一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...另，最近Github貌似被墙了，所以你懂的。推荐使用Lantern，请自行百度之。 三、优雅切割 为什么叫优雅的切割，其实我这里倒不是卖弄文字，主要是为了与Gdal的方式相区别。...传统的方式可以采用Gdal命令行进行一点点的手动处理，稍微智能化一点可以在python程序中发送控制台语句的方式调用gdal命令。作为程序员我们都是想采用最简单、最不需要手工操作、看上去最舒服的方式。...上一个影像的整体截图，以与下述切割后的效果进行对比。 ?...数据转换到此投影，详情请参考使用Python实现子区域数据分类统计。
时间飞驰，转眼间飞侠真的要说再见了…… 从1996年进入NBA，到如今已是飞侠的第20个赛季，由于近两年重大伤病，科比的状态下滑很快，本赛季他出场12次，场均上场30.8分钟，贡献15.7分、4.1个篮板...作为看着飞侠打球长大的90后，实在感到很悲伤，一代传奇即将落幕！下面笔者，通过科比整个职业生涯的数据来简单分析下飞侠与其他传奇巨星的对比及职业生涯状态的变化！...技术说明： R语言抓取数据，数据来源：http://stats.nba.com/ 数据的简单分析 一、抓取Kobe数据并对原始数据进行处理 利用R语言抓取科比职业生涯20个赛季的数据，并对初始数据作处理...二、Kobe数据分析 1、Kobe与乔丹差别在哪里？看下图： 两人除了在三分球数据上有点较大的出入外，其它数据二人旗鼓相当，NBA历史上最伟大SG，非两人莫属！...其它分类，感兴趣的童鞋可以去自己探索，这里时间有限就不再继续了！想要数据的童鞋，可以加笔者微信（lhf_Peter）索要！ 最后：你巅峰时我慕名而来，你落寞时我无法转身离开！ 送给Kobe…
而传统文本检索方面，我将使用简单的 Golang 来实现一些例子，以及使用我们熟悉的 MySQL来进行功能实现和对比，包含：“LIKE操作符，模式匹配”和“全文检索”两种方式。...无处不在的“文本检索” “文本检索”这个词大家或许会感到陌生，但它或许是我们每天和数字世界打交道最频繁的交互模式之一： 从在文档中使用 “CTRL+F” 快捷键查找某个关键词（在文本中使用文本字词、短句进行检索...那么，聪明的程序员们是怎么解决这个问题的呢？ 文本检索的发展史：如何解决搜不到内容的问题 既然使用完全匹配得不到结果，不妨换个思路：使用某种方式，来实现近似结果的检索、匹配（相似性检索）。...使用 Faiss 进行向量检索 我们先来实现一段程序，来解决我们上文中提到的“搜不到内容”的问题，比如口语化的“今天天儿怎么样”： # 从目录中加载原始数据 from os import walk import...： 平均耗时 5.086 ms 在没有做任何缓存、保持对全量数据进行检索的情况下，并使用比较慢的 Python 调用 faiss，从 134 万长短不一的内容中进行相似度计算，每次获取 10 个结果
包的使用 一个模块就是一个 py 文件，在 Python 里为了对模块分类管理，就需要划分不同的文件夹。...多个有联系的模块可以将其放到同一个文件夹下，为了称呼方便，一般把 Python 里的一个代码文件夹称为一个包。 1....导入包的方式 现有以下包newmsg,包里由两个模块，分别是sendmsg.py、recvmsg.py文件。...方法被调用了--------') 可以使用以下几种方式来导入模块，使用模块里的方法。...直接使用包名.模块模块名导入指定的模块。 import newmsg.sendmsg 使用from xxx import xxx 方式导入指定模块。
目前python生态中，已经有好几款能通过操作界面，自动生成 pandas 代码的工具库。...数据探索是一件非常"反代码"的事情，这是因为在你拿到数据之后，此时你并不知道下一步该怎么处理它。所以通常情况下，我会选择使用 excel 的透视表完成这项任务。但是往往需要把最终的探索过程自动化。...这就迫使我使用pandas做数据探索。 我会经常写出类似下面的代码结构： 其实那时候我已经积累了不少常用的pandas自定义功能模块。但是，这种模式不方便分享。...毕竟数据处理的常用功能其实非常多，套路和技巧如果都制作成模块，在公司团队协作上，学习成本很高。 那么，有没有其他的工具可以解决？期间我尝试过一些 BI 工具的使用。...也就是说，假如用户在界面上操作了两次筛选功能，生成的代码是这样子： 这就解决了输出代码过于散乱的问题。 不仅如此，使用者同样可以通过这种方式轻易制作自定义的功能。
Connector-x Rust 和 Python 中将数据从 DB 加载到 DataFrame 的最快库 ConnectorX 团队观察到现有解决方案在下载数据时或多或少会多次冗余数据。...此外，在 Python 中实现数据密集型应用程序会带来额外的成本。ConnectorX 是用 Rust 编写的，并遵循“零拷贝”原则。这允许它通过变得对缓存和分支预测器友好来充分利用 CPU。...此外，ConnectorX 的架构确保数据将直接从源复制到目标一次。...https://github.com/sfu-db/connector-x Datafuse Labs 3 个月完成种子和天使两轮融资 Datafuse 是 Rust 编写的一种具有云原生架构的现代实时数据处理和分析...id=9773eea8-e7a4-4d5e-940a-74edf81557ef (站内) 使用 Rust 从头开始实现 Base64 文章仔细研究 Base64 算法，并使用 Rust 编程语言从头开始实现编码器和解码器
01 前言 去年接触基金，体会到了基金的香（真香），今天也是过年后基金开始交易的第一天，今天爬取『蛋卷基金』数据，通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。...编程实现基金从采集到分析通用模板！（白酒为例）都学会了怎么在『蛋卷基金』爬取数据（ajax异步交互方式），不会的可以去看看，文中有详细步骤！！！...'6m' '近1年':'1y' '近2年':'2y' '近3年':'3y' '近5年':'5y' page是对应的页数，从第1页开始 ?...分析 从上面动图可以清楚这五类基金第一名基金各个阶段的涨跌幅情况。 有的基金最长时间没有达到3年或者5年，这里使用填充0处理。...04 总结 以上就是爬取基金数据并通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...Matplotlib的灵活性和可定制性使得它成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将带您从入门到精通，深入探索Matplotlib的各种绘图技巧。2....Matplotlib扩展Seaborn库Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更美观、更简洁的绘图风格。您可以使用Seaborn来创建统计图表、热图、分布图等。...总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。
今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...很多时候，整个数据框的数据并不会一次性的用于某一部的分析，而是选用某一列或几列的数据进行分析，此时就需要获取数据框的部分数据。...获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算，若为连续的行数，则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号，选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号，
增强 PostgreSQL 以处理向量数据 实现 DiskANN 算法以优化 SSD 存储 DiskANN 算法是由微软开发，它的目标是存储非常大量的向量（想想微软的规模）。...HNSW 通过引入一个分层系统来解决这个问题，其中第一层（顶部）只有“远程”边，可以快速让你进入正确的邻近区域，并具有指向较低层节点的指针，允许你以更精细的方式遍历图。...支持流式检索以进行准确的元数据过滤 通常，在搜索语义上相似的项目时，你希望使用其他过滤器来约束搜索。例如，文档通常与一组标签相关联，你可能希望通过要求标签匹配和向量相似性来约束搜索。...事实上，pgvector 的 HNSW 索引刚刚在其最新的 0.7.0 版本中添加了 BQ（欢呼！）。 大多数向量数据库检索 K 个结果的工作方式如下。...做出贡献：我们欢迎社区对 pgvectorscale 和 pgai 的贡献。Pgvectorscale 用 Rust 编写，而 pgai 使用 Python 和 PL/Python。
AiiDA 是一个使用 Python 编写的开源复杂工作流设计和管理框架，旨在帮助从事计算科学（计算材料学，计算生物学等）的相关研究者可以更好地管理、编写、使用和分享复杂的工作流以及计算产生的有用数据。...数据可验证性： AiiDA 自动追踪所有可验证性图中 (provenance graph) 的输入、输出和元数据，以保证计算的完全可重复性。...安装 AiiDA 官网向用户提供了很多种安装方式，其中最简单的就是使用 Docker 一键式安装。...install -c conda-forge postgresql 配置和启动 PostgreSQL # 创建 PostgreSQL 数据存储目录 # 为了更好地区别是从 conda 安装的 PostgreSQL...\q 即可退出刚才的 PostgreSQL 提供的 shell # 测试 aiida 用户是否可以使用密码从本地成功登录 aiidadb 数据库 psql -h localhost -d aiidadb
Pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，允许在数据库中存储和检索向量数据。它支持 HNSW（分层可导航小世界）索引，这使得对高维向量数据进行快速近似最近邻搜索成为可能。...哈希将数据点转换为低维空间中的代码，将相似的项分组到同一个桶中，以便更快地检索。 图（HNSW 使用的）创建了一个点网络，其中边根据相似性度量连接邻居。...这通常使用概率方法完成，例如抛硬币或从几何分布中抽取，以确保节点数量的预期值随着层高度的增加而减少。 连接节点: 将新节点插入到其分配的最大层中的每一层。在每一层中，将节点连接到其最近的邻居。...可配置以实现高召回率和速度: HNSW 提供出色的可配置性，允许对其进行调整以实现高召回率（检索最相关结果的能力），而不会显著影响搜索速度。...在 Python 中使用 HNSW 和 Timescale 库 对于在 Python 环境中工作的用户来说，Timescale Python 库简化了 HNSW 索引在向量中的应用。
随着科技的不断发展，自动化交易成为了投资者们追逐的一种高效、智能的投资方式。Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言，被广泛应用于自动化交易领域。...本文将介绍如何使用Python进行自动化交易，并提供一些示例代码。1. 获取市场数据在进行自动化交易之前，首先需要获取市场数据。...实时监控与通知除了回测外，实时监控交易策略的表现也至关重要。Python可以轻松地实现实时数据的获取和交易决策，并通过各种通知方式及时通知交易者。...总结在使用Python进行自动化交易的过程中，我们首先需要获取市场数据，并通过数据分析制定有效的交易策略。接着，我们可以利用Python执行交易并进行风险管理，以确保交易的安全和稳健性。...持续学习和优化是自动化交易成功的关键，我们可以利用Python提供的工具和资源不断改进交易策略，以应对市场的变化。
所有这些 Python 版本都包含一个轻量级的数据库名叫 SQLite 。因此你现在还不需要建立一个数据库。 在 http://www.python.org 获取 Python 。...在 Jython 使用 Django 如果你使用 Jython (一个在 Java 平台上实现的 Python )，你需要遵循一些额外的步骤。...若你需要一个“大”数据库引擎，例如：PostgreSQL ，MySQL ，或 Oracle ，那此步骤是需要的。...想要安装这样一个数据库，请参考 数据库安装信息. 删除旧版本的 Django 如果你是从旧版本的 Django 升级安装，你将需要 在安装新版本之前先卸载旧版本的 Django....安装 Django 你可以使用下面这简单的三个方式来安装 Django: 安装 你的操作系统所提供供的发行包 。对于操作系统提供了 Django 安装包的人来说，这是最快捷的安装方法。
内存使用量小。让你在多个进程之间共享内存。它有能力使用静态文件作为索引。索引的创建与查找是分开的。在磁盘上建立索引，以实现对不适合内存的大数据集的索引（由 Rene Hollander 贡献）。...过滤：将矢量搜索与元数据过滤器相结合，以获得更相关、更快的结果。全面托管：轻松开始、使用和扩展，同时我们确保一切顺利、安全地运行。...使用介绍 这里介绍在 Python 环境下，以 in-memory 模式运行 chroma。...生成式问题回答：从Pinecone中检索相关的查询内容，并将这些内容传递给OpenAI这样的生成模型，以生成一个由真实数据源支持的答案。...如果设置为 true，搜索可能会运行很长时间，因为它会执行完整扫描以检索准确的结果。（暴力检索） ), limit=3 ) Qdrant 目前仅使用 HNSW 作为矢量索引。
可提供所有需要的工具有效地从网站中抓取数据，且依需要处理数据，并以使用者偏好的结构和格式存储数据。...其实，这是一个基于Python的科学计算包，其功能如下： · NumPy的替代品，可使用GPU的强大功能 · 深度学习研究型平台，拥有最大灵活性和最快速度 安装指南传送门：https://pytorch.org...用于音频处理的Python库 音频处理或音频分析是指从音频信号中提取信息和含义以进行分析、分类或任何其他任务。这正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。...： pip install madmom 下文可用以了解Madmom如何用于音乐信息检索： 《学习音乐信息检索的音频节拍追踪（使用Python代码）》传送门：https://www.analyticsvidhya.com...用于数据库的Python库 学习如何从数据库存储、访问和检索数据是数据科学家必备的技能。但是如何在不首先检索数据的情况下做到建模呢？ 接下来介绍两个与SQL相关的Python库。
Python作为一门多用途的编程语言，拥有强大的数据库编程功能，适用于各种应用场景，从Web开发到数据分析。...本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程，包括连接到数据库、执行查询、操作数据，以及高级技巧和性能优化。 连接到数据库 建立与数据库的连接是数据库编程的第一步。...在Python中，您可以使用数据库管理工具（如SQLite的命令行工具或pgAdmin）来创建和设计表格，也可以使用Python代码执行DDL（数据定义语言）操作。...以下是一些处理大数据量的示例技巧： 分页查询： 使用LIMIT和OFFSET子句来分页检索数据，避免加载整个结果集。 批量插入： 将多个插入操作合并成一个事务，减少数据库交互次数。...索引优化： 确保表格上的索引能够支持常见查询，以提高检索速度。 总结 Python数据库编程提供了强大的功能，适用于各种应用场景。
库 音频处理或音频分析是指从音频信号中提取信息和含义以进行分析或分类或任何其他任务。...在您的系统中安装OpenCV-Python： pip3 install opencv-python 以下是两个关于如何在Python中使用OpenCV的流行教程： 使用深度学习从视频构建人脸检测模型（.../blog/2019/06/ai-comic-zain-issue-2-facial-recognition-computer-vision/) 用于数据库的Python库 学习如何从数据库存储，访问和检索数据是任何数据科学家必备的技能.../* psycopg */ Psycopg是最受欢迎的PostgreSQL（一种用于Python编程语言的高级开源关系数据库）适配器。...目前的psycopg2实现支持： Python版本2.7 Python 3版本从3.4到3.7 PostgreSQL服务器版本从7.4到11 9.1的PostgreSQL客户端库版本 以下是如何安装
5.3、使用select查询数据 5.4、使用 update更新数据库 5.5、使用 delete删除数据 5.6、排序的问题 ①、升序排序 - ORDER BY [field...1、简介 开源数据库 PostgreSQL 的图形管理工具常用的有Navicat，除此之外，我们还有PostgreSQL本身自带的pgAdmin4，比较专业。...pgAdmin4 是python开发的web应用程序，既可以部署为web模式通过浏览器访问，也可以部署为桌面模式独立运行。...table_name：它指定要从中检索记录的表。FROM子句中必须至少有一个表。WHERE conditions：可选。它规定必须满足条件才能检索记录。ASC：也是可选的。...执行以下查询从表“student2”按ORDER BY NAME以升序获取记录。 5.7、分组的问题 PostgreSQL GROUP BY子句用于将具有相同数据的表中的这些行分组在一起。
概述 pgvector是一款开源的PostgreSQL扩展，充当着向量数据的管家，处理从嵌入存储到向量相似性搜索的所有事务。...可以说，pgvector非常适合在处理大规模数据的场景，在需要进行相关性检索和高维数据处理的任务中，都有着出色的表现。 使用pgvector的过程就像为数据创建一个个专属的向量家，步骤简易流畅。...这种强大的矢量处理能力和丰富的功能，使pgvector无疑成为向量数据处理的首选方案。 本文主要展示一个构建pgvector库表，使用python访问改库表的过程。...\d table_name 使用python sqlalchemy访问pgvector SQLAlchemy SQLAlchemy 是 Python 编程语言下的一套 ORM 框架，它为高效和高性能的数据库访问提供了全面的...它的主要目标是帮助开发人员在对底层数据库进行操作的同时，提供强大并易于使用的 Python API。
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