Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
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在处理大规模数据集或进行复杂计算时，性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧，帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术，并通过实例演示如何应用这些技巧。
根据用户提供的文章内容，撰写摘要总结。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的）
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如：
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了，只用1层 for 循环，还可以做的更好，往下看
〇，numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。 大部分底层代码用C语言编写，运行速度快。 强有力支持向量化编程风格，有效替代循环。 相对于python有更加丰富的数据类型。 numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc 本节我们介绍 ufunc通用函数。ufunc概要如下： numpy 中的许多函数都是 ufunc —— universe function。 它们能够自动对array实行向量化运算，不需要map。 向量化运算效率高于for和map，且支持广播特
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
生活中所说的“空间”，就是我们所处的地方，它有三个维度，它里面有各种物体，这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意，“空间”非“空”——或者说，这个空间制定了某些规则，里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围，在这个范围内的对象类型单一，且遵循统一的规律，比如这几年风靡各地的“创客空间”，其中的对象就是喜欢创造的人，他们遵循的规律就是“创造，改变世界”。诚然，由人组成的“空间”总是很复杂的，超出了本书的研究范畴，我们下面要研究的是由向量组成的“空间”，即“向量空间”。
1、场景描述 在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下： select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时，sum只是一瞬间的事情，让你感觉电脑真牛逼啊，我掰手指头要算半天的数，它居然可以这么快，下面是1万多条数据的字段求和，只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。
来源：机器之心本文约4600字，建议阅读10+分钟你有在使用JAX吗？ 近年来，谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎来了迅猛发展，很多研究者对其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。但 JAX 是否真的适合所有人使用呢？这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨，希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google
自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google Brain）和其他机构的项目也都在使用 JAX。
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：
python作为一门编程语言，有非常大的生态优势，但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢，因此很多对性能要求比较高的python库，需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块，再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中，介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案，这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译（Just In Time，简称JIT）的手段，也就是在临近执行函数前，才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4，讲述了关于常见的一些编译场景的区别：
关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度下降法的向量化，并引入对使用梯度下降法非常重要的数据归一化。
无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的，所以本文，我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
一百以内质数之和 判断是否为质数 判断一个整数是否为质数比较简单，即除了自身和1以外不可被别的数整除。不过根据数学理论证明，不用从2检查到n，到int(sqrt(n))+1即可，可以提高效率。注意返回值为True或False，方便后续的boolean索引。 def is_prime(num): if num <= 1: return False for i in range(2,int(np.sqrt(num))+1): if num % i == 0:
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构，其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
在机器学习框架方面，JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备，但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。
将矩阵A和B运算的结果放在B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True) : 计算每一行的范数
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
作者：王可汗 审校：陈之炎 本文约3500字，建议阅读9分钟 本文为你介绍使用谷歌JAX助力科学计算。 谷歌最新推出的JAX，官方定义为CPU、GPU和TPU上的NumPy。它具有出色的自动微分（differentiation）功能，是可用于高性能机器学习研究的python库。Numpy在科学计算领域十分普及，但是在深度学习领域，由于它不支持自动微分和GPU加速，所以更多的是使用Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。然而谷歌之前推出的Tensorflow API有一些比较混乱的情况，在1.
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在求解矩阵中，往往有很多很好的，经过高度优化的线性代数库，如octave，matlib，python numpy, c++,java. 我们使用这些线性代数库，可以短短几行实现 所要的效果。
图解入门 NumPy，这篇文章，已经让我们感知到NumPy的强大，但要想真正用活NumPy，还不够！下面介绍五种玩法，以此深入掌握NumPy：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归，但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
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