使用Pandas和NumPy进行纸浆优化(CLSP -批量调整)
纸浆优化是指通过调整纸浆的成分和工艺参数，以达到最佳的生产效益和产品质量。使用Pandas和NumPy进行纸浆优化可以提高数据处理和分析的效率。
Pandas是一个基于NumPy的开源数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析功能。它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、时间序列数据和多维数据。Pandas提供了丰富的数据处理和转换函数，可以对数据进行清洗、筛选、聚合、合并等操作。
NumPy是Python的一个科学计算库，提供了高效的多维数组对象和相关的数学函数。它可以进行快速的数值计算和数组操作，适用于处理大规模数据和复杂的数学运算。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，可以表示任意维度的数组。
在纸浆优化中，可以使用Pandas和NumPy进行数据预处理和分析，以实现批量调整。具体步骤包括：
- 数据导入：使用Pandas的read_csv()函数导入纸浆生产数据，将其转换为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。
- 数据清洗：使用Pandas的dropna()函数删除缺失值，使用fillna()函数填充缺失值，使用replace()函数替换异常值，确保数据的完整性和准确性。
- 数据筛选：使用Pandas的loc[]或iloc[]函数根据条件筛选出需要的数据子集，例如根据时间范围、产品类型、工艺参数等进行筛选。
- 数据聚合：使用Pandas的groupby()函数按照指定的列进行分组，然后使用聚合函数（如mean()、sum()、count()）计算每个组的统计量，例如平均值、总和、计数等。
- 数据可视化：使用Pandas的plot()函数结合Matplotlib库进行数据可视化，绘制折线图、柱状图、散点图等，以便于观察数据的趋势和变化。
通过以上步骤，可以利用Pandas和NumPy对纸浆优化进行批量调整，并得出相应的结论和建议。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，可以帮助实现纸浆优化。其中，推荐的产品包括：
- 腾讯云数据万象（COS）：提供了高可用、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理大规模的纸浆生产数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云数据湖分析（DLA）：提供了快速、弹性的数据查询和分析服务，支持使用SQL语言对纸浆数据进行查询和统计分析。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的托管服务，支持使用Hadoop、Spark等开源框架进行纸浆数据的批量处理和计算。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
以上是腾讯云在纸浆优化领域的相关产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。
相关·内容
在python中，假设我有两个项目，A和B。假设这两个项目都使用numpy和pandas，但B还使用pygame。如果我使用virtualenv，我会为每个人创建一个环境，并在每个人(两次)中安装numpy和pandas吗？如果是这样，这不是很浪费时间吗？尤其是对于numpy、pandas和matplotlib这样的大型模块？
浏览 1提问于2014-03-25得票数 0
我想知道为什么这个逻辑模型每次都会输出权重和偏差nan。有什么可能吗？(仅供参考/训练集: 2082行×91列) import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
features = stock_copy2.iloc[:,:-1]
target = stock_copy2.iloc[:,-1]
x_train, x_test, y_train, y_test = \
train_test_split(fea
浏览 26提问于2020-10-23得票数 0
我最近开始使用Google Cloud Platform，我在Linux环境中的Cloud Shell中运行我的python脚本。
在运行其中一个使用pandas库的脚本时，我遇到了非常令人不快的错误，即：
Traceback (most recent call last):
File "pandas_excercises.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "/home/dann_frol/.local/lib64/python3.6/site-packages/pan
浏览 0提问于2020-07-07得票数 2
1回答
我的时间序列数据有两个特点：
0 1
1/22/20 555.0 17.0
1/23/20 654.0 18.0
1/24/20 941.0 26.0
1/25/20 1434.0 42.0
1/26/20 2118.0 56.0
... ... ...
5/3/20 3506729.0 247470.0
5/4/20 3583055.0 251537.0
5/5/20 3662691.0 2572
浏览 113提问于2020-05-08得票数 0
回答已采纳
3回答
我在OpenShift上使用ssh-ing开发一个Flask应用程序，其中一个Python依赖项是Panda0.16.1。通过查看，我创建了setup.py文件，如下所示：
from setuptools import setup
setup(name='MyApp',
version='0.1a',
description='some description',
author='me',
author_email='me@gmail.com',
url='http
浏览 1提问于2015-06-13得票数 3
1回答
你好，
我是python的入门级，我搜索过python和numpy上的每一个文档，但都没有找到，我想训练我的多变量逻辑回归模型，我有100x2numpy数组作为train_x数据，100x1 numpy数组作为train_y数据，我只是不能填充我的占位符，我想我不能按照占位符的要求迭代多维矩阵。
下面是我的原始代码，以便更好地理解：
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as numpy
learning_rate = 0.01
total_iterator = 1500
display_pe
浏览 3提问于2017-04-14得票数 0
回答已采纳
我对ML、熊猫和矮胖都很陌生。
我正在查看一个线性回归程序的jupyter文件。在那里我看到了dataset = pd.read_csv('C:\First ML Projects/winequality.csv')。
当我做type(dataset)时，我得到了pandas.core.frame.DataFrame。有意义，因为数据集是使用pd的方法创建的。
然后，有个密码，
X = dataset[['fixed acidity', 'volatile acidity', 'citric acid', 'residua
浏览 0提问于2020-03-26得票数 0
回答已采纳
1回答
核σ函数参数
、、、
我想使用Python的函数sigest()来估计一个很好的σ范围，这是我在构造RBF内核时使用的。我正在使用rpy2，但我不知道"na_action“的论点是什么。
推荐的R:语法
sigest(x, frac = 0.5, scaled = TRUE, na.action = na.omit)
My语法：
sigest(np.asmatrix(x), frac = 0.5, scaled = True,
na_action = pandas2ri.pandas.DataFrame.dropna)
X是数据矩阵。我也试过
sigest(np.asmatrix(x), f
浏览 0提问于2019-07-25得票数 0
1回答
我目前正在使用Python中的Pulp模块解决一个优化问题。我想将我的变量设置为7500的整数倍，所以我创建了一个常数，如下所示，但它显示错误。
import pandas as pd
import numpy as np
from pulp import *
prob = LpProblem('Cost minimization' , LpMinimize)
X = LpVariable.dicts('',tsap.varName, lowBound=0, upBound=None, cat=LpInteger)
prob += lpSum( X[i
浏览 8提问于2017-07-06得票数 0
回答已采纳
1回答
使用纸浆和python，我试图以以下形式解决水平衡(类似于经典运输问题)的线性规划问题：
尽量减少c'x，但须遵守：
Ax=b
lb<=x<=ub
其中A是(10x18)矩阵，c(1x18)和b(10x1)是向量，U (18x2)是包含lb和ub的两列矩阵。
import pulp as p
import pandas as pd
import numpy as np
A=pd.read_csv(r"C:\...\A.csv",delimiter=',',dtype='int8',header=None)
A=A.to_nu
浏览 7提问于2020-02-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在训练一个神经网络(在RNN之上的CNN )，使用theano，并使用RMSPROP进行优化(我正在使用千层面实现)。我的问题是，每次我训练网络，我得到完全不同的结果(准确性)。我使用固定的种子初始化参数，当我使用SGD训练时，问题不会发生，所以我猜RMSPROP是导致问题的原因。
这是RMSPROP的正常行为吗？处理这种情况的最佳实践是什么？我应该多次训练网络，然后选择最好的模型吗？
我还在优化，每次使用一个示例(我的训练集很小，所以我没有使用小批量或批处理)，这是RMSPROP的一个好做法吗？
浏览 13提问于2017-03-07得票数 0
我遇到了以下代码：
from pulp import *
import numpy as np
prob = LpProblem("lp_prob", LpMinimize)
decision_variables = LpVariable.dicts('x', range(5))
prob += np.sum(decision_variables.values())
当我在我的机器上尝试相同的代码时，它在最后一行给出了以下错误：
TypeError: Can only add LpConstraintVar, LpConstraint, LpAffineExpr
浏览 1提问于2020-10-22得票数 1
我想选择一个正方形矩阵的固定大小的正方形子集，这样子集矩阵的和就会最小化。下面是一些代码：
import nump as np
import pulp
def subset_matrix(data, inds):
return data[np.ix_(inds, inds)]
A = np.random.random((10, 10))
indices = list(range(len(A)))
prob = pulp.LpProblem("Minimum subset", pulp.LpMaximize)
x = pulp.LpVariable.dicts(
浏览 3提问于2016-12-13得票数 1
2回答
在中，将pyarrow.Tensor (例如，从numpy.ndarray创建)编写到Parquet文件的建议方法是什么？难道不需要通过pyarrow.Table和pandas.DataFrame就可以吗？
浏览 3提问于2017-10-17得票数 6
回答已采纳
目前，我正在尝试将一些代码迁移到polars，但注意到了过程中的一些性能差异。
import os, platform, timeit, numpy as np, pandas as pd, polars as pl
data = np.random.rand(100000, 1)
df_pandas = pd.DataFrame(data)
df_polars = pl.DataFrame(data)
def timer(expr):
return round(min(timeit.repeat(expr, repeat=5, number=5)), 8)
print("
浏览 3提问于2022-06-18得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将其中一个数组变量的解输出到excel工作簿中。除了纸浆中变量的表示之外，我不能得到任何其他东西，而不是求解的值(这就是我想要的)。 我尝试了许多不同的pandas/numpy数据帧和数组，但都没有成功。我也试过使用excel writer库，但没有成功。 YPER = 30
HE = 24
yearlyhours = []
yearlyhours = [(i,j) for i in range(YPER) for j in range(HE)]
MAHLDIFF = pulp.LpVariable.dicts("MAHLDIFF", (range(YPER),
浏览 22提问于2019-06-25得票数 1
回答已采纳
1回答
任何关于改进模型的想法。到目前为止，我能够在多任务学习体系结构的每个任务特定的密集网络上达到大约0.20的精度。我已经张贴了模型和验证精度的准确性和模型和验证损失的损失.Currently从图表，我可以看到没有任何学习正在发生。下面是对这个问题的完整描述。
问题描述
我正在研究一个分类问题。该数据集是从kaggle主办的竞赛中收集的，按数量分列。任务是识别画家，风格和体裁给paintings.So远远的，我训练了个别的模型来预测画家，风格，类型给出的绘画。现在，我想结合多任务学习(即)开发一个单一的模型，可以预测所有三个任务。我想出了多任务学习体系结构指定的体系结构
input_layer
浏览 0提问于2018-03-19得票数 4
我读了Numba的wiki页面，上面写着Numba是一个“编译器”。但是后来，它说要使用Numba，你需要像一个包一样导入它。我后来查找了如何使用Numba，实际上，您只需通过pip安装它。
所以现在我很困惑。我以为Numba是个编译器？但它似乎和其他软件包一样使用，比如numpy或pandas？有什么关系呢？
浏览 4提问于2021-04-04得票数 0
我想优化下面的代码。这是可行的，但我想建议，如果可以做到更简洁和有效。
import os
import glob
import pandas as pd
import numpy as np
files = glob.glob(os.path.join('data','*.csv'))
dfs = []
for file in files:
variable = os.path.basename(file).split("_")[0] #split filename
df= pd.read_csv(file
浏览 0提问于2018-06-08得票数 2
回答已采纳
我正在处理来自的MNIST数据集，并在数据预处理方面遇到困难。此外，我不知道什么是最佳实践，我想知道您是否可以在这方面给我提供建议。
免责声明:我不能仅仅使用torchvision.datasets.mnist，因为我需要使用Kaggle的数据进行培训和提交。
在教程中，建议创建一个Dataset对象，从文件中加载.pt张量，以充分利用GPU。为此，我需要加载Kaggle提供的csv数据，并将其保存为.pt文件：
import pandas as pd
import torch
import numpy as np
# import data
digits_train = pd.read_c
浏览 4提问于2020-02-26得票数 8
回答已采纳
我使用列表理解来索引一个numpy数组，并对这些值求和： df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。 这部分代码是这个过程需要一段时间的地方，我完全用完了RAM，并开始写入磁盘。 据我所知，列表理解是Python中最有效的方法之一。此外，以这种方式设置pandas列在pandas中也很有效。 有没有其他方法可以使用b中保存的索引值对A_numpy_array进行切片，使我能够以一种更高效的内存
浏览 13提问于2021-09-23得票数 1
1回答
我使用批量更新脚本来更新嵌套字段，但这非常慢：
POST index/type/_bulk
{"update":{"_id":"1"}}
{"script"{"inline":"ctx._source.nestedfield.add(params.nestedfield)","params":{"nestedfield":{"field1":"1","field2":"2"}}}}
{"upda
浏览 2提问于2017-10-18得票数 3
回答已采纳
2回答
我已经为梦幻足球建立了一个优化脚本。它本质上必须优化6名球员中的投影点，其中有1名队长和5名灵活的位置。我的问题是，无论求解器选择谁作为船长，也都会被选为FLEX。我想限制它，这样就不会有重复的球员名字被选中。除此之外，一切都可以正常工作，下面是我使用的代码和CSV文件示例：
`
import pulp
import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import chain
import csv
file_name = 'C:/Users/Michael Arena/Desktop/Football/Showdown
浏览 0提问于2020-10-22得票数 0
1回答
坚持与潘达
、、、、
有关于使用内存映射文件在Joblib中持久化Numpy数组的良好文档。
在最近的版本中，Joblib将(显然)以这种方式自动持久化并共享Numpy数组。
Pandas数据帧也会被持久化，还是用户需要手动实现持久性？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
回答已采纳
尝试搭建基于Python3.5和Windows10的虚拟环境。使用说明：
运行命令conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt时
错误：
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- pillow==3.4.2
- scikit-learn==0.17.1
- seaborn==0.7.0
- numpy==1.11.1
- pandas==0.18.1
- matplot
浏览 0提问于2020-04-22得票数 0
1回答
计算()在Dask中的用途
、、、、
在numpy和pandas中添加额外的.compute()来模拟功能背后的逻辑是什么？它仅仅是为了支持某种懒惰的评估吗？ 下面是来自Dask documentation的示例： import pandas as pd import dask.dataframe as dd
df = pd.read_csv('2015-01-01.csv') df = dd.read_csv('2015-*-*.csv')
df.groupby(df.user_id).value.mean() df.groupby(df
浏览 19提问于2019-01-31得票数 4
2回答
我正在尝试使用Python将数据从.xlsx文件读取到MySQL数据库中。
这是我的密码：
wb = openpyxl.load_workbook(filename="file", read_only=True)
ws = wb['My Worksheet']
conn = MySQLdb.connect()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SET autocommit = 0")
for row in ws.iter_rows(row_offset=1):
sql_row = # d
浏览 7提问于2017-06-26得票数 6
我有两个Python环境(3.6)。
我通过conda在一个环境中安装包，通过pip在另一个环境中安装包。
然后，我发现conda提供的numpy和pandas比pip版本运行得更快(在大多数情况下)。
只是想知道为什么会发生这种情况。这是因为它们在编译过程中使用不同的配置吗？
浏览 5提问于2018-11-08得票数 5
我对numpy和Pandas之间的以下区别感到有点惊讶/困惑
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10,10)
> a[:3,0, newaxis]
array([[-1.91687144],
[-0.6399471 ],
[-0.10005721]])
但是：
b = pd.DataFrame(a)
> b.ix[:3,0]
0 -1.916871
1 -0.639947
2 -0.100057
3 0.251988
换句话说，numpy不包含s
浏览 3提问于2013-02-28得票数 5
回答已采纳
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时，它工作得很好，但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码： import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
浏览 10提问于2020-07-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用pulp是为了尽量减少对目标的偏离。在下面的MRE中，假设项目1-50具有特征A、B、C、D。优化器应该分配一个等于100%的“预算”，同时尝试获得功能"A“的平均值等于tgt_a。仅仅告诉pulp强制a与目标相等是相当容易的，但在现实生活中，可能不可能精确地到达目标。此外，我最终希望用平方偏差和方法来平衡系统的所有特性，这样甚至不太可能存在一个完美的解决方案。
下面的代码运行良好，但只是将实际"A“特性值与目标之间的差异最小化。为了使之有用，我需要把这两种不同之处相加。但是，如果将**2添加到适当的代码行，则可以获得：
TypeError:不支持的操作数类型为**或p
浏览 5提问于2020-11-27得票数 0
我使用pandas和s2模块创建了两个系列: s1和numpy。当我在两个序列上执行加法和减法操作时，索引b、d、f和g如预期的那样缺少值，但当我执行**操作时，结果是b的值为1，而d、f和g仍然缺少值。 import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series(np.arange(4), index=list('abcd'))
s2 = pd.Series(np.arange(2,7),index=list('acefg'))
s1
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: i
浏览 19提问于2019-04-07得票数 0
我在一些测试中遇到了以下问题，以证明纯pyarrow在pyspark中的有用性，而不是总是通过pandas。
import awkward
import numpy
import pandas
import pyarrow
counts = numpy.random.randint(0,20,size=200000)
content = numpy.random.normal(size=counts.sum())
test_jagged = awkward.JaggedArray.fromcounts(counts, content)
test_arrow = awkward.toarrow
浏览 3提问于2019-12-05得票数 1
1回答
如何在键值数据库中进行并行化？
、、、、
我的意图是对大型csv文件进行版本，因此，我使用键值数据库，其中键将是来自完整行的列，而值将是行本身。例如：
Name, Age, Roll.No
Aviral, 22, 1
Apoorv, 19, 2
如果我将rollno作为键，我的意图是将DB中的键作为rollno(可能是它的散列)，值作为完整的行：Aviral, 22, 1
我已经完成了上面的实现，但是为了处理大型csv文件(即使是534M行的20gb文件)，速度太慢了。我正在实施达斯克，但它比正常熊猫的顺序流慢。我的疑问是，如何在键值数据库中使用并行插入？
import json
import sys
from datetime im
浏览 2提问于2019-01-12得票数 0
回答已采纳
我已经写了一堆代码，假设我将使用Numpy数组。原来我得到的数据是通过Pandas加载的。我现在记得我在Pandas中加载它，因为我在Numpy中加载它时遇到了一些问题。我认为数据太大了。
因此，我想知道，当使用Numpy和Pandas时，计算能力是否存在差异？
如果Pandas更高效，那么我宁愿为Pandas重写所有代码，但如果没有更高的效率，我将只使用numpy数组……
浏览 0提问于2014-02-05得票数 50
回答已采纳
1回答
我有一个日期来自csv文件的数据帧。我需要添加一个列，在我的列中的日期和'6/'1/2021‘日期之间存在实际天数差异。我用过
Act_Days.append((pd.to_datetime(df.date[t])-
pd.to_datetime(df.settle_date))/np.timedelta64(1, 'D'))
这段代码可以工作，但是这段代码需要很长时间来计算，因为数据集大约有30K行，我假设它是逐行计算的。不管怎样，这是为了提高速度。我听说使用numpy数组要比使用pandas系列快得多，但是当我尝试将date列转换为numpy数组时，因为p
浏览 2提问于2021-06-05得票数 1
我注意到将NaN值列表转换为sets存在问题：
import pandas as pd
import numpy as np
x = pd.DataFrame({'a':[None,None]})
x_numeric = pd.to_numeric(x['a']) #converts to numpy.float64
set(x_numeric)
这应该返回{nan}，但是返回{nan，nan}。然而，这样做：
set([numpy.nan, numpy.nan])
返回预期的{nan}。前者显然是类numpy.float64，而后者在默认情况下是类浮点数。
浏览 2提问于2017-10-20得票数 4
回答已采纳
我想以不同的概率将'Y'或'N'附加到名为x的list / numpy array / pandas series中(例如，如果最后一个元素是'Y‘= 0.8，则再次添加'Y’的概率；如果最后一个元素是‘N’，则为0.5 )。这是使用np.random.choice完成的。我想做这10万次。我已经为此编写了一个for循环，但我不确定这是否是最快/最有效的方法。
# choose 'Y' or 'N' at random for first element
x = [np.random.choice(a = [
浏览 2提问于2022-08-11得票数 0
我在做笔记本电脑。
当我发出命令
import pandas
df = pandas.read_csv('/home/pglab1/WiFi Strength_Mar06.csv')
print(df)
它显示了以下错误：
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-b8728196942c> in <module>()
----> 1 import pandas
2 df = pandas.read_csv('/home/pgl
浏览 3提问于2019-03-08得票数 0
回答已采纳
2回答
下面的代码将显示使用python循环比使用Pandas更快。我在测试之前的理解是不同的。所以我想知道我是不是在这个操作中错误地使用了熊猫？下面的代码显示Pandas解决方案的速度大约慢了7倍：
Pandas time 0.0008931159973144531
Loop time 0.0001239776611328125
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import torch
batch_size = 5
classes = 4
raw_target = torch.from_numpy(np.arra
浏览 2提问于2018-06-11得票数 0
我无法用python3.8在AWS Lambda中导入numpy 1.19.1
我使用以下依赖项：
熊猫1.1.0
比若罗1.0.0
矮胖1.19.1
psycopg2 2.8.5
因为我是在windows环境下工作的，所以我创建了一个安装了python3.8的EC2 Linux实例，并下载了所有必需的库，然后将它们添加到项目中，但是当我试图导入熊猫时，我得到了以下内容：
[ERROR] ImportError: Unable to import required dependencies:
numpy:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FO
浏览 6提问于2020-08-13得票数 7
回答已采纳
4回答
我有一张有两列的表:演员和电影，如下所示：
ACTOR | MOVIE
-------+-------------
Volta | Pulp Fiction
Bruce | Pulp Fiction
Rhame | Pulp Fiction
Walke | Pulp Fiction
Rhame | Bad Movie
Bruce | Bad Movie
Volta | Decent Movie
Brian | Decent Movie
Walke | Awesome Movie
Brian | Awesome Movie
我想知道哪些演员，谁曾出现在纸浆小说，从来没有出现
浏览 2提问于2013-10-02得票数 3
回答已采纳
1回答
是否可以在Python中的混合整数非线性编程库中添加外部自定义函数作为动态约束？我正在处理布尔变量和Numpy矩阵(大小为m)，其中我希望最小化所请求的总价值之和(例如，tot_vals =2，3. n)。因此，我想添加一些“空间”约束，我创建了函数(基于布尔索引)，并试图在我的优化过程中实现它们。在CVXPY中，它失败了，因为我只能添加CVXPY的格式化约束(据我所知)，纸浆失败，因为它只适用于LP问题，也许可以选择Pyomo、OpenOpt或PySCIPopt？
预先感谢您的帮助
浏览 4提问于2017-12-13得票数 0
回答已采纳
我需要在没有互联网的远程机器上运行代码。我的代码包括pandas和numpy。
我在本地将numpy+pandas库下载到相同的文件夹并使用它。但是，当我尝试运行代码(在本地文件夹中使用pandas )时，我得到了一个cannot import name 'ndarray'错误。
帮助
浏览 0提问于2019-12-04得票数 0
1回答
我想建立一个神经网络模型，比方说100行的数据被分成5个堆栈，每个堆栈20行，而不是一次迭代通过所有它，我想建立一个基于前20行数据(即第一个堆栈)的神经网络，然后保存模型(权重等)，然后传递下一个堆栈(下一个20行，即21-40行)到更新后的模型(即从前一个模型更新的权重)，依此类推。有人能告诉我这种类型的神经网络叫什么吗？我昨天刚刚尝试了我的第一个神经网络，我对所有数据进行了批量迭代(我相信它发生在一个时期，而不是多个时期)。
以下是我使用Keras(Tensorflow后端)在Python中制作的神经网络，可以有人建议我根据我的需求进行编辑以制作以下模型吗？
# Create first
浏览 24提问于2017-01-10得票数 0
在使用reindex_like和相关功能时，我对Pandas Series对象之间的区别感到困惑。例如，考虑以下Series对象：
>>> import numpy
>>> import pandas
>>> series = pandas.Series([1, 2, 3])
>>> x = pandas.Series([True]).reindex_like(series).fillna(True)
>>> y = pandas.Series(True, index=series.index)
>
浏览 0提问于2012-11-29得票数 0
回答已采纳
我想尽可能高效地绘制一个pandas.DataFrame的引导示例。将内置iloc与整数列表一起使用似乎很慢：
import pandas
import numpy as np
# Generate some data
n = 5000
values = np.random.uniform(size=(n, 5))
# Construct a pandas.DataFrame
columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = pandas.DataFrame(values, colu
浏览 45提问于2015-07-19得票数 25
在得到O‘’Reilly这本书之前，我正在玩Python的pandas包。在成功安装xcode和EPDFree之后，当我尝试安装pandas时，使用easy_install的pandas安装出现了许多警告，当我测试pandas是否正常工作时，很明显不是。我曾多次尝试删除和重新安装pandas和Numpy，但都没有成功。我是个新手，所以我肯定做错了什么。
这是我运行Python并尝试导入pandas和Numpy时得到的结果：
$ python
Python 2.7.2 (default, Oct 11 2012, 20:14:37)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Cl
浏览 1提问于2013-08-28得票数 2
1回答
Aim
我正试图用Cython加速我的Python程序。我正在编写的代码是对前向算法的尝试，用于递归和高效地计算隐马尔可夫模型(HMM)中长序列的概率。这个问题通常被称为评价问题。
Python代码
在一个名为hmm.py的文件中
import numpy
import pandas
class HMM():
'''
args:
O:
observation sequence. A list of 'H's or 'T's
X:
s
浏览 3提问于2017-02-12得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
