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使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示： 如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。

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这样的Softmax你真的不了解！

它以长度为d的实值向量作为输入，并将其归一化为概率分布。这很容易理解和解释，但其核心是一些需要注意的陷阱。这包括其在实践中的实现，数值稳定性和应用。这篇文章是关于该主题的专题文章。...介绍 Softmax是一个非线性函数，主要用于多类分类的分类器输出。给定一个向量[x1,x2,x3,…xd]，i=1,2,…d，此时softmax函数形式如下： ? 其中d为分类数。...所有指数值的总和， ? 是一个归一化常数，有助于确保它保持概率分布的特性，即：a)值总和必须为1。b)它们必须介于0和1之间（含0和1）。 ?...输出总和为1吗？ 这些指标是我们下次要讨论的内容吗? 2. Softmax数值稳定性 从上面的softmax概率，我们可以推断出，在数值范围很大的情况下，softmax可能会变得数值不稳定。...Softmax温度机制 在NLP领域中，将softmax应用于分类器的输出以获取tokens的概率分布。softmax可能过于确定其预测，并且可能会使其他字词不太可能被预先采样。

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卡方检验

卡方检验计算出一个卡方值，然后将该值与自由度为 (r-1) (c-1) 的卡方分布进行比较，其中 r 是行数，c 是列数。...虚无假设 “皮尔森卡方检定”的虚无假设（H_0）是：一个样本中已发生事件的次数分配会遵守某个特定的理论分配。 在虚无假设的句子中，“事件”必须互斥，并且所有事件总机率等于1。...显著性水平 定义根据假设推到出的结论是否“靠谱”，根据假设和样本，我们可以计算出在某个自由度下卡方统计量的值，这个值如果是落在“小概率”事件区间内则拒绝假设，那么如何定义小概率事件，多小的概率算得上小概率...依据研究者设定的置信水平（显著性水平、P值或对应Alpha值），查出自由度为 df 的卡方分配临界值，比较它与第1步骤得出的 \chi ^{2}统计值，推论能否拒绝虚无假说。...\frac{a+c}{n} ; 再考虑行变量，男性占总人群的比例为 \frac{a+b}{(a+b)+(c+d)}=\frac{a+b}{n} ; 倘若H_0 成立，即色盲与性别无关，根据概率的乘法法则

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卡方分布分析与应用

又可具体分为： （1）四格表的独立性检验：又称为2*2列联表的卡方检验。四格表资料的独立性检验用于进行两个率或两个构成比的比较，是列联表的一种最简单的形式。...当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行x列表资料卡方检验的应用条件。多个率的两两比较可采用行x列表分割的办法。...独立性检验的理论频数的计算公式为： [图片] 公式中，fxi表示横行各组实际频数的总和；fyi表示纵列各组实际频数的总和；N表示样本容量的总和； 例题：为了解男女在公共场所禁烟上的态度，随机调查100...kong 赞成 不赞成 行总和 男性 fo11 =58 fo12 =42 R1＝100 女性 fo21 =62 fo22 =18 R2＝80 列总和 C1＝120 C2＝60 T＝180 ?...其自由度通常为分类数减去1，理论次数通常根据某种经验或理论。 ?

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GPT 大型语言模型可视化教程

让我们来看看第 4 个标记（索引 3）是如何用于生成输入嵌入的第 4 列向量的。 我们使用标记索引（本例中为 B = 1）来选择左边标记嵌入矩阵的第 2 列。...这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。 我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。 最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...Softmax 如上一节所述，softmax 操作是自我关注的一部分，它也将出现在模型的最后。 它的目的是将一个向量的值归一化，使其总和为 1.0。然而，这并不像除以总和那么简单。...a = exp(x_1) 这样做的效果是使所有值都为正。有了指数化值的向量后，我们就可以用每个值除以所有值的总和。这将确保所有数值之和为 1.0。...现在，对于每一列，我们都有了模型分配给词汇表中每个词的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学习了如何对三个字母进行排序这一问题的所有答案，因此概率在很大程度上倾向于正确答案。

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Java实现根据概率中奖率怎么算

权重分配法 对于有限个奖项（如一等奖、二等奖、三等奖等），我们可以为每个奖项赋予一个权重（即概率值），所有权重之和应等于1。...该方法接受两个参数：一个表示各奖项概率的double[]数组和一个表示各奖项名称的String[]数组。首先，我们检查概率数组的总和是否接近于1，确保概率设置的正确性。...避免方法：在程序中添加校验逻辑，确保概率数组的总和接近于1。如上述代码中的if语句所示。 2. 浮点数比较误差 由于浮点数运算存在精度问题，直接使用==进行比较可能会导致意外结果。...动态调整概率 在某些情况下，可能需要根据运营策略或剩余奖品数量动态调整各奖项的概率。此时，可以设计一个灵活的奖品管理模块，实时更新概率数组，并确保更新后的概率总和仍为1。 3....概率衰减/递增 随着抽奖次数增加，某些奖项的概率按预设规则递增或递减，实现概率动态调整的效果。 4.

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详谈排队论模型的始末

服务过程可以简单理解为柜台分配规则和对顾客的处理规则，有时是单个服务台，有时有多个服务台并行出现，当然也有多个服务台串联(即顾客需要按顺序走完流程)；而处理规则包括先到先服务(FIFO，最常见)，后到先服务...此时生灭过程的系数为 此时稳态概率为 李特尔系数为 M/G/1排队模型 前三个的服务时间都是服从指数分布的排列系统，本系统模型是不作限制，服从任何一个分布(不一定要能写出分布函数表达式)，且期望为...M/M/1排队模型的μ此时取定目标函数为单位时间服务成本率与顾客在系统逗留的费用总和，即 其中 为服务一个顾客时单位时间内的服务费用, 为每个顾客在系统中逗留单位时间的费用，显然需要让z最小，...所以根据z对 求导得 解得最优的 为 M/M/1/k模型的利润最大化 这里系统只有一个服务台，且有损失概率 此时系统的平均顾客数为 ,且设服务一个客户的收入为G元，则利润z为 令 即可...F(X)严格递增(这样才有反函数) 其中U为已知的分布 2、卷积法 若 因为X很难直接求出，而 相对容易，所以就是对他们做求和的卷积操作(概率论里面求Z = X+Y的分布函数的求法) 个人总结 这一篇是我酝酿较久的一个知识点

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矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

以第4个token（index 3）为例，看看是如何被用来生成输入嵌入的第4列向量的。 我们使用token index（在本例中为B = 1）来选择左侧token嵌入矩阵的第二列。...进行这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（softmax）中占主导地位。 我们将跳过softmax操作（稍后解释），只需说明每一行的归一化总和为1即可。...在MLP中，我们将每个长度为C=48的列向量（独立地）进行以下处理： 1. 添加偏置的线性变换，转换为长度为4*C的向量。 2. 一个GELU激活函数（按元素计算） 3....一旦得到了一个指数化的值向量，就可以将每个值除以所有值的总和，从而确保所有值的和为1.0。由于所有指数化的值都是正的，那么最终的值将介于0.0和1.0之间，也就是为原始值提供了一个概率分布。...现在，每一列都得到了模型对词汇表中每个词所分配的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母的问题的答案，因此给出的概率值，也很大概率会倾向于正确答案。

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使用NumPy介绍期望值，方差和协方差

这时，期望值为所有值的总和乘以数值个数的倒数。...mu = sum(x1, x2, x3, …, xn) . 1/n 或者，缩写为： mu= sum(x . P(x)) 其中x是观测值的矢量，P（x）是每个值的估计概率。...或者与期望值的预期平方差。 Var[X]= E[(X- E[X])^2] 假设已经计算了变量的期望值（E [X]），则可以将随机变量的方差计算为，每个样本与期望值的平方差乘以该值的概率的总和。...样本的方差用小写的sigma表示，用上标2表示单位是平方（不是平方的最终值）。平方差的总和乘以实例数减1的倒数以修正偏差。...与var（）函数一样，ddof参数必须设置为1，以计算无偏样本标准差，并且可通过分别将axis参数设置为0或1来计算列和行的标准差。 下面的例子演示了如何计算矩阵行和列的样本标准差。

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手把手 | 数据科学速成课：给Python新手的实操指南

我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。...同样，使用GroupBy：split-apply-combine逻辑，我们可以创建一个包含观察值的新列，如果它是用户的最后一个会话，观察值将为1，否则为0。...添加自变量X：访问量的累计总和 我们的自变量是页面访问量。但是，我们不能简单地将会话中的页面访问量计算在内，因为早期会话中的页面访问会影响转换概率。...因此，我们创建一个新的列，用来计算用户页面访问量的累计总和。这才是我们的自变量X。...验证假设 最后一步是就验证我们提出的假设是否成立。回想一下，我们认为更多的网页访问量导致首次活动的可能性更高。 首先，我们从以前的可视化结果中可以看出，假设是成立的。不然，预测的概率也不会单调递增。

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文本处理，第2部分：OH，倒排索引

标记文档（分解成文字） 小写每个单词（使其不区分大小写，但需要注意名称或缩写） 移除停用词（取出“the”，“a”等高频词，但需要小心词组） 词干（标准化同一词的不同形式，例如减少“跑”，“跑”，“跑”...（例如，如果doc1 =“AB”更新为“AC”，则发布列表将是{A：doc1（删除） - > doc1，B：doc1（删除），C：doc1}。...静态分数发布顺序：请注意，发布列表是基于全局顺序排序的，这种全局排序在遍历期间提供了单调递增的文档ID，这对于支持“一次一个文档”遍历很重要，因为不可能访问同样的文件。...p2 (1).png 在文档索引期间，首先随机选择一排机器并分配用于构建索引。当一个新文档被抓取时，随机挑选一个来自所选行的列机器来承载文档。该文档将被发送到构建索引的这台机器。...查询处理器将收集所有IDF响应并计算IDF的总和。在第二轮中，它将查询连同IDF总和一起广播给每一台机器，这将根据IDF总和计算本地分数。

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PRML读书笔记(1) - 深度理解机器学习之概率论(Probability Theory)

它是由落在单元格 i，j 中的点的总和除以所有点的总和得出的。即： ? 同样，不管 Y 的取值，X 的概率为落在单元格一列的点的总和除以所有点的总和，如下所示： ?...因为在 i 列中，实例的总数就是该列中每个单元格表示的实例的总和。有 ci = ∑jnij，所以有： ? 这个就是概率的加法法则。...取对数不仅简化了后续的数学分析，而且在数值计算上也有帮助，因为大量的小概率的乘积很容易使计算机的数值精度下降，而这可以通过计算对数概率的总和来解决的。对数似然方程可以表示为如下形式： ?...我们可以这样定义，结果是猫的概率为：p( x=1| μ) = μ， 其中 μ 是参数，其范围为： 0 <= μ <= 1。所以结果为不是猫的概率为：p( x=0| μ) = 1 - μ 。...此时令[1] μj 如下所示，已知 M 个参数的总概率为 1 和 M-1 参数的概率，所以第 M 个参数的概率就很容易求得： ? 可以得到： ? 此时可以得到： ?

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图解LeetCode——剑指 Offer 60. n个骰子的点数

其投掷的总和的值就在从2~12的这11个点（因为一个骰子的点数是从1~6）。那么如何计算其概率呢？我们可以拿两个骰子A和B为例。...以骰子A作为基准骰子，以骰子B作为附加值骰子，那么就有如下图规则：【当投出附加骰子为1点时】与基准骰子1点的总和为2；与基准骰子2点的总和为3；与基准骰子3点的总和为4；与基准骰子4点的总和为5；与基准骰子...5点的总和为6；与基准骰子6点的总和为7；【当投出附加骰子为2点时】与基准骰子1点的总和为3；与基准骰子2点的总和为4；与基准骰子3点的总和为5；与基准骰子4点的总和为6；与基准骰子5点的总和为7；与基准骰子...6点的总和为8；关于投出附加骰子的其他数值，依次类推即可，我就不一一列出来了……那么如果投掷的骰子是3个呢？...下面我们以两个骰子为例，计算其投掷值总和的概率。

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23-内存空间的分配与回收

连续分配管理方式 连续分配：指系统为用户进程分配的必须是一个连续的内存空间 单一连续分配 在单一连续分配方式中，内存被分为系统区和用户区。...1 2 8 未分配 2 2 10 未分配 3 4 12 已分配 … … … … 当某用户程序要装入内存时，由操作系统内核程序根据用户程序大小检索该表，从中找到一个能满足大小的、未分配的分区，将之分配给该程序...，然后修改状态为“已分配”。...外部碎片：是指内存中的某些空闲分区由于太小而难以利用。 紧凑技术：如果内存中空闲空间的总和本来可以满足某进程的要求,但由于进程需要的是一整块连续的内存空间，因此这些“碎片”不能满足进程的需求。...每次分配内存时顺序查找空闲分区链（或空闲分区表），找到大小能满足要求的第一个空闲分区。 最佳适应算法 算法思想：由于动态分区分配是一种连续分配方式，为各进程分配的空间必须是连续的一整片区域。

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布隆过滤器实战【防止缓存击穿】

适合的场景 数据库防止穿库 Google Bigtable，Apache HBase和Apache Cassandra以及Postgresql 使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。...避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。 缓存宕机 缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。...，该方法显着提高了计算布隆过滤器及其变体的误报概率，同时仍支持删除。...与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。...如果由计数器值表示的总和不能由查询元素的相应变量增量组成，则可以将否定答案返回给查询。

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如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法？

对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。所以我们需要一些函数来描述可能性并使其最大化（最大似然推理），或者一些计算平方和并使其最小化的函数。...让我们P为链中的转移概率矩阵： P<-rbind(a(.2,.1,.7),c(.25,.25,.5)) P ## \[,1\] \[,2\] \[,3\] ## \[1,\] 0.50 0.25...请注意，与行不同，列不一定总和为1： colSums(P) ## \[1\] 0.95 0.60 1.45 这个函数采用一个状态向量x（其中x[i]是处于状态的概率i），并通过将其与转移矩阵相乘来迭代它...从处于状态1的系统开始（x向量 [1,0,0] 也是如此，表示处于状态1的概率为100％，不处于任何其他状态） 同样，对于另外两种可能的起始状态： y2<-iterate.P(c(0,1,0),P,...它将从点x返回一个矩阵，其nsteps行数和列数与x元素的列数相同。如果在标量上运行， x它将返回一个向量。

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