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TS 如何减少重复代码

接下来,本文将介绍 TypeScript 项目开发过程,如何参考 DRY 原则尽量减少重复代码。...这里我们可以使用 Pick: type TopNavState = Pick< State, 'userId' | 'pageTitle' | 'recentFiles' >; 其实除了 Pick 之外,实际开发过程我们还可以利用其他内置的工具类型来减少重复代码...constructor(init: Options) { /* ... */ } update(options: OptionsUpdate) { /* ... */ } } 以上示例...: T[P]; }; 以上代码,首先通过 keyof T 拿到 T 的所有属性名,然后使用 in 进行遍历,将值赋给 P,最后通过 T[P] 取得相应的属性类型。中间的 ?...TypeScript 开发过程如何减少重复代码,其实除了文中介绍了 Pick 和 Partial 之外,TypeScript 团队还为我们开发者提供了很多工具类型,可用于减少重复代码和提高开发效率,感兴趣的读者可以阅读本人之前写的

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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图,我只需要这样做: import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show() 只有四行,这绝对是我们本系列创建的最棒的多条形柱状图

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pandas基础:pandas对数值四舍五入

标签:pandas,Python 本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需的小数。...例如,要四舍五入到2位小数: pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入的上限(即向上舍入的数字)。...以下两种方法返回相同的结果: 在上面的代码,注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然,还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数(即向下舍入的数字)。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法的decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

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PandasAnaconda的安装方法

本文介绍Anaconda环境,安装Python语言pandas模块的方法。 pandas模块是一个流行的开源数据分析和数据处理库,专门用于处理和分析结构化数据。...数据读写方面,pandas模块支持从各种数据源读取数据,包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML网页等;其还可以将数据写入这些不同的格式,方便数据的导入和导出。   ...时间序列分析方面,pandas模块处理时间序列数据方面也非常强大。其提供了日期和时间的处理功能,可以对时间序列数据进行重采样、滚动窗口计算、时序数据对齐等操作。   ...之前的文章,我们也多次介绍了Python语言pandas库的使用;而这篇文章,就介绍一下Anaconda环境下,配置这一库的方法。   ...在这里,由于我是希望一个名称为py38的Python虚拟环境配置pandas库,因此首先通过如下的代码进入这一环境;关于虚拟环境的创建与进入,大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas的数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas读写HDF5文件的方法进行介绍。...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称...print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 pandas读入HDF5文件的方式主要有两种,一是通过上一节类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象,接着使用键索引或者store...,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件数据还原到数据框上两者用时差异

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PandasPython面试的应用与实战演练

本篇博客将深入浅出地探讨Python面试Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....'key', how='outer')# 连接数据concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)二、易错点及避免策略忽视数据类型:进行数据操作前...误用索引:理解Pandas的索引体系,避免因索引操作不当导致的结果错误。过度使用循环:尽量利用Pandas的向量化操作替代Python原生循环,提高计算效率。...忽视内存管理:处理大型数据集时,注意使用.head()、.sample()等方法查看部分数据,避免一次性加载全部数据导致内存溢出。...结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略,结合实际代码示例,您将在面试展现出扎实的Pandas基础和高效的数据处理能力。

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas的数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas读写HDF5文件的方法进行介绍。 ?...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称...图7 2.2 读入文件 pandas读入HDF5文件的方式主要有两种,一是通过上一节类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象,接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件数据还原到数据框上两者用时差异: import pandas

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AI Infra论文阅读之《LLM训练减少激活值内存》

图1显示了从220亿参数到1万亿参数的四种模型配置所需的内存(模型配置的详细信息表3提供)。...变量名表1列出以供参考。 0x4....Activation Memory 首先,Paper导出了一个近似的公式来估计激活内存的大小,这里的激活指的是Forward过程创建并且Backward中用于梯度计算所必需的任何张量。...位置和词嵌入反向传播不需要存储任何大量的激活内存。但Dropout操作需要激活内存。嵌入层的Dropout也沿序列维度并行化。因此,它将需要 sbhp/t 的存储空间。...我们注意到,如果我们只每个张量并行等级存储部分激活,则这个所需内存可以进一步减少到2sbhL/t。然而,这种方法需要每层额外进行一次全收集操作,并将增加通信开销,因此,我们不考虑这种方法。

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Pandas实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

df[],这个表达式df['Borough']=='MANHATTAN'返回一个完整的True值或False值列表(2440个条目),因此命名为“布尔索引”。...示例: 组: Borough列 数据列:num_calls列 操作:sum() df.groupby('Borough')['num_calls'].sum() 图5:pandas groupby...Pandas的SUMIFS SUMIFS是另一个Excel中经常使用的函数,允许执行求和计算时使用多个条件。 这一次,将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似,SUMIFS,传递多个条件(根据需要)。在这个示例,只需要两个。...(S),虽然这个函数Excel不存在 mode()——将提供MODEIF(S),虽然这个函数Excel不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。

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Python利用Pandas库处理大数据

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表哪些为空值,与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将表中所有数据进行null计算,以True/False...接下来是处理剩余行的空值,经过测试, DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是移除无用数据和合并上。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G

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PandasPython可视化机器学习数据

为了从机器学习算法获取最佳结果,你就必须要了解你的数据。 使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...在这篇文章,您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库免费获得,并且下载后可以为每一个样本直接使用。 单变量图 本节,我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况,那就去绘制直方图。...箱线图中和了每个特征的分布,中值(中间值)画了一条线,并且第25%和75%之间(中间的50%的数据)绘制了方框。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章,您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。

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PandasPython可视化机器学习数据

您必须了解您的数据才能从机器学习算法获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章,您将会发现如何使用PandasPython可视化您的机器学习数据。...这些数据可以从UCI机器学习库免费获得,并作为每个配方的一部分直接下载。 单变量图 本节,我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。...箱线图总结了每个属性的分布,第25和第75百分位数(中间数据的50%)附近绘制了中间值(中间值)和方框。...这是有用的,因为如果有高度相关的输入变量您的数据,一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...概要 在这篇文章,您发现了许多方法,可以使用Pandas更好地理解Python的机器学习数据。

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DC电源模块传输过程如何减少能量的损失

BOSHIDA DC电源模块传输过程如何减少能量的损失 DC电源模块是电子设备中常见的电源转换器,它可以将交流电转换成稳定的直流电,并且具有高效能、低功耗、可控性强等优点。...DC电源模块传输过程,由于电能的转换过程中会产生一定的能量损失,因此如何减少能量损失,提高转换效率成为一个重要的问题。...我们可以从电源的输入电压、输出电压和输出电流等参数入手,选择具有合理参数配置和稳定性能的电源模块,以减少电能的损失。二、减少传输电路的电阻DC电源模块的传输过程,电路的电阻会导致能量的损失。...图片三、合理降低电压电能的损失通常与电路电压的高低有关,因此,电路合理降低电压可以有效地减少电能的损失。我们可以选择合适的降压电路,以尽可能地减少电压对电能转换的影响,从而提高能量传输的效率。...图片综上,DC电源模块传输过程如何减少能量的损失,需要从多个方面入手,包括选择合适的电源模块、减少传输电路的电阻、合理降低电压以及使用高效节能的元器件等,以实现能量传输的高效率和低能量损失。

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【学习】Python利用Pandas库处理大数据的简单介绍

使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表哪些为空值,与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将表中所有数据进行null计算,以True/False...接下来是处理剩余行的空值,经过测试, DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是移除无用数据和合并上。...对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G

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