为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...在这里，我特意将“出生日期”列中的类型强制为字符串，以便展示切片方法。实际上，pandas应该自动检测此列可能是datetime，并为其分配datetime对象，这使得处理日期数据更加容易。...在Python中，矢量化操作是处理数据的标准方法，因为它比循环快数百倍。后续我们会讨论为什么它要快得多。...这就是.str出现的地方。它基本上允许访问序列中的字符串元素，因此我们可以对列执行常规String方法。 Python字符串切片 让我们首先处理日期，因为它们看起来间隔相等，应该更容易。...我们可以使用Python字符串切片来获取年、月和日。字符串本质上类似于元组，我们可以对字符串使用相同的列表切片技术。看看下面的例子。
这通常称为矢量化（Vectorization）。 8. 不同大小的数组之间的运算叫做广播。 9....基本的索引和切片 索引：NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或者单个元素的方式有很多。 切片：跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。 10....通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 14. 利用数组进行数据处理 NumPy数组使得可以将许多数据处理任务表述为简洁的数组表达式。...用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 15. 将条件逻辑表述为数组运算：numpy.where函数是三元表达式x if condition else y 的矢量版本。 16....用数组的文件进行输入输出 将数组以二进制格式保存到磁盘：np.save和np.load 存取文本文件:pandas中的read_csv和read_table函数；np.loadtxt或np.genfromtxt
之前我写过：一种面向搜索引擎的网页分块、切片的原理，实现和演示 ，随着工作的深入，逐渐碰到以下问题： 网页切片的粒度问题： 网页切片算法的目的不是精确找到所需要的内容，而是识别划分网页的各种功能区域...根据一般的网页设计规律，一般有2种容纳内容区的方式：1、包含型(如blog ) 2、并列型(如bbs帖子)。 ...>定位，并且在客户端的JavaScript中动态排列。...视觉分析只能落脚到视觉上，只能对页面的静态画面作分析才能得到正确的条块分割，分割条块是容易的简单算法就能做到，但是要把这些内容归结到分割到的条块是难的。...然后作模糊处理，然后用一个亮度阈值把图片转换成二值图，然后作一个矢量化处理，留下线条。归结到90度和0度上去，得到一个条块分割的矢量图。 然后，每一块中按照密度用鼠标点击模拟获得对象！
对于大部分数据分析应用而言，我最关注的功能主要集中在： 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。 常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。...NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。
比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...NumPy数组的运算 矢量化（vectorization）。..., False], [ True, False, True]], dtype=bool) 基本的索引 当你将一个标量值赋值给一个切片时（如arr[5:8]=12），该值会自动广播到整个选区...跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...np.unique ：返回数组中的唯一值以及已排序的结果 np.in1d ：测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格（是否存在），返回一个布尔型数组 常用集合函数 用于数组的文件输入输出
对于大部分数据分析应用而言，我最关注的功能主要集中在： 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。 常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。...NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多），尤其是各种数值计算。在后面内容中（见附录A）我将介绍广播，这是一种针对矢量化计算的强大手段。
" 本文字数：1016 字 || 阅读时间：3 分钟 " NumPy 导入方式： import numpy as np 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力...，快速、节省空间 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 ndarray，N维数组对象（矩阵） 所有元素必须是相同类型 ndim属性，维度个数 shape...0或全1数组 注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3,4) empty不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值 创建ndarray...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上 矢量和标量运算，“广播”— 将标量...“广播”到各个元素 索引与切片 一维数组的索引与Python的列表索引功能相似 多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]
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。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！
(N-dimensional array)多维数组对象，用于存储同类型的元素，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...数值计算、数学运算、逻辑运算等索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...处理形状不同的数组、矩阵运算等线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...例如，二维数组的ndim为2。 size 数组中元素的总数，等于各个维度大小的乘积。 itemsize数组中每个元素的字节大小。
ndarray (N-dimensional array) 多维数组对象，用于存储同类型的元素，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等 通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...数值计算、数学运算、逻辑运算等 索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...处理形状不同的数组、矩阵运算等 线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...size 数组中元素的总数，等于各个维度大小的乘积。 itemsize 数组中每个元素的字节大小。例如，int64类型的元素占8个字节。
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...: result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以用for循环来对这些数组求和，但是这样做非常慢。...可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。如果这是不可能的，你可以从vanilla panda那里得到最好的速度，直到你的数据足够大。一旦超过大小阈值，并行处理就最有意义。
基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...（如arr[5:8]=12），该值会自动传播（也就说后面将会讲到的“广播”）到整个选区。...跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...在一个二维数组中，各索引位置上的元素不再是标量而是一维数组： In [72]: arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) In [73]...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。
跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...(arr.cumsum()) 在多维数组中，累加函数（如cumsum）返回的是同样大小的数组，但是会根据每个低维的切片沿着标记轴计算部分聚类： import numpy as np arr = np.array...默认情况下，NumPy数组是按行优先顺序创建的。在空间方面，这就意味着，对于一个二维数组，每行中的数据项是被存放在相邻内存位置上的。...另一种顺序是列优先顺序，它意味着每列中的数据项是被存放在相邻内存位置上的。 像reshape和reval这样的函数，都可以接受一个表示数组数据存放顺序的order参数。...(M + a) 对于三维的情况，在三维中的任何一维上广播其实也就是将数据重塑为兼容的形状而已。
此外，在用np.empty()创建空数组时，实际上返回的并不是空数组，而是一些未初始化的垃圾值。...有一点很需要注意，数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制到新的数组切片上，对数组切片的任何修改都会直接反应到原数组上，或者说数组切片只是一个对原数组内容的引用， 如下图。 ?...简洁的where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。 其实和 Java 中的问号表达式也是异曲同工。...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...如果想要得到对某个轴向求平均，可以加上axis参数，如np.mean(arr, 1) 就是对行求平均。其他函数类似。 ? 基本数组统计方法 ? ?
此外，在用np.empty()创建空数组时，实际上返回的并不是空数组，而是一些未初始化的垃圾值。np.arange() 是一个很有用的函数，返回给定范围内的连续值，注意下标从0开始，不包括末尾值。...有一点很需要注意，数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制到新的数组切片上，对数组切片的任何修改都会直接反应到原数组上，或者说数组切片只是一个对原数组内容的引用， 如下图。 ?...简洁的where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。 其实和 Java 中的问号表达式也是异曲同工。...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...如果想要得到对某个轴向求平均，可以加上axis参数，如np.mean(arr, 1) 就是对行求平均。其他函数类似。 ? 基本数组统计方法 ? ?
为事务配置分区 您设置了几个参数，以防止或允许动态分区，即在表上隐式创建的分区中插入、更新或删除数据。...上的锁的故障排除信息。...但是，检查是否需要压缩需要对自上次主要压缩以来完成的事务中涉及的每个表或分区多次调用 NameNode。因此，减小此值会增加 NameNode 上的负载。...hive.vectorized.groupby.flush.percent 超过内存阈值时刷新的矢量化分组聚合散列中条目的 0.0 和 1.0 之间的比率。...hive.vectorized.use.checked.expressions 为了提高性能，矢量化表达式使用宽数据类型（如 long 和 double）进行操作。
本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。 2 CPU矢量化 矢量化是将算法从一次操作一个值转换为一次操作一组值的过程。...当查询的数据是嵌套复杂类型时(如list，map或struct)，查询引擎会降回使用非矢量化执行。...7 性能结果 我们使用Hive on Spark在4个节点的Skylake集群(Xeon Gold 6140)上测试了Parquet矢量化的性能，测试场景是使用TPC-DS，数据集为3TB。...Vectorization通过减少虚函数调用的数量，并利用CPU的SIMD指令来获得这些性能提升。当满足某些条件(如受支持的字段类型或表达式)，使用Hive查询就会使用矢量化执行。...如果查询不能使用矢量化，则会回退到非矢量化执行。总的来说，从CDH6.0开始，在如今主流的处理器上，启用Parquet矢量化对于你查询Parquet表时都可以实现比以前更好的查询性能。
高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发的 Python 库，它建立在 NumPy 之上，提供了自动微分、矢量化运算和高效GPU/TPU加速的功能。...MXNet 特别强调效率和可移植性，能够在各种硬件上运行，包括CPU、GPU和Apache Spark集群。 6.
上篇博客写到了numpy的索引与切片，这篇博客介绍numpy的一些数学统计上的使用和如何结合numpy实现对结构化文本的处理 通用函数 所谓的通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数，你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值...利用numpy进行数据处理 利用numpy强大的数组（矩阵）能力，可以将很多的数据处理的问题转化为对数组的处理问题 比如对一个数组将其中大于0的值置为2，小于0的置为-2，这个怎么做？？？...python的一般做法是遍历，但是这存在性能问题，我们看看numpy是怎么做的 利用numpy.where()可以简单的做到，where()函数是if condition x else y的矢量化版本...[110]: np.in1d(values, values1) ## 判断values的元素是否在values1中 Out[110]: array([ True, False, False, True...，这个我在博客Numpy使用1中介绍过，就不在多说了，需要的可以去看看 其它的特性还有些想关于线性代数方面的，这个大家自行百度。
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...然后，当你将这些布尔数组传递给DataFrame的.loc索引器时，你将获得一个仅包含与这些小时匹配的行的DataFrame切片。在那之后，仅仅是将切片乘以适当的费率，这是一种快速的矢量化操作。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
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