引言Softmax函数是深度学习领域中一个重要且基础的工具，特别是在分类任务中被广泛应用。...本篇博客将以实践为主线，结合代码案例详细讲解Softmax的数学原理、在不同场景中的应用、以及如何优化Softmax的性能，帮助你全面掌握这个关键工具。1. 什么是Softmax函数？...输出：一个长度为分类类别数的向量，表示每个类别的概率。2.2 注意力机制Softmax函数在注意力机制中用于计算注意力权重，从而突出输入中重要的部分。...实现Softmax函数3.1 手写Softmax函数在实践中，我们通常会用库函数来调用Softmax，但为了更深的理解，让我们先从零实现一个简单的Softmax函数。...5.2 高效计算大规模Softmax对于大规模数据集或高维输出，可以采用以下优化：分块计算：将数据划分为小块逐步处理。采样Softmax：在负采样中，仅计算部分类别的概率。
探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...这个示例将涵盖从读取Excel文件到修改、筛选和保存数据的全过程。 读取Excel文件 首先，我们需要导入Pandas库，并读取Excel文件。...我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据： # 新增一行数据 print(len(df)) df.loc[len(df.index)] = ['John999', 99, 999] print...在处理Excel数据时的强大功能。...无论是数据的读取、修改、筛选还是保存，Pandas都提供了简洁而高效的方法。希望这个示例能帮助你更好地利用Pandas来处理你的数据。
关键数据分析在本案例中，我们将以 贝壳网（www.ke.com） 上的上海二手房信息为例，演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息，并进行房价分析。1....数据解析贝壳网的二手房信息通常以表格形式呈现。我们可以使用 Pandas 的 read_html 函数直接读取网页中的表格数据。需要注意的是，read_html 需要安装 lxml 库。...数据存储清洗后的数据可以存储为 Excel 文件，方便后续分析。Pandas 提供了 to_excel 函数来实现这一功能。...# 存储为 Excel 文件df.to_excel('shanghai_ershoufang.xlsx', index=False)代码演变模式可视化在实际应用中，爬虫代码可能需要多次迭代和优化。...数据清洗是数据分析中至关重要的一步，Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...加密哈希函数 一个哈希函数如果能够被安全地应用在密码学中，我们称它为加密哈希函数（Cryptographic Hash Function）。...数字摘要通常是用于检验一段数据或者一个文件的完整性（Integrity）的，而验证数据文件完整性就是利用了哈希函数里的其中一个特性：“两个相同的对象作为哈希函数的输入，它们总会得到一样的哈希值”。...简单地说，Git 采用了 SHA-1 算法来对每一个文件对象都进行了一次哈希值运算，所以每一个提交的文件都会有自己的一个哈希值。在 Git 里面要找到一个文件对象其实是通过哈希值来寻找的。
本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...数据帧分区 Modin 对数据帧的分区模式是沿着列和行同时进行划分的，因为这样为 Modins 在支持的列数和行数上都提供了灵活性和可伸缩性。 ?...modin 的一般架构 在 Modin 中实现 Pandas API pandas 有大量的 API，这可能也是它应用如此广泛的原因之一。 ?...df.groupby Pandas 的「groupby」聚合函数底层编写得非常好，运行速度非常快。但是即使如此，Modin 的性能也比 Pandas 要好。
准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...filter方法接受必须返回True或False来指示是否保留组的函数。 在调用groupby方法之后应用的filter方法，与第 2 章“基本数据帧操作”中的数据帧filter方法完全不同。...并非将ffill方法应用于整个数据帧，我们仅将其应用于President列。 在 Trump 的数据帧中，其他列没有丢失数据，但这不能保证所有抓取的表在其他列中都不会丢失数据。...准备 在本秘籍中，我们将展示对具有DatetimeIndex的数据帧使用groupby方法的多功能性。...夏季的空中交通流量比一年中其他任何时候都要多。 在第 8 步中，我们使用一长串方法对每个目标机场进行分组，并将mean和count两个函数应用于距离列。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...例 在下面的示例中，我们使用了 itertools 模块中的 groupby（） 函数。在应用 groupby（） 函数之前，我们使用 lambda 函数根据日期对事件列表进行排序。
对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...帧的基础属性 下面来介绍 datatable 中 frame 的一些基础属性，这与 Pandas 中 dataframe 的一些功能类似。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...在上面的例子中，dt.f 只代表 dt_df。 ▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...在上面的例子中，dt.f 只代表 dt_df。 ▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。
12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).mean() 13.Groupby与聚合函数结合 agg 函数允许在组上应用多个聚合函数...df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count']) 14.对不同的群体应用不同的聚合函数...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...，但针对的是Pandas数据帧。
在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...分组：分割，应用和组合 简单的聚合可以为你提供数据集的风格，但我们通常更愿意在某些标签或索引上有条件地聚合：这是在所谓的groupby操作中实现的。...“应用”步骤涉及计算单个组内的某些函数，通常是聚合，转换或过滤。 “组合”步骤将这些操作的结果合并到输出数组中。...这只是分发方法的一个例子。请注意，它们被应用于每个单独的分组，然后在```GroupBy中组合并返回结果。...这里因为组 A 没有大于 4 的标准差，所以从结果中删除它。 转换 虽然聚合必须返回数据的简化版本，但转换可以返回完整数据的某些重新组合的转换版本。对于这种变换，输出与输入的形状相同。
在下一章中，我们将讨论 Pandas 索引的主题。 四、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择 在本章中，我们将着重于对来自 Pandas 对象的数据进行索引和选择。...五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 在本章中，我们解决了在数据结构中重新排列数据的问题。 我们研究了各种函数，这些函数使我们能够通过在实际数据集上利用它们来重新排列数据。...序列是一维对象，因此对其执行groupby操作不是很有用。 但是，它可用于获取序列的不同行。 groupby操作的结果不是数据帧，而是数据帧对象的dict。...在原始堆叠的数据帧中，group是最高级别。 这是对stack和unstack的完全可逆的调用序列。...总结 在本章中，我们看到了各种方法来重新排列 Pandas 中的数据。 我们可以使用pandas.groupby运算符和groupby对象上的关联方法对数据进行分组。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...探索DataFrame 以下是查看数据信息的5个最常用的函数: df.head()：默认返回数据集的前5行，可以在括号中更改返回的行数。 示例： df.head(10)将返回10行。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。....apply的行或列中应用函数。
示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。 例如，我们可以计算出不同地区的平均房价。...我们求出了房屋的平均价格，但不知道每个地区的房屋数量。 这两个库都允许在一个操作中应用多个聚合。我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。
十九、数据整理（上） 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在 Pandas 中通过分组应用函数 import pandas as pd # 创建示例数据帧...apply()可以沿数据帧的任意轴应用函数。...applymap()将函数应用于整个数据帧中的每个元素。...Pandas 中创建流水线 Pandas 的流水线功能允许你将 Python 函数串联在一起，来构建数据处理流水线。...在 v0.18.0 中，此函数是两阶段的。
，并且学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 读取 CSV 文件 pd.read_csv() 使用标签或索引来切片 .loc和.iloc 使用谓词对行切片 在.loc中使用布尔值的序列...对行排序 .sort_values() 分组和透视 在本节中，我们将回答这个问题： 每年最受欢迎的男性和女性名称是什么？...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。...但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。
重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...然后，我们对该数据调用groupby方法，并将其传递到State列中，因为这是我们希望对数据进行分组的列。 然后，我们将数据存储在一个对象中。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...我们还将学习有关将函数应用于 Pandas 序列和 Pandas 数据帧的知识。...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。
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