES层是在音视频数据上加了时间戳等对数据说明信息,TS层是在PES层上加入了数据流识别和传输必要信息。TS文件(码流)由多个TS Packet组成。...pes packet length:后面pes数据长度,0表示长度不限制,只有视频数据长度会超过0xffff。 pes data length:后面数据长度,取值5或10。...有PTS和DTS两种时间戳是B引起,I和PPTS等于DTS。如果一个视频没有B,则PTS永远和DTS相同。 文件顺序读取视频,取出顺序和DTS顺序相同。...TS 流解析流程 复用MPEG-TS流解析出TS包; TS包获取PAT及对应PMT; 从而获取特定节目的音视频PID; 通过PID筛选出特定音视频相关TS包,并解析出PES; PES读取到

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