文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

尽管我们目前还没有支持完整的 Pandas 功能 API，但是我们展示了一些初步的基准测试，证明我们的方法是有潜力的。我们会在以下对比中做到尽可能的公平。...还需要注意的是，Ray 使用了 eager execution，因此我们无法进行任何查询规划，也无法掌握计算给定工作流的最佳方法。...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。

4.3K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Backstage听起来不错，应该从哪里开始呢？

    在当今复杂的开发环境中，有大大小小的障碍阻碍着这三种工作。Backstage 提供了消除这些障碍的构建模块，简化开发周期，让开发者做他们真正想做的事情：构建伟大的特性。让我们仔细看看这些工作。 ?...结果：通过使开始新项目变得更容易，你的工程师能够更快地编写功能的优秀部分。你的组织的最佳实践被构建到模板中，鼓励标准和降低技术生态系统的复杂性。 ? 管理 工作描述：你在一个拥有十几项服务的小团队中。...这使得新旧工程师可以更有效地协作，更容易地发现最佳实践，并减少重复工作（例如，一个新的团队不会重新构建一个已经存在但没人能找到的数据库）。 ? 我的组织有大约 1000 名工程师 组织大。...使用 Backstage 软件模板，每个新的软件组件都已经添加到目录中。 即使是在这种规模下，一个小型平台团队也能够创造并维护你自己版本的 Backstage。...通过使用模板创建每个新组件，你正在建立最佳实践，并以关注于开发人员需求的流线型体验来奖励开发人员——与此同时，你一直在构建新的服务目录。

    3.6K20

    深度 | 人工智能如何帮你找到好歌：探秘Spotify神奇的每周歌单

    Spotify 的三种推荐模型 Spotify 其实并没有发展出依靠单一算法的推荐模型——它参考了其他服务采用的方法，并整合出了自己的最佳策略，构建了名为 Discovery 的引擎。...取而代之的是，Spotify 的数据来自于隐式反馈——流媒体服务会记录我们所听的歌曲，同时留意其他一些数据，包括用户是否将歌曲保存在自己的歌单中，以及是否在听完歌后访问了艺术家的主页等等。...它们本身只是一些数字，但我们可以使用它们来进行很多比较。为了使用这些数据找到与我相近的用户，协同过滤使用点积比较了我的向量与所有其他用户的向量。...最后，这些对于歌曲的理解让 Spotify 分析出不同歌曲之间的相似之处，把和用户收听列表中存在歌曲的类似新歌推送给你。综合以上三种方法，Discover Weekly 歌单形成了！ ?...当然，这些推荐模型也与 Spotify 的整个生态系统链接，其中包含大量数据，使用大量 Hadoop 聚集推荐结果，并让这些模型能够稳定运行在大量数据组成的矩阵、无数网络文字以及音乐文件之上。

    2.1K100

    听惯了 QQ 音乐、酷狗音乐的你，想知道推荐模型到底是咋回事么？

    Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...相反，Spotify所用的数据是隐含的反馈 - 具体来说，我们收听的曲目的流数，以及额外的流数据，包括用户是否将曲目保存到自己的播放列表中，或者在收听后访问了歌手页面等等。...每一行都代表Spotify的1.4亿用户之一（如果您使用Spotify，您可以想象，自己就是此矩阵中的一行），并且每列代表Spotify数据库中的3000万首歌曲之一。...但在Spotify中，它们被进行了相应的修改，以处理音频数据，而不再是图像数据。...[1508999933501_7180_1508999971544.png] 当然，这些推荐模型最终都要连接到Spotify的更大的生态系统中，其中包括大量的数据存储，使用大量的Hadoop集群来扩展建议

    3K00

    习惯了收听虾米酷狗网易云音乐的你，好歹知道一下音乐推荐到底是咋回事吧

    Spotify的3种推荐模型 Spotify实际上并没有使用一个革命性的推荐模型，而是将其他服务使用的一些最佳策略混合在一起，从而创建自己独特而又强大的发现引擎。...相反，Spotify所用的数据是隐含的反馈 - 具体来说，我们收听的曲目的流数，以及额外的流数据，包括用户是否将曲目保存到自己的播放列表中，或者在收听后访问了歌手页面等等。...每一行都代表Spotify的1.4亿用户之一（如果您使用Spotify，您可以想象，自己就是此矩阵中的一行），并且每列代表Spotify数据库中的3000万首歌曲之一。...但在Spotify中，它们被进行了相应的修改，以处理音频数据，而不再是图像数据。...当然，这些推荐模型最终都要连接到Spotify的更大的生态系统中，其中包括大量的数据存储，使用大量的Hadoop集群来扩展建议，并使这些算法引擎对巨型矩阵，无尽的互联网音乐文章和大量的音频文件进行计算。

    2.3K90

    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。...我们介绍了一些 Spark 和 Pandas 的异同点、开始使用 Spark 的最佳方法以及一些利用 Spark 的常见架构。

    5.9K10

    为什么说API和DevOps是天生一对？

    使用精心设计的API，可以在组织内部发现其他团队的遗留数据，以便他们也可以使用其他项目的信息。该方法更快捷、更高效、更具成本效益。...Spotify和西门子等多个企业已经采用这种方法使业务开展更加敏捷、高效和创新。 　　像亚马逊一样，Spotify一直是采用DevOps的先锋，也因此一直受益于顺畅无缝的软件生产管道。...通过使用API构建应用程序网络，Spotify已经能够将通过管道传输的功能输出给内部团队和第三方合作伙伴，从而加快上市时间并创造新的业务机会。 　　...API与DevOps的结合并不一定容易实现，因为它将改变生产数据的意图，将这些数据能够被业务中的其他人使用。因此，IT中心需要在文化上进行变革，成为可重复利用的自助服务消费的推动者。...然而，像Spotify和西门子这样的企业可以证明，这种方法是行得通的。

    65340

    ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

    七、构建和分发 NumPy 代码 八、使用 Cython 加速 NumPy 九、NumPy C-API 简介 十、扩展阅读 精通 NumPy 数值分析 零、前言 一、使用 NumPy 数组 二、NumPy...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据...） 1.2 Python 工具的初次尝试 1.3 播放声音 二、设计和构建程序 2.1 编程导论 2.2 在内存中表示数据 2.3 计算模型 2.4 Python 中的编程模式 2.5 数据别名 2.6...使用函数组织你的代码 2.7 如何阅读代码 2.8 面向对象编程 三、关键编程模式 3.1 加载文件 3.2 数据帧 3.3 操纵和可视化数据 四、用于计算和优化的迭代式方法 4.1 生成均匀的随机数...数据中寻找趋势 10 测量公众人物的 Twitter 活动 11 何去何从 附录 1 编写程序通过 API 获取网站的信息 2 通过解析网页直接获取哔哩某播主的详细信息 3 在离线表格软件中打开和处理

    5.6K30

    如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

    CUDA是一个并行计算平台，为开发人员提供API，使能够构建可以利用GPU进行通用处理的工具。 GPU已经发展成为高度并行的多核系统，可以非常高效地处理大数据块。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...数据帧转换为cuDF数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf...在大多数情况下，cuML的Python API与sciKit-learn中的 API匹配。

    2.4K40

    Spotify个性化推荐服务Discover Weekly：智能学习如何为你推荐音乐

    The Echo Nest使用了算法去分析音乐的音频和文字内容，它可以做到音乐识别，个性化推荐，创建音乐列表，而且还能分析。...Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型，实际上，他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用，最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。...但Spotify在实践中如何实际使用这个概念来给数以百万用户推荐歌曲的呢？要知道这些推荐是基于其他数以千万的用户喜好来推荐的。 上图的矩阵只是一个例子。实际上，真正的矩阵是巨大无比的。...每一行代表了1.4亿Spotify用户中的一个用户（如果你也是Spotify用户，那么其中有一条就代表了你）；每一列代表了Spotify数据库中3000万首歌中的一首。...自然语言处理，即电脑理解人类语言的能力，本身就是一个广阔的领域，经常使用在情感分析（sentiment analysis）API上。

    3.2K100

    使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

    Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...Apache Hudi 等开放式湖仓一体平台允许组织构建灵活的架构，使他们能够为其工作负载选择最佳计算引擎，而无需将数据锁定在专有存储格式中。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...在这些情况下，我们不是在 Pandas 中执行聚合，而是利用 Daft 的功能先聚合数据，然后将结果传递到可视化库。事实证明，此方法在处理非常大的数据集时特别有效，这在湖仓一体工作负载中很常见。...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。

    96910

    想让pandas运行更快吗？那就用Modin吧

    它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...modin 的一般架构 在 Modin 中实现 Pandas API pandas 有大量的 API，这可能也是它应用如此广泛的原因之一。 ?...我们将使用 Numpy 构建一个由随机整数组成的简单数据集。请注意，我们并不需要在这里指定分区。...这使得该系统可以用于使用 Modin 中尚未实现操作的 notebook 中（尽管由于即将使用 Pandas API，性能会有所下降）。...当使用默认的 Pandas API 时，你将看到一个警告： dot_df = df.dot(df.T) ? 当计算完成后，该操作会返回一个分布式的 Modin 数据帧。

    2.3K20

    Spotify是如何调整CDN服务来实现闪电般的快速流媒体体验

    易于运维的计划 除了故障排除之外，CDN团队还想要一个易于维护的系统。他们决定使用Fastly API来构建一个自动化系统，以便专注于为业务增加更多价值的项目。...我们将FastlyAPI与VCL结合起来，并使用API来设置一些简单的操作，比如创建一个新服务、配置主机名、添加源或记录端点，以及处理VCL中的所有其他事情。...他们检查并清理了所有的传输路径VCL，并修复了自动化流程中的潜在问题。 保护安全内容。安全是Spotify最关心的问题，保护用户数据是建立信任不可或缺的前提。...将日志中的密码等用户敏感数据删除是一项至关重要的举措。CDN小组使用Fastly的Edge字典来维护密钥存储值，这个值是无法直接人工读取的且仅在VCL中被引用。...即使在管理工具中查看VCL，开发人员也只能看到变量而不是私有数据。 注意API调用限制。即使有很高的限制，一次调用太多的API也会导致部署失败。

    1.5K10

    使用Python Flask发布机器学习API

    这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于XGBoost。...要构建Pandas数据帧变量作为模型预测函数的输入，需要定义一个数据集列数组： https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv...使用样本有效负载构建Pandas数据帧，然后执行模型预测： # Test model with data frame input_variables = pd.DataFrame([[1, 106,...在要通过REST API公开的函数之前编写注释。提供端点名称和支持的REST方法（本例中为POST）。...从请求中检索有效载荷数据，构造Pandas数据帧并执行模型predict_proba函数： app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route("/katana-ml

    3.8K20

    【计算机网络】数据链路层 : 信道划分 介质访问控制 ( 数据链路 | 介质访问控制分类 | 频分多路复用 FDM | 时分多路复用 TDM | 波分复用 WDM | 码分多路复用 CDM 计算 )★

    在每个 TDM 帧 中 , 占用 固定序号的时隙 ; ④ 轮流使用 : 所有用户 轮流 占用信道 ; 整个信道的速率是 8000 比特 / 秒 , 如果将信道划分为 4 个 TDM 帧 , 那么每个用户的速率最高是...STDM 帧 个数 : 每个 STDM 帧 时隙个数 小于 集中器上的用户数 ; ③ 输入缓存 : 用户需要 发送数据 时 , 将数据发送到 集中器的输入缓存 中 ; ④ 输入缓存 -> STDM 帧...: 集中器 按照 顺序 扫描 输入缓存 , 将 输入缓存 中的数据 , 输入到 STDM 帧中 ; ⑤ 发送时机 : STDM 帧 放满数据 , 就发送 ; ⑥ STDM 帧 分配时隙 机制 : STDM...数据合并 : 将信道中的 芯片序列 按位 线性相加 , 合并后的芯片序列位数相同 ; 数据分离 : 合并的数据 和 源站芯片序列 规格化内积 ; 规格化内积计算 : 合并后的数据 与 源站芯片序列 ,...-1 , -1 , -1 , -1 , +1 ) , 0 数据的芯片序列是 1 数据芯片序列的反码 ; B 主机中的 1 数据 , 对应 芯片序列 ( -1 , +1 , -1 ,

    1.9K00

    Kaggle | 全球听众最多的50首歌曲

    Spotify提供免费和付费两种服务，免费用户在使用Spotify的服务时将被插播一定的广告，付费用户则没有广告，且拥有更好的音质。...Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...Matplotlib：Matplotlib就是Python绘图库中的佼佼者，它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形（包括散点图、折线图、直方图、饼图、雷达图等），Python科学计算社区也经常使用它来完成数据可视化的工作...2、数据读取方法 pandas库支持csv和excel的操作；使用的是pd.read_csv的函数 导入numpy,seaborn``matplotlib和pandas读取Womens Clothing...数据中的Length,Per.Minute,Valence的std标准差都比较大，说明数据分布不均匀 三、 数据分析 1、最有活力的歌是什么？

    1.5K21

    边缘计算的总体思考

    从 1080P到4K/8K,从30帧到60/120帧，更高画质和流畅度不断刷新消费者的观看习惯，而画质每一个等级的提升都将带来流量带宽3〜4倍的增长。另一方面，视频正朝着沉浸式和强交互服务方式发展。...•计算扁平化：边缘计算使智能化进一步普及，算力可随着边缘节点资源得以延伸， 实现了计算的去中心化和无边界化。 •基础设施规格化：不同的应用场景，对基础设施的要求也不相同。...下面归纳出了三大类典型的边缘计算网络部署模式。 •企业私网：此模式针对有很强的对网络自主可控的企业诉求，将完整网络数据面和 控制面完全部署在企业私有环境中并交由企业自己管理。...又或者，云服务提 供商为企业部署现场数据面处理功能，满足数据不出网等安全需求，而AI模型训练等离线控制功能仍使用云服务提供商资源。...•切片组网：数据面和控制面均使用公共服务运营商的资源，通过划分专有的网络或 资源隔离来实现专用化资源的供给。例如，5G采用网络切片技术提供资源隔离的逻辑 网络。

    1.1K20

    利用Python绘图和可视化（长文慎入）

    虽然pandas的绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。matplotlib的示例库和文档是成为绘图高手的最佳学习资源。...5、刻度、标签和图例 对于大多数的图表装饰项，其主要实现方式有二：使用过程型的pyplot接口以及更为面向对象的原生matplotlib API。...这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。...pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。...然后进行规格化，使得各行的和为1（必须转换成浮点数，以避免Python 2.7中的整数除法问题），并生成图表，如下所示： ? ? 说明： 通过该数据集可以看出，聚会规模在周末就会变大。

    9.9K70
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券