相信大部分R语言初学者,在刚开始入门之处,都曾被告诫在处理多重复任务时,尽量不要使用显式的for循环,而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数,这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外,你还有另外一个更好地选择,就是利用一些支持并行运算的扩展包,来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包,这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包,之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中,曾经演示过具体的代码。 library("fore
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”,在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法,“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”,emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了,因为大猫前几天遇到了这样一个需求:需要处理大约2700个股票的120日滚动回归,每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史,每年250个交易日来算,那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合!这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去,于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
上一篇中,主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理,其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务,那就是parallel包,其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数: detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下,同样的代码环境下,两者之间的性能如何。 library("h
笔者主力机是MBAM1芯片(8+256),某个下午巩固循环突然思考到个问题,小循环很快就能run出来,中循环还勉勉强强,稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%,8颗核心好像是偷着懒跑的,但是丢给我那台4核心8线程黑苹果,是跑满的,说明ARM在多线程的时候,有点东西
可以看到并行计算香对于多核串行计算在提高效率方面说有大的提高,本节内容介绍到此结束过程仅供参考;
使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字,比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。每次做个运算要半个小时左右,实在是受不了了之后,找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
因为传统实现resample的方法好像没有做迭代,只会重抽一次。这就导致了每次重抽会有一些差别。于是我加入了迭代。 懒得写成独立的函数了,就这样放出来,可以看到我每一步的想法。 思路是对于每个样本,先将每一个OTU和其对应的序列数相乘,从这个结果中进行重抽,并加入迭代。最后把迭代结果取平均并取整,即为该样本最终结果。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。当然,其依赖的包还是需要我们自己去安装。那么我们看下其流程吧。
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
使用样本偏度(skewness)进行某一对象(方法-基因集对)偏向0或者偏向1的判断
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时,可以采用以下策略(其他编程语言同理):
终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些:
对于高通量方法,在细胞捕获效率和doublets比例之间存在折中,通常的做法是以1-5%的doublets为目标(Ziegenhain et al., 2017)(http://refhub.elsevier.com/S0098-2997(17)30049-3/sref115) 。
SCENIC (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering) is a computational method to infer Gene Regulatory Networks and cell types from single-cell RNA-seq data. 官网教程非常清晰:
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
这里我用了一篇文章的补充材料提供的暴露作为示例Phenome-wide Mendelian randomisation analysis of 378,142 cases reveals risk factors for eight common cancers | Nature Communications
本文使用Kaggle上的一个公开数据集,从数据导入,清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模,交叉验证以及多个预测模型的比较全过程,注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战,主要包括以下五个方面的挑战: 缺失值的挑战 异常值的挑战 不均衡分布的挑战 (多重)共线性的挑战 预测因子的量纲差异 以上的几个主要挑战,对于熟悉机器学习的人来说,应该都是比较清楚的,这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值,量纲和共线性问题的挑战。 案例数据说明 本案例中的数据可以在下面的网址中下载: https://www.kaggl
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用,并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明,虽然R语言本身无法直接进行深度学习,但使用TensorFlow和Keras等框架和库,可以有效地进行深度学习图像分类。同时,使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
网络上有无数的图片资源,但是如何从特定的网站中快速地抓取图片呢?本文将介绍一种使用 R 语言和 XML 库的简单方法,让你可以轻松地从 www.sohu.com 网站上下载你感兴趣的图片。本文将涉及以下几个方面:
数据抓取中的密集任务处理,往往会涉及到性能瓶颈,这时候如果能有多进程的工具来进行支持,那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件: library("dplyr") mydata<-read.csv("D:/Python/File/toutiaoreport.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 抽取报告的url和报告名称: mydata1<-mydata[1:10
也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求,虽然最后不了了之了,但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
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。
但是太费事儿了,同样的流程来了4遍,那要是选择10个模型,就得来10遍!无聊,非常的无聊。
一般来说,遇到了这样的报错说明其实并没有follow我的教程,而是follow的官方教程。因为我自己就是跟着官方文档跑的时候报错了,才进行了一些小的修改,主要是多线程问题,让我一一道来。
在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题,结果不容乐观。本文承接之前的博客,继续讨论估计参数的稳定性,这次使用的是前文中提到,但没有详尽测试的 rugarch 包。
安装必要的R语言包,如果下载速度比较慢,可选国内清华的R语言镜像,速度extremely fast
我们今天给大家演示下caret包做随机森林分类的一个小例子,同时也给大家看看做预处理和不做预处理两种情况下的模型表现。
本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括:1.基于R语言的SparkR,支持R语言的所有统计函数和绘图功能;2.基于Python的Spark-Python,支持Python的多种数据处理和机器学习库;3.通过SparkR和Spark-Python交互,实现大数据的交互式分析。
Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上,以显着提高速度。
Js apply方法详解 我在一开始看到javascript的函数apply和call时,非常的模糊,看也看不懂,最近在网上看到一些文章对apply方法和call的一些示例,总算是看的有点眉目了,在这里我做如下笔记,希望和大家分享.. 如有什么不对的或者说法不明确的地方希望读者多多提一些意见,以便共同提高.. 主要我是要解决一下几个问题: apply和call的区别在哪里 什么情况下用apply,什么情况下用call apply的其他巧妙用法(一般在什么情况下可以使用apply) 我首先从网上查到关于ap
我 在一开始看到javascript的函数apply和call时,非常的模糊,看也看不懂,最近在网上看到一些文章对apply方法和call的一些示 例,总算是看的有点眉目了,在这里我做如下笔记,希望和大家分享.. 如有什么不对的或者说法不明确的地方希望读者多多提一些意见,以便共同提高.. 主要我是要解决一下几个问题: 1. apply和call的区别在哪里 2. 什么情况下用apply,什么情况下用call 3. apply的其他巧妙用法(一般在什么情况下可
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库,通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里,XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
•允许用户申请加入团队或者项目•申请之后系统推送审批通知给对应的管理员•管理员可以对申请进行审批:通过或者拒绝•审批通过则申请者顺利加入团队/项目中,否则申请无效•审批结果推送给管理员以及申请者
分析: Person.apply(this,arguments); this:在创建对象在这个时候代表的是student arguments:是一个数组,也就是[“zhangsan”,”21”,”一年级”]; 也就是通俗一点讲就是:用student去执行Person这个类里面的内容,在Person这个类里面存在 this.name等之类的语句,这样就将属性创建到了student对象里面
我只在中间备库环境应用了PSU,解决了级联备库从中间备库duplicate数据库的问题:
学Pandas有一年多了,用Pandas做数据分析也快一年了,常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等,每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天,延承这一系列,再分享三个函数,堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数:apply、map和applymap,其中apply是主角,map和applymap为赠送。
一个方法只要是没有它的实现(没有等号或没有方法体),它就是抽象的,在子类中覆写或者覆写接口中的非抽象方法(方法有具体实现)要使用override关键字。
百度了一下说是版本不一致导致的。于是重新检查各个jar包,发现spark-sql-kafka的版本是2.2,而spark的版本是2.3,修改spark-sql-kafka的版本后,顺利执行。
由于查看k8s资源YAML时常看到沉长的YAML与手写的格式,相差甚远不利于阅读,经过探索官方文档,才理解什么是Client-Side & Server-Side Apply。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法:
理解 pandas 的函数,要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程,包括函数式编程思维,当然是一个很复杂的话题,但对今天介绍的 apply() 函数,只需要理解:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它函数,也能作为函数的返回值。
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。
假设我们有一个独立的插件项目,因为一些项目的变更,现在需要将其迁移到一个较大的项目中的子目录中。传统的方法可能包括使用 git cherry-pick 来选择性地应用提交,但这种方法并不能很好的处理子目录问题。
一、call 1、call供爷法则 1 // 对象1 2 var myclass={ 3 getAllStudentsNumbers:function(num1,num2){ 4 return num1+num2; 5 }}; 6 // 对象2 7 var student={ 8 getDetail:function(){ 9 return {name:'乐乐',like:'唱歌跳舞'} 10
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果,则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
问题导读 1.什么情况下调用apply方法? 2.apply你认为有哪些作用? 3.方法调用属于apply什么功能? apply网上很多资料,但是总感觉总讲的不是很透彻。这里自己总结下:包括摘录及个人经验,希望可以加深大家的理解 什么情况下会调用apply方法 当遇到下面表达式时,apply方法会被调用:Object(参数1,参数2。。。。参数N) 通常这样一个方法返回的是伴生对象。 举例来说:Array对象定义了apply,我们可以用下面形式来数组 Array("about”,"yun","
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