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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

它接受一个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）作为参数，并返回一个生成器。 生成器会依次生成由索引和对应元素值组成的元组。...map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。 返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...结果存储在一个名为 s1 的新 Series 对象中，其中 'A' 列的值用作索引。...a3 = a2.dropna() 这行代码删除 DataFrame a2 中含有缺失值的行，并创建一个新的 DataFrame a3。...综上所述，该程序生成了一个随机的 DataFrame，修改了其中的一个值，提取了部分数据，增加了新的列，然后重新索引，并最终删除了含有缺失值的行。

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基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

在该上下文中，每个观察是一个文档，每个特征代表一个术语。特征值是术语的频率（在多项式朴素贝叶斯中）或零或一个，表示该术语是否在文档中找到（在伯努利朴素贝叶斯中）。要素值必须为非负值。...将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支持向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。 H1 不能把类别分开。H2 可以，但只有很小的间隔。...DataFrame 可以被用来保存各种类型的数据，如我们可以把特征向量存储在 DataFrame 的一列中，这样用起来是非常方便的。...Tokenizer.transform（）方法将原始文本文档拆分为单词，向DataFrame添加一个带有单词的新列。...HashingTF.transform（）方法将单词列转换为要素向量，将包含这些向量的新列添加到DataFrame。

1.1K20
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    基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

    [1240] 其中[1240] 代表第j个特征可能取第I个值 ◆ 对于每一个给定的特征向量X ,在不同类别中出现的概率为 [1240] ◆ 那么,最终预测结果y自然是其中概率最大的那个: [1240]...在该上下文中，每个观察是一个文档，每个特征代表一个术语。特征值是术语的频率（在多项式朴素贝叶斯中）或零或一个，表示该术语是否在文档中找到（在伯努利朴素贝叶斯中）。要素值必须为非负值。...将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类，当数据未被标记或者仅一些数据被标记时，支持向量聚类经常在工业应用中用作分类步骤的预处理。 H1 不能把类别分开。H2 可以，但只有很小的间隔。...DataFrame 可以被用来保存各种类型的数据，如我们可以把特征向量存储在 DataFrame 的一列中，这样用起来是非常方便的。...HashingTF.transform（）方法将单词列转换为要素向量，将包含这些向量的新列添加到DataFrame。

    1.8K31

    Julia机器核心编程.7

    这是因为真实世界中的数据大多是表格式的，不能用简单的DataArray来表示。 要使用DataFrame，请从Julia的已注册包中添加DataFrames包，范例如下。 ?...就画出来,我提醒你多用Tab,很多东别自己打.会错的 ---- 对于这种类型的数据，无法使用DataArray来表示。这种数据具有以下功能： • 在不同列中具有不同类型的数据。...不能使用矩阵表示不同列中的不同数据类型，因为矩阵只能包含一种类型的值。 • 它是一个表格数据结构，其记录与不同列的同一行中的其他记录有关系。因此，所有列必须具有相同的长度。...无法使用向量，因为无法使用相同长度的列强制执行。因此，DataFrame中的列由DataArray表示。 • 首列是标记的表头。这种标记有助于我们熟悉数据并访问数据，而无须记住其确切位置。...因此，可以使用数字索引以及它们的标记访问列。DataFrame包用于表示表格数据，并将DataArrays用作列。

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    「Python」矩阵、向量的循环遍历

    : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [3]: list(map(lambda x: x**2 ,a)) # 对list对象a中的每一个元素都进行计算平方值。...当时是有的，这篇笔记来汇总下自己了解的几种方法。 apply() 在Pandas中，无论是矩阵（DataFrame）或者是向量（Series）对象都是有apply()方法的。...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵中的每一行或者每一列进行遍历操作（通过axis参数来确定是行遍历还是列遍历）；对Series对象使用该方法的话，就是对Series中的每一个元素进行循环遍历操作...iteritems()列迭代每次取出的i是一个元组，在元组中，第[0]项是原来的列名称，第[1]列是由原来该列的元素构成的一个Series： In [20]: for i in df.iteritems...Series是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？

    1.4K10

    最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

    所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...但后来发现，实际上items()的返回值也是一个迭代器。进一步的，查看函数签名文档，发现二者其实就是一致的，甚至连iteritems文档中的example都用的items。...如果说iteritems是对各列进行遍历并以迭代器返回键值对，那么iterrows则是对各行进行遍历，并逐行返回（行索引，行）的信息。...首先来看函数的签名文档： 而后，仍以前述DataFrame为例，查看其返回结果： 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料：返回结果包含5个元组对，其中各元组的第一个值为相应的行索引，第二个值为对应行的...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。

    2K10

    IMDB影评数据集预处理(使用word2vec)

    中，需要注意的是数据中的第一行是列的名称 unlabel = pd.DataFrame(unlabeledTrain[1: ], columns=unlabeledTrain[0]) label = pd.DataFrame...2) size：词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。...个人比较喜欢用平均值来表示xw,默认值也是1,不推荐修改默认值。 　　　　8) min_count：需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。...如果是小语料，可以调低这个值。 　　　　9) iter：随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。 　　　　10) alpha：在随机梯度下降法中迭代的初始步长。...11) min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步。 运行结果： ?

    1.9K20

    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（19）——回归之聚类方差

    clustervar：TEXT类型，用作聚类变量列的逗号分隔列表。 grouping_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。...clustervar：TEXT类型，用作聚类变量列的逗号分隔列表。 grouping_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。...表明收敛的连续迭代中对数似然值之间的差异，以便在n次迭代完成后停止执行。零不能用作收敛标准。 verbose_mode（可选）：BOOLEAN类型，缺省值为FALSE。提供训练结果的详细输出。...groupingvarng_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。用作分组变量的逗号分隔列列表。...clustervar：TEXT类型，用作聚类变量列的逗号分隔列表。 clustered_se：FLOAT8[]类型，系数的稳健标准误向量。

    75310

    初学者的10种Python技巧

    其中第一列是DataFrame索引，第二列是代表单行if输出的系列。 lambda 代表“匿名函数”。...它使我们能够对DataFrame中的值执行操作，而无需创建正式函数-即带有def and return 语句的函数 ，我们将在稍后介绍。...在第4行，我们 将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...＃5 —读取.csv并设置索引 假设该表包含一个唯一的植物标识符，我们希望将其用作DataFrame中的索引。我们可以使用index_col参数进行设置。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?

    2.9K20

    python中使用矢量化替换循环

    在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...DataFrame 是行和列形式的表格数据。 我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。..., 4 )), columns=( 'a' , 'b' , 'c' , 'd ' )) df.shape # (5000000, 5) df.head() 创建一个新列“ratio”来查找列“...让我们看下面的例子来更好地理解它（我们将使用我们在用例 2 中创建的 DataFrame）： 想象一下，我们要根据现有列“a”上的某些条件创建一个新列“e” ## 使用循环 import time start...python 循环相比，向量化操作所花费的时间快 600 倍。

    1.7K40

    Hudi实践 | Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

    然而，这给数据科学家和机器学习工程师带来了不必要的障碍，无法快速迭代并显着增加机器学习模型的用于生产环境的时间 •数据科学视角：数据和基础设施通过微服务紧密耦合，导致数据科学家无法从开发转向生产，也无法复用特征...相比在线存储是一个低延迟的键值数据库，它只存储每个特征的最新值及其主键。因此在线特征存储充当这些特征值的低延迟缓存。...2020 年我们创建了 RonDB 作为 NDB Cluster 的托管版本，并针对用作在线特征存储进行了优化。 但是在 Hopsworks 中我们将 RonDB 用于不仅仅是在线特征存储。...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....每个请求的单个向量 在这个基准测试中，每个请求都包含一个主键值查找（一个特征向量）。吞吐量和延迟可线性扩展至 16 个客户端，同时保持低延迟。

    1.3K10

    Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

    然而，这给数据科学家和机器学习工程师带来了不必要的障碍，无法快速迭代并显着增加机器学习模型的用于生产环境的时间 •数据科学视角：数据和基础设施通过微服务紧密耦合，导致数据科学家无法从开发转向生产，也无法复用特征...相比在线存储是一个低延迟的键值数据库，它只存储每个特征的最新值及其主键。因此在线特征存储充当这些特征值的低延迟缓存。...2020 年我们创建了 RonDB 作为 NDB Cluster 的托管版本，并针对用作在线特征存储进行了优化。 但是在 Hopsworks 中我们将 RonDB 用于不仅仅是在线特征存储。...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....每个请求的单个向量 在这个基准测试中，每个请求都包含一个主键值查找（一个特征向量）。吞吐量和延迟可线性扩展至 16 个客户端，同时保持低延迟。

    91320

    高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

    Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...这是因为每次访问list值时，生成器和xrange都会重新生成它们，而range是一个静态列表，并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?...apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。在传递函数的这种情况下，lambda通常可以方便地将所有内容打包在一起。...额外的好处是，使用内置函数可以生成更干净、更可读的代码！ 最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。

    5.5K21

    Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

    DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值； backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。axis：轴。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。

    11710

    玩转Pandas，让数据处理更easy系列2

    接下来，创建一个pd_data，分别作如下操作： #创建pd_data，values是二维list，index默认(0,1,2,...)...一维索引方式，类似于numpy等的冒号直接索引，但是这种方法只能通过列索引标签获取，如下，返回的是一个Series实例，name是索引的列标签名称。 pd_data['B'] ?...二维索引常用的 loc 接口，提供二维的访问方法，用法如下： pd_data.loc[1,'B'] 得到是元素5，即行索引标签为1，列标签为‘B’的元素 插播： loc的作用不是仅仅用作访问某个已存在的元素...04 DataFrame删除某列或某行 删除DataFrame的某行或某列，调用drop()，参数是标签值，如下： 现在的pd_data： ?...机器学习|快速排序思想求topk 机器学习|支持向量机参数求解

    58530

    十分钟入门 Pandas

    numpy数组，标签可以是数字或字符； 关键点 均匀数据； 尺寸大小不变； 数据的值可变； Dataframe 定义 二维、表格型的数组结构，可存储许多不同类型的数据，且每个轴都有标签，可当作一个...SIZE).tolist(), 'D': np.random.normal(100, 10, size=(SIZE)).tolist() }) # iteritems()，每个列作为键，将值与值作为键和列值迭代为...()，返回迭代器，产生每个索引值及每行数据的序列 print('iterrow:') dataFramea = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns = [...(),为DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元祖的迭代器，元祖的第一个元素将是行的相应索引值，剩余的值是行值 print('itertuples:') for row in dataFrame.itertuples...['A', 'B', 'C', 'D']) print(dataFrame.ix[:5]) """ 统计函数 """ # pct_change(),将每个元素与前一个元素进行比较，并计算变化百分比

    3.7K30

    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询

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