铁子们可能都有感觉，当你的数据量一大起来，用 For 循环去跑，这速度简直能让人急死。因为 For 循环处理大数据集时，每次迭代都要进行函数调用，这中间的开销可不小。...所以，老铁们，别看 For 循环简单易用，有时候在处理复杂或者大规模数据时，还是要斟酌一下，看看有没有更合适的工具。接下来，我们将介绍一些这样的替代工具，让你的代码不仅跑得快，而且更加清晰易懂。1....3. map() 函数接下来聊聊 map() 函数，这个函数在 Python 里面算是老江湖了，特别擅长批量处理数据。基本用法map() 函数的基本思路是将一个函数应用到一个序列的所有元素上。...这个函数就像它的名字那样，专门用来筛选东西，特别适合从一堆数据中过滤出我们需要的那部分。基本用法filter() 函数的作用是从一个序列中过滤出符合条件的元素，形成一个新的迭代器。...基本用法reduce() 函数位于 functools 模块中，它的作用是将一个接受两个参数的函数累积地应用到序列的元素上，从而将序列减少为单一的值。
前言 使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！ 数据准备 在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...使用.apply() iterrows()函数极大地提高了速度，但我们还远远没有完成。请始终记住，当使用为向量操作设计的库时，可能有一种方法可以在完全没有for循环的情况下最高效地完成任务。...最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。...Pandas的 .cut() 函数将一组bin定义为输入，这些bin定义了If-Else的每个范围和一组标签。这与我们用 compute_class() 函数手动编写有完全相同的操作。
代码方法和步骤 4.1 向量的计算 4.1.4某向量中的每个元素和标量相乘scala_multiply(v, s) 4.2.感知器 4.2.1初始化感知器__init__ 4.2.2训练(多次迭代) 4.2.3...代码方法和步骤 4.1 向量的计算 向量内积计算dot(x, y) 将x[x1, x2, x3...]和y[y1, y2, y3...]按元素对应相乘【调用两个向量x和y按元素相乘方法element_multiply...scala_multiply(v, s) 将向量v中的每个元素和标量s相乘 @staticmethod def scala_multiply(v, s): return map(lambda e...) 输入训练数据：一组向量input_vecs、以及每个向量对应的标签labels、以及迭代次数iteration和学习率rate 使用for循环迭代次数 def train(self, input_vecs..._one_iteration(input_vecs, labels, rate) # 输入训练数据：一组向量、以及每个向量对应的label；以及迭代次数和学习率 def _one_iteration
什么是循环 在编程中，循环意味着以相同的顺序多次重复同一组计算。 想想现实生活中的情况。你是一位在森林里测量树木的野外生物学家。你选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。...基本上，任何可迭代的数据类型都可以使用循环进行操作。Python中的可迭代对象是以不同数据格式存储的值序列，例如: 列表(例如。...例如，给你两个列表并要求: (i)将一个列表的值与另一个列表相乘 (ii)将它们追加到一个空列表中 (iii)打印出新的列表。...同样，也可以遍历句子中的每个单词。但是在这种情况下，需要一个额外的步骤来分割句子。...总结 本文的目的是直观地了解Python中的for循环和while循环。给出了如何循环遍历可迭代对象的例子，如列表、元组、字典和字符串。
点击上方的“小小白AI”，选择“关注” 重磅知识，第一时间送达 引言 好久没有写关于python的推文了，那么本文将继续讲述python的相关内容。...这在通常情况下很好，但有时候你可能想根据需要进行定制。一种这样的需求是为序列（或其他可迭代对象）中每个元素执行代码块。...四、python跳出循环语句 循环会不断地执行代码块，直到条件为假或使用完序列中的所有元素。但在有些情况下，你可能想中断循环、开始新迭代（进入“下一轮”代码块执行流程）或直接结束循环。...它结束当前迭代，并跳到下一次迭代开头。这基本上意味着跳过循环体中余下的语句，但不结束循环。但是这个在实际中用到的比较少。 五、总结 代码块：代码块用于通过缩进将语句编组。...循环：你可针对序列中的每个元素（如特定范围内的每个数）执行代码块，也可在条件为真时反复执行代码块。
对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先，我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。...这里pandas提供了一个方便的排序值函数。最后，在第六步中，我们打印排序列表中的前五个电影。这些是与当前电影最相似的电影。 好的，我们来运行这个程序。我们可以看到我们为这部电影计算的15个属性。
对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先，我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。...在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。这里pandas提供了一个方便的排序值函数。最后，在第六步中，我们打印排序列表中的前五个电影。
内部循环基于我们正在使用的样本数量运行，外部循环总共运行了3次迭代，因为作者发现模型的性能在此之后没有变化。...迭代0和1的峰值学习率设置为5e-7，迭代2和3的峰值学习率随着循环接近自播放微调的结束而衰减为1e-7。最后选择β = 0.1，最大序列长度设置为2048个标记。...原论文使用马尔可夫过程，其中条件概率分布pθ (y∣x)可通过分解表示为: 这种分解意味着给定输入序列的输出序列的概率可以通过将给定输入序列的每个输出标记与前一个输出标记的概率相乘来计算。...例如输出序列为“I enjoy reading books”，输入序列为“I enjoy”，则在给定输入序列的情况下，输出序列的条件概率可以计算为: 马尔可夫过程条件概率将用于计算真值和Zephyr LLM...当我们继续训练时，随着时间的推移，进步会变得越来越小。这表明模型达到了一个阈值，进一步的迭代不会带来显著的收益。这是我们训练数据中样本提示符每次迭代后的响应。
俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。...while循环的每次迭代，是将上一个值的1/2附加到 halving 向量，使用math.floor()函数忽略余数。 同样，对于倍列：从18开始，然后循环。...doubling.append(max(doubling) * 2) 最后，将两个列放在一个名为half_double的数据框中： import pandas as pdhalf_double =...这两组数字（having 和 doubling）一开始是独立的列表（list），打包后转换为一个pandas数据框，然后作为两个对齐列存储在表5那样的表中。...跟着本书边做边学，你将了解当今许多超强算法的烦琐细节，包括如何在Python 3中编程实现这些算法，以及如何衡量和优化算法性能。
希望这本书能继续为想要学习如何在 Python 中处理数据的学生和个人提供宝贵的资源。...pandas 将 NumPy 的数组计算思想与电子表格和关系数据库（如 SQL）中发现的数据操作能力相结合。它提供了方便的索引功能，使您能够重新塑造、切片、执行聚合操作和选择数据子集。...如果集合或迭代器中的元素是序列（例如元组或列表），它们可以方便地在for循环语句中解包为变量： for a, b, c in iterator: # do something while 循环 while...它们在数据分析中特别方便，因为正如您将看到的，有许多情况下，数据转换函数将接受函数作为参数。...本书的大部分内容使用高级工具如pandas.read_csv从磁盘读取数据文件到 Python 数据结构中。然而，了解如何在 Python 中处理文件的基础知识是很重要的。
如何在标准单变量时间序列数据上应用ARIMA超参数优化。 扩展更精细和强大的模型程序的思路。 让我们开始吧。...在本教程中，我们将开发一种网格搜索ARIMA超参数的单步滚动预测方法。 该方法分为两部分： 评估一个ARIMA模型。 评估一组ARIMA参数。...数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。 我们需要对测试集的数据进行迭代。只需要一次迭代就可以提供一个可以用来对新数据进行预测的模型。...我们可以将这个名为evaluate_models（）的函数实现这个功能，这个函数包含四个循环的。 还要考虑两个额外的问题。...下载数据集并将其放置到当前工作目录中，文件名为 “ shampoo-sales.csv ”。 数据的时间轴并没有给出年份。
在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。...图1 使用列表建模 Python列表是一种有序的数据结构，这正是我们建模时间序列数据（即随时间变化的现金流）所需要的。...然后，再循环29次，计算随后每年的收入，并将其添加到列表中。我们有一个30年的现金流预测。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
我是一名数据科学家，在用SAS做分析超过5年后，我决定走出舒适区，寻找其它有效的数据分析工具，很快我发现了Python！ 我非常喜欢编程，这是我真正喜欢做的事情。事实证明，编程并没有想象中的那么难。...以下是使用字典的一些简单示例： 字典示例 Python循环结构和判断语句 for循环 和大多数编程语言一样，Python也有for循环结构，其被广泛使用在迭代方法中。...Python 中的for语句并不总是对算术递增的数值进行迭代（如同 Pascal），或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如同 C），而是对任意序列进行迭代（例如列表或字符串），条目的迭代顺序与它们在序列中出现的顺序一致...如果在循环内需要修改序列中的值（比如重复某些选中的元素），推荐你先拷贝一份副本。对序列进行循环不代表制作了一个副本进行操作。...序列可以看作是其他语言中的switch或case语句的替代。 现在你熟悉了Python中的循环结构和判断语句，可以更进一步去学习更多的语法知识。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...可以调整延迟差分来适应特定的时间结构。 对于有周期性成分的时间序列，延迟可能是周期性的周期(宽度)。 差分序列 执行差分操作后，如非线性趋势的情况下，时间结构可能仍然存在。...手动差分 我们可以手动差分数据集。这涉及开发一个创建差分数据集的新函数。该函数将通过你提供的序列循环，并以指定的间隔或延迟计算差分值。 我们用名为difference（）的函数实现此过程。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
pandas还提供了一些NumPy所没有的领域特定的功能，如时间序列处理等。 笔记：Python的面向数组计算可以追溯到1995年，Jim Hugunin创建了Numeric库。...不像某些语言（如MATLAB），通过*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。...缺失数据经常是要么没有（空字符串），要么用某个标记值表示。默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，比如NA及NULL： In [25]: !...这里，我们将看看包含在一组XML文件中的运行情况数据。...在本章中，我们已经学了一些有用的工具。在接下来的章节中，我们将深入研究数据规整、数据可视化、时间序列分析和其它主题。
将datetime数据与时间序列一起使用的优点 进行批量计算的最有效途径 通过HDFStore存储数据节省时间 ▍使用Datetime数据节省时间 我们来看一个例子。...而如果我们将日期作为 str 类型就会极大的影响效率。 因此，对于时间序列的数据而言，我们需要让上面的date_time列格式化为datetime对象数组（pandas称之为时间戳）。...接下来，你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。 ▍使用itertuples() 和iterrows() 循环 那么推荐做法是什么样的呢？...在这种情况下，所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3.
此外，AlphaFold3还更准确地预测了蛋白质、RNA或DNA上共价修饰的效应，如成键配体、糖基化、修饰的蛋白质残基和核酸碱基。然而，没有与其他工具进行比较。...所有原子特征首先被连接成一个大矩阵，然后通过一个没有偏置的线性层，这意味着它们被一个权重矩阵相乘。这样就为配体分子中的所有 Nₐₜₒₘₛ 原子创建了输出向量 cₗ。...Step 8: 对成对表示进行线性层处理 上一个循环中更新的成对标记嵌入（在第一个循环中为 0 向量）在每个新的迭代循环开始时通过层归一化和权重矩阵的乘法处理。...总之，与 AlphaFold2 相比，AlphaFold3 中的模板搜索保持不变，除了一些细节，如模板的截止日期。 从模板的结构中提取特征，并与前一循环的成对嵌入一起输入到模板嵌入器中。...这些模块没有更新单个标记的表示。单个和成对表示在Pairformer中使用，并在不同的迭代中进行重复利用。这需要使用上一个迭代的输出来更新单个表示。
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