本文将简要介绍如何使用四元数方法计算两个分子之间RMSD，同时附上简单的示例Python代码。 1....我们的目标是使用四元数方法，写出一个可以计算A、B两个分子之间RMSD值的Python脚本rmsd.py，即在给出两个坐标文件a.xyz和b.xyz后，输入如下命令： $ ....由此我们可以看出，在计算两个分子RMSD值之前，还至少需要四个步骤：确认两个分子的原子类型和数量相等、优化同类原子的编号顺序、优化分子的平动和优化分子的转动。 3....什么是四元数 我们首先看看四元数是什么。...此外，在上面的计算中，我们是在同类型原子之间进行编号优化，这也很好理解，比如对于甲烷分子，把C原子和H原子进行编号交换是不合理的。 接下来就到了四元数参与的部分了[3]。
数仓架构演进 早期数仓架构 公司在成⽴初期业务量不⼤，数据团队规模⽐较⼩，对数据的需求仅局限于少量 T + 1 定制化报表需求。...当然在架构构建过程中也遇到一些问题和挑战，我们针对问题进行了相应的优化。 Apache Doris 构建数仓优化方案 在数仓的使用过程中，主要遇到三方面问题。...在这个方案中，虽然 Flink CDC 支持全量历史数据的初始化，但由于历史遗留问题，部分表数据量较大，单表有几亿数据，而且这种表大多是没有设置任何分区和索引，在执行简单的 COUNT 查询时都需要花费十几分钟的时间...；使用 Apache Doris 之后，只需要 3min 就可以完成计算，之前每周更新一次的全链路物流时效报表，现在可以做到每 10 分钟更新最新的数据，达到了准实时的数据时效。...与此同时，我们正在着手进行用户行为分析平台的构建，也在考虑使用 Apache Doris 作为核心的存储和计算引擎。
假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。...从上面直接可以知道数据集的行列数，数据集的大小，每一列的数据类型，以及有多少条非空数据。 3、统计信息概览 快速计算数值型数据的关键统计指标，像平均数、中位数、标准差等等。 ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...要注意的是，这样操作，把9.98%变成了9.98，所以我们还需要让支付转化率除以100，来还原百分数的真实数值： ? 然后，再用三个指标相乘计算销售额： ?
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。...假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。...从上面直接可以知道数据集的行列数，数据集的大小，每一列的数据类型，以及有多少条非空数据。 3、统计信息概览 快速计算数值型数据的关键统计指标，像平均数、中位数、标准差等等。 ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...要注意的是，这样操作，把9.98%变成了9.98，所以我们还需要让支付转化率除以100，来还原百分数的真实数值： ? 然后，再用三个指标相乘计算销售额： ?
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行...虚拟机的出现导致程序和硬件之间增加了中间层，运行效率大打折扣。...十分钟上手Numba Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对原生代码进行CPU和GPU加速。...小结 无论你是在做金融量化分析，还是计算机视觉，如果你在使用Python进行高性能计算，处理矩阵和张量，或包含其他计算密集型运算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行
导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。 ?...在Python语言应用生态中，数据科学领域近年来十分热门。作为数据科学中一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...关于为何有Python这个项目，吉多·范罗苏姆在1996年曾写道：6年前，也就是1989年12月，我在寻找一门“课余”编程项目来打发圣诞节前后的时间。...作为Python的三方库，Pandas是建构在Python的基础上的，它封装了一些复杂的代码实现过程，我们只要调用它的方法就能轻松实现我们的需求。...图5 按team分组后求平均数 不同计算方法聚合执行后的效果如图6所示。 ?
1介绍datetime库之前 我们先比较下time库和datetime库的区别 先说下time 在 Python 文档里，time是归类在Generic Operating System Services...index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。...I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00=59） %S 秒（00-59） %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化的月份名称 %B 本地完整的月份名称 %c 本地相应的日期表示和时间表示...01:35', '%b-%d-%Y %H:%M:%S') 2017-04-16 21:01:35 四、datetime的timedelta类 datetime.datetime.timedelta用于计算两个日期之间的差值...""" print(time1-time2).days """计算两个日期之间相隔的秒数""" print (time1-time2).total_seconds()
关键词： python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据 需求描述： 我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel()...手动打开excel文件，选中“文本形式存储的数据”的一列数据，点击“数据 - 分列” 在弹出的菜单中点击两次“下一次”，然后点击“完成”即可。...', 1207], ['支付成功', 124]], columns=['action','count']) # 根据数据计算绝对转化率...2 句百分数格式设置语句即可。...当需要把dataframe数据输出到excel并有多个子表时，如何能让百分数正常显示，而无任何异常提示呢？
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...我们需要确定哪个分数在感兴趣的区间之间，并为其分配相应的等级值。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]
Pandas，让数据处理更easy系列4 玩转Pandas，让数据处理更easy系列5 玩转Pandas，让数据处理更easy系列6 玩转Pandas，让数据处理更easy系列7 Python 69...Python数据分析必备学习路线与技术 深入Python数据分析：宽表如何重构为长表 深入Python数据分析：数据由长格式变为宽格式 Python数据透视功能之 pivot_table()介绍 数据分箱技术在...Pandas 必备操作之 Index 推荐Pandas一个很好的实战Github库 Python识别完美数 Python绘制玫瑰和佩奇 Python数据分析学习路线个人总结 Python读取csv文件...这是我的10分钟 js 入门笔记 学文科的他发明堆排序，逆袭成为斯坦福终身教授！ 原创系列 |「冒泡排序」提升为「快速排序」，都发生了什么？ Python对象之间的比较，你Ok吗？...Python定做一个计算器，小而美哒~ Python自动群发邮件 学会Python正则表达式，就看这20个例子~ Python进阶必读，作者有20年Python使用经验！(附pdf翻译版下载)
一、前言 Pandas（Python Data Analysis Library）是基于是基于 NumPy 的数据分析模块，它提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需的工具，可以说 Pandas...是使得 Python 能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。...2、查看交易额数据的总体统计情况 df['交易额'].describe() 描述性统计信息describe()方法通常包括总数、平均值、标准差、最小值、25th、50th（中位数）、75th 百分位数和最大值...‘2019-03-01’ 和 ‘2019-03-15’ 之间的条件，选择相应的行。...然后，使用.sum()方法两次对这个布尔值的 DataFrame 进行求和，第一次对每列求和，第二次对每行的结果再求和。
iForest在各种数据集上的性能均优于大多数其他异常值检测（OD）算法。我从Python离群值检测包（PyOD）的作者那里获取了基准数据，并在Excel中应用了行向绿-红渐变条件格式。...我们看到，iForest在大多数数据集中均处于领先地位，如我所计算的均值，中位数和标准差行的颜色所示。iForest的相同优异结果也适用于N次精度： ? 可扩展性。iForest是性能最快的算法。...观测值x的路径长度h（x）通过从根节点横穿iTree直到横向终止于外部节点的边数x来度量。E（h（x））是来自孤立树集合的h（x）的平均值。...算法的历史 一个伟大的新想法和更广泛的采纳之间可能有几十年的滞后性。例如，logistic 函数在1845年被发现，在1922年被重新发现，现在被现代数据科学家用于logistic 回归。...我发现iForest可以轻松快速地处理750万行和36个特性，按分钟的顺序完成计算。
Randy编写这本指南，让SAS用户熟悉Python和Python的各种科学计算工具。...pandas为 Python开发者提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。该包基于NumPy（发音‘numb pie’）中，一个基本的科学计算包，提供ndarray，一个用于数组运算的高性能对象。...5 rows × 27 columns OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。...我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。 ? 资源 来源于pandas.pydata.org的10 分钟了解pandas。
来源：DeepHub IMBA本文共1300字，建议阅读5分钟本文验证Python 3.11的性能优化。 Python 3.11 pre-release已经发布。...3.10 和 Python 3.11 上的结果 Python 3.11 在每次运行中都优于 Python 3.10。...我其实是想确认它在 Pandas 任务上的表现。但不幸的是，到目前为止Numpy 和 Pandas 还没有支持 Python 3.11 的版本。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...在pandas读取df还有深度学习读取数据时 I/O 性能至关重要。 这里准备了2个程序，第一个将一百万个文件写入磁盘。
Python和Pandas日期工具的区别 # 引入datetime模块，创建date、time和datetime对象 In[2]: import datetime date...# 注意到有三个类型列和一个Timestamp对象列，这些数据的数据类型在创建时就建立了对应的数据类型。 # 这和csv文件非常不同，csv文件保存的只是字符串。...一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases # 5天 In[72]: crime_sort.first...计算每周的犯罪数 # 读取crime数据集，行索引设定为REPORTED_DATE，然后对行索引排序，以提高后续运算的速度 In[83]: crime_sort = pd.read_hdf('data....set_index('REPORTED_DATE') \ .sort_index() # 为了统计每周的犯罪数，
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些，因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异，本身结构也较为复杂，在R语言和Python中，存在着不止一套方法来处理日期与时间，因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值...lubridate包和chron包（无法控制时区）则不仅包含常用的日期与时间数据处理函数，还完善了一些日期日期计算与时区时区转换的若干函数。...POSIXct函数与as.Date()函数类似，在日期输入时，默认支持的日期格式是包含月日年，由斜杠或者破折号分割。日期与时间之间用空格隔开，时间格式为小时：分钟：秒数。...Python: Python中的常用时间与日期处理函数除了Pandas内置的时间对象之外，还有datetime\time模块。...当然Python序列处理的函数在Python中无处不在，这里仅介绍以上几个经常会用到的高频函数。想要深入了解Python中的时间序列处理模式，还是需要深入研究其源文档。
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