>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均...>>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均
阅读大概需要3分钟 作者老齐 编辑 zenRRan 链接 http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/311.html Pandas...昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。...这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。...定义 DataFrame 的方法，除了上面的之外，还可以使用“字典套字典”的方式。 ?...这些操作是不是都不陌生呀，这就是 Pandas 中的两种数据对象。
前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。...Python 中还有一个 csv 的标准库，足可见 csv 文件的使用频繁了。 ? 什么时候也不要忘记这种最佳学习方法。从上面结果可以看出，csv 模块提供的属性和方法。...用 Pandas 读取 如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ? 看了这样的结果，你还不感觉惊讶吗？你还不喜欢上 Pandas 吗？这是多么精妙的显示。它是什么？...可以说，当你已经掌握了通过 dir() 和 help() 查看对象的方法和属性时，就已经掌握了 pandas 的用法，其实何止 pandas，其它对象都是如此。...它们都可以使用 pandas 来轻易读取。 .xls 或者 .xlsx 在下面的结果中寻觅一下，有没有跟 excel 有关的方法？ ?
导读基本的数据结构 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。...并且如果你跟我一样是使用 ipython notebook，只需要开始引入模块即可。 Series Series 就如同列表一样，一系列数据，每个数据对应一个索引值。...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。 ?...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。 ? 此外，Series 对象也有同样的方法： ? 其实，对索引的名字，是可以从新定义的： ?
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。 使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。
本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/103411981 数据量大的时候、或者内存紧张、想着提高计算效率， 加一下这个（可节省50%...+内存同时提高计算效率）： def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16
入门级计算 1、算数平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #算术平均值： m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean...(样本数组) 2、加权平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #权重： W = [w1, w2, w3, …, wn] #加权平均值： a = (s1w1 + s2w2 +...= [] 使用numpy直接求： import numpy as np np.average(elements, weights=weights) 附纯python写法： # 不使用numpy写法1...*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1) 定义函数计算一个序列的平均值的方法 def average(seq, total=0.0...pandas 数据聚合与分组运算 获得Pandas中几列的加权平均值和标准差 https://xbuba.com/questions/48307663 Pandas里面的加权平均，我猜你不会用！
因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。...，在Pandas里面计算更简单。...将一维数组转成Pandas的Series,然后调用mode()方法 将二维数组转成Pandas的DataFrame,然后调用mode()方法 Numpy的axis参数的用途 axis=0代表行...，axis=1代表列 所有的数学和统计函数都有这个参数，都可以使用 我们想按行或按列使用时使用这个参数 import numpy as np a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],...• 比如在Excel里，单价一个列，销售数量一个列，不同列代表不同特征，所以用axis=0做计算 • 标准化一般使用：通过均值和方差实现 数组 = （数组 - mean(数组，axis=0)）/ std
一、我现在有一个175B的GPT模型，但我的计算机运行不起来，想给它压缩成6B的小型模型，应该采取哪些具体步骤？...加快推理速度：减少模型的参数量可以降低计算复杂度，从而提高推理速度，对于移动设备等资源受限的场景尤为有益。...降低过拟合风险：合并相邻层的参数可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，从而提高模型的泛化能力。...需要重新训练：参数合并通常需要重新训练模型，因此可能需要额外的计算资源和时间。...为了将一个包含128个数字的数组arr采样为32个数字的加权平均值，我们可以使用矩阵相乘的方法。首先，我们创建一个大小为32x128的权重矩阵weights，其中每个元素都是随机生成的权重值。
因为铁路的售票系统估计也是以利益最大化的原则售卖数量很多的热门长线线路，目前有如下几个思路： 导出所有往年的预售数据 对数据进行清洗，整理成合适的加权平均站点数据 使用最短路径算法进行计算 铁路图 本来想通过选择站点查看对应的站点数据没想到...分析方法 使用 Python 的 Pandas 库进行数据分析。 计算每个站点的客运量，并根据票价、距离进行加权计算 绘制加权站点分布图，并使用最短路径算法进行计算统计。...示例代码 import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv("stations.csv") # 计算每个站点的客运量、票价、距离 data["passenger_traffic...seat_count"] * data["occupancy_rate"] data["distance"] = data["longitude"] ** 2 + data["latitude"] ** 2 # 计算每个站点的加权平均值...values[0] end_value = data[data["station_name"] == end_station]["weighted_average"].values[0] # 计算所有路线的加权平均值
ratings['John Carson'].mean() mean = np.mean(ratings['John Carson']) means = ratings.mean(axis=1) 加权平均值...样本： 权重： 加权平均值： 代码实现： a = np.average(array, weights=volumes) 案例：自定义权重，求加权平均。..., np.min(a), np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和 pd.idxmax() pd.idxmin()： 返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用...argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a)) # 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax()...总体标准差（standard deviation）： 样本方差： 其中，n-1称之为“贝塞尔校正”，这是因为抽取样本时候，采集的样本主要是落在中心值附近，那么通过这些样本计算的方差会小于等于对总体数据集方差的无偏估计值
通常，对 Transformer 模型来说，模型越大，性能就会越好，但计算成本也会增加。近期有研究表明，模型大小和训练数据必须一起扩展，才能最佳地使用给定的训练计算预算。...稀疏混合专家模型（MoE）是一种很有前途的替代方案，可以在计算成本较少的情况下，扩展模型的大小。...值得注意的是，这种方法会计算所有 token 的多个加权平均值（weighted average），其中权重取决于 token 和专家，然后由相应的专家处理每个加权平均值。...研究者使用 X ∈ R^m×d 来表示一个序列的输入 token，其中 m 是 token 数量，d 是维数。...通过为每个专家选择 p = O (m/n) 个 slot，也就是 token 数量除以专家数量，成本可以降低至 O (m^2d + mk)。 归一化。
背景 为了基于网络状况做更细致的业务策略，需要一套网速检测方案，尽量低成本的评估当前网络状况，所以我们希望检测数据来自于过往的网络请求，而不是专门耗费资源去网络请求来准确评估。...指标计算 一般 RTT 作为网速的主要评估指标，拿到批量的历史请求 RTT 值后，要如何去计算得到较为准确的目标 RTT 值呢？...加权算法设计 拿到权值后如何计算呢，我们最容易想到的是加权平均值算法，但它同样会受长尾数据的影响。...比如当某个 RTT 值比正常值大几十倍且权重稍高时，加权平均值也会很大，更优的做法是获取加权中值，这也是 nqe 的做法，伪代码为： //按 RTT 值从小到大排序 samples.sort() //目标权重是总权重的一半...，根据计算后的 RTT 值区间确定网速状态供业务使用，比如 Bad / Good，这种策略能覆盖大部分情况，但有两个特殊情况需要优化。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理 Pandas时序数据系列博客 1. 时间序列数据 1. 1 时间序列概述 2. 时序数据分析 1.2 数据集导入与处理 1. 查看数据 2....方法7——自回归移动平均模型 Pandas时序数据系列博客 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas...时序数据分析 本文使用案例为高铁服务商 JetRail 旗下高铁的乘客数量。...现在计算均方根误差值，检查模型的准确度。...水平函数为季节性调整的观测值和时间点t处非季节预测之间的加权平均值。趋势函数和霍尔特线性方法中的含义相同。季节函数为当前季节指数和去年同一季节的季节性指数之间的加权平均值。
加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，还取决于各数值出现的次数，由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。...因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。 如图所示，若n个数 ? 的权分别是 ? 那么 ? 叫做这n个数的加权平均数。 下面通过基金定投为例，聊聊加权平均数的作用。...+x2*w2+x3*w3+x4*w4+x5*w5）/（w1+w2+w3+w4+w5)= 0.75 4、收益=当前价格/加权平均单价 - 1 = 1/0.75 - 1 = 33% 收益满满，有理有据，有计算过程...其实股民都知道，真实的股市大部分时间是处在箱体震荡中，那按照如下的走势能否赚钱呢，我们用同样的方式计算了一遍，计算出来的基金平均值是=0.88，盈利13%，所以基金定投赚的是市场波动性的钱。 ?...加权平均数是初中生都能明白的知识，但还是有大量的人基金定投亏损，主要的原因还是在于人性（厌恶亏损、从众心理等等），很多投资者都会出现下面的现象： 1、熊市中，定投能降低成本是因为价格在下降，降低的只是亏损率
简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。...比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 ? 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。...时间复杂度可以降低到O(n*n*m)。 二，box blur：cpu上的快速实现 高斯模糊要求距离中心点越近的点，权重越高，越远则权重越低。如果所有点权重一样，则无法得到平滑的模糊效果。...Box blur的最大优势，在于计算相同权重平均数，可以使用滑动窗口方法。Box blur的时间复杂度为O(n*(n+m))，因为一般m<<n，所以增大模糊半径，对box blur的耗时影响很小。...不过对于移动端GPU，使用OpenGL接口，较难使用滑动窗口方法计算平均数，所以box blur的优势在GPU上较难体现出来。
import osimport pandas as pd os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径date = pd.read_csv("股票数据.csv...方便后续根据日期计算波动情况。...： plt.plot(date['收盘价'].ewm(span = 30).mean()) 其中，.ewm(span = 30).mean())表示时间跨度为30，离当前日期越近赋予更高的权重，把这个加权平均值当成当前值绘图...可以发现，以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点，更符合我们的常识。 至此，在Python中绘制股票趋势图已介绍完毕，大家可以动手练习一下
协同过滤，除了项目属性之外还使用用户行为（交互）。...通过计算所选用户评分的加权平均值来推断活跃用户。 协同过滤系统关注用户和项目之间的关系。项目的相似度由对这两个项目进行评分的用户对这些项目的评分的相似度来确定。...numpy和pandas库 csv数据文件在这里下载。...In[0～2]: import numpy as np; import pandas as pd; from pandas import Series, DataFrame rating = pd.read_csv...第4行里在用户里计算出相似度，以Toby 为例，Pandas使用corrwith() 计算出相似度。分数越接近 1 表明用户口味越相似。
FrugalGPT通过学习在不同查询中使用不同LLM组合的方式，以降低成本并提高准确性。 具体而言，FrugalGPT包括三种策略：提示适应、LLM近似和LLM级联。...例如，使用较短的提示可以降低成本，而不会显著影响性能。 LLM近似 LLM近似旨在创建更简单、更便宜的LLM，以在特定任务上与强大但昂贵的LLM相匹配。...通过降低模型的复杂性和规模，可以降低成本，同时保持合理的性能。 LLM级联 LLM级联是一种自适应选择不同LLM API的方法，以适应不同查询。...通过根据查询的特性选择合适的LLM组合，可以降低成本并提高准确性。 实验结果 作者通过实验证明了FrugalGPT的有效性。...这些结果表明，FrugalGPT是一种可行的方法，可以在降低成本的同时提高性能。
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