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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

可怜机器呀,内存和磁盘要撑爆了~ 使用data.tableI/O函数进行导入: rm(list=ls()) gc() library("data.table") system.time(...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将行索引、切片、分组功能于一体数据处理模型。...data.table索引 索引与数据框相比操作体验差异比较大,data.table索引摒弃了data.frame时代向量化参数,而使用list参数进行列索引。...当整列和聚合单值同时输出时,可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table分组参数一起使用时,data.table真正威力才逐渐显露。 mydata[,....以上语法加入了新参数.SDcols和.SD,咋一看摸不着头脑,其实是在按照carrier,origin,dest三个维度分组基础上,每个子块特定进行均值运算。

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跟着Nature Genetics学作图:使用ggarrange函数ggplot2多个图进行组合

/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天推文重复一下论文中...Figure1,涉及到5个图,分别是折线图,韦恩图,散点图,频率分布直方图,最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题内容 library(ggplot2)...panel.background = element_blank(), title = element_text(size = 7), text = element_text(size = 6) ) 论文中提供代码没有设置坐标轴线...,如果按照他主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...他这里韦恩图是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library

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Python3多股票投资组合进行分析「建议收藏」

在NumPy中,使用.T属性对数组进行转置,np.dot()函数用于计算两个数组点积。...1、使用蒙特卡洛模拟Markowitz模型 采用蒙特卡洛模拟来进行分析,也就是随机生成一组权重,计算该组合收益和标准差,重复这一过程许多次(比如1万次),将每一种组合收益和标准差绘制成散点图。...Markowitz投资组合理论认为,理性投资者总是在给定风险水平下期望收益进行最大化,或者是在给定收益水平下期望风险做最小化。...print(MSR_weights) Python3股票数据进行分析源代码和股票数据集资源下载: Python3股票数据进行分析源代码和股票数据集-机器学习文档类资源-CSDN下载 本人博文量化交易项目实战基础学习...1、Python3股票数据进行分析(项目实战源代码和股票数据资源下载) 2、Python3股票收益和风险进行分析(项目实战源代码和股票数据资源下载) 3、LSTM股票收益进行预测(Keras

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High cardinality下持续写入Elasticsearch索引进行聚合查询性能优化

High cardinality下持续写入Elasticsearch索引进行聚合查询性能优化 背景 最近使用腾讯云Elasticsearch Service用户提出,对线上ES集群进行查询,响应越来越慢...所以趁机找了些资料了解了下聚合查询实现,最终了解到: 聚合查询会对要进行聚合字段构建Global Cardinals, 字段唯一值越多(high cardinality),构建Global Cardinals...(没有新数据写入而产生新segment或者segment merge时), Global Cardinals就不需要重新构建,第一次进行聚合查询时会构建好Global Cardinals,后续查询就会使用在内存中已经缓存好...,既然持续写入索引构建Global Cardinals会越来越慢,那就降低索引粒度,使得持续写入索引数据量降低,同时增加了能够使用Global Cardinals缓存索引数据量。...索引进行聚合查询时延,在利用缓存情况下,聚合查询响应在ms级 相比按天建索引,采用按小时建索引优化方案,增加了部分冗余数据,分片数量也有增加;因为每小时数据量相比每天要小多,所以按小时建索引分片数量可以设置低一些

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@Autowired使用:推荐构造函数进行注释

在编写代码时候,使用@Autowired注解是,发现IDE报一个警告,如下: ?...翻译: Spring建议”总是在您bean中使用构造函数建立依赖注入。总是使用断言强制依赖”。...我们知道:@Autowired 可以对成员变量、方法以及构造函数进行注释。那么对成员变量和构造函数进行注释又有什么区别呢?...@Autowired注入bean,相当于在配置文件中配置bean,并且使用setter注入。而对构造函数进行注释,就相当于是使用构造函数进行依赖注入了吧。莫非是这两种注入方法不同。...User user){ this.user = user; this.school = user.getSchool(); } 可以看出,使用构造器注入方法,可以明确成员变量加载顺序。

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使用 Python 波形中数组进行排序

在本文中,我们将学习一个 python 程序来波形中数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序输入数组。我们现在将对波形中输入数组进行排序。...− 创建一个函数,通过接受输入数组和数组长度作为参数来波形中数组进行排序。 使用 sort() 函数(按升序/降序列表进行排序)按升序输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort() 函数波形中输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例 以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中,我们学习了如何使用两种不同方法给定波形阵列进行排序。与第一种方法相比,O(log N)时间复杂度降低新逻辑是我们用来降低时间复杂度逻辑。

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按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】粉丝问了一个Pandas问题,按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"进行分组并计算出..."num"每个分组平均值,然后"num"每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...transform transform能返回完整数据,输出形状和输入一致(输入是num,输出也是一),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值问题,给出了3个行之有效方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

2.8K20

「R」数据操作(三):高效data.table

1个参数是行筛选器,第2个则筛选后数据进行适当计算。...这样挺麻烦,因此data.table包提供了进行原地赋值符号:=,例如product_stats开始是这样: product_stats #> id material size weight...中,by所对应组合值是唯一,虽然实现了目标,但结果中没有设置键: key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下,我们可以使用keyby来确保结果data.table自动将...("model", "vehicle"), mean_quality] #> [1] 6 大数据集使用进行搜索,能够比迭代使用逻辑比较快得多,因为键搜索利用了二进制搜索,而迭代在不必要计算上浪费了时间...("volume") #> year average #> 1: 2015 4000 #> 2: 2016 4003 我们可以利用此包专门语法创造一个数动态变化组合,并且组合是由动态变化名称决定

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使用 CLIP 没有任何标签图像进行分类

然而,由于此类方法相对于替代方法(例如,监督训练、弱监督等)表现不佳,因此在 CLIP 提出之前,通过自然语言进行训练仍然不常见。 相关工作 使用 CNN 预测图像说明。...通过自然语言监督进行训练 尽管之前工作表明自然语言是一种可行计算机视觉训练信号,但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。我们应该根据标题中文字图像进行分类吗?...我们如何在没有训练示例情况下图像进行分类? CLIP 执行分类能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化文本描述中学习,它怎么可能推广到图像分类中看不见对象类别?...这种方法有局限性:一个类名称可能缺乏揭示其含义相关上下文(即多义问题),一些数据集可能完全缺乏元数据或类文本描述,并且图像进行单词描述在用于训练图像-文本。...在这里,我将概述这些使用 CLIP 进行实验主要发现,并提供有关 CLIP 何时可以和不可以用于解决给定分类问题相关详细信息。 零样本。

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使用logrotate宝塔网站日志进行自动切割

一、安装 logrotate 大多 Linux 系统一般都自带 logrotate,如果刚好你系统没有自带,可以在github下载源代码进行编译安装。...或者直接尝试用命令进行安装,例如: 红帽系统(Red Hat):yum install logrotate 或 dnf install logrotate 乌班图(Ubuntu):sudo apt-get...1.logrotate 执行时,会对符合配置里设定条件文件进行处理。 2.然后重命名日志文件,并创建新日志文件。 3.执行其它操作,如:压缩文件。...rotate 14 # 忽略错误,如:文件不存在 missingok # 使用日期格式重命名文件 dateext # 对分离出来文件进行压缩...宝塔本身也有日志切割功能,如果没有压缩之类需求,可以使用宝塔功能。 最后最后,还有一个福利。开发者们,欢迎您加入腾云先锋(TDP)反馈交流群,群内有丰富活动可收获积分和成长值,兑换惊喜福利。

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使用QLoRALlama 2进行微调详细笔记

使用QLoRALlama 2进行微调是我们常用一个方法,但是在微调时会遇到各种各样问题,所以在本文中,将尝试以详细注释方式给出一些常见问题答案。...与使用较小深度学习模型迁移学习技术不同,在迁移学习技术中,我们需要冻结像AlexNet这样神经网络较低层,然后在新任务上对分类层进行完全微调,而使用llm进行这种微调成本是巨大。...通过PeftLLM部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功。...这里做了一个简单图片来总结这些库是如何组合在一起。...通过将packing设置为False,允许ConstantLengthDataset将多个短示例打包到单个输入序列中,有效地组合它们。这减少了大量填充需求,并提高了内存使用和计算效率。

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使用pythonos.walk()目标路径进行遍历

需求背景 在使用python处理和扫描系统文件过程中,经常要使用到目录或者文件遍历功能,这里通过引入os.walk()功能直接来实现这个需求。...,最后将绝对路径保存到两个数列中分别进行保存。...注意在os.walk()执行过程中,是不对文件夹和文件进行区分,因此中间遍历顺序是无法控制。关于文件夹和文件无差别处理,跟系统中存储文件夹/文件编号形式(innode)有关。...在前面写这一篇博客中有介绍Linux系统下指定目录innode等特性配置和处理,读者可以自行参考。...os.walk()唯一需要注意一点就是,在Windows系统和Linux系统下使用有所区别,在这一篇博客中有windows系统下使用python路径遍历功能说明。

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使用PythonDicom文件进行读取与写入实现

Pydicom 单张影像读取 使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象. import os import...) 一些简单处理 读取成功后,我们可以对 Dicom文件 进行一些简单处理 读取并编辑Dicom Tags 可以通过两种方法来读取Tag使用TagDescription print(ds.PatientID...可见,SimpleITK可视化要比上面介绍强大很多,不仅可以实现单张图像可视化以及图像处理,还可以同时整个序列图像进行统一处理....因为很多时候只是图像进行处理,所以不再深究....到此这篇关于使用PythonDicom文件进行读取与写入实现文章就介绍到这了,更多相关Python Dicom文件进行读取与写入内容请搜索ZaLou.Cn

5.6K32

使用OpenCV车道进行实时检测实现示例代码

这里使用代码来源于磐怼怼大神,此文章旨在对其代码进行解释。...re.sub('\D', '', f))) # 按名称图片进行排序 # 加载帧 col_images=[] for i in notebook.tqdm(col_frames): img = cv2...4、每张图片进行上一步骤处理后写入视频 4.1 定义视频格式 # 输出视频路径 pathOut = 'roads_v2.mp4' # 视频每秒帧数 fps = 30.0 # 视频中每一帧尺寸..., (255, 0, 0), 3) out.write(dmy) except TypeError: out.write(img) out.release() 到此这篇关于使用...OpenCV车道进行实时检测实现示例代码文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 车道实时检测内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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