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单列文本拆分为多列,Python可以自动化

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”列类型强制为字符串,以便展示切片方法。实际,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矢量化操作是处理数据标准方法,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出现地方。它基本允许访问序列字符串元素,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。字符串本质类似于元组,我们可以对字符串使用相同列表切片技术。看看下面的例子。

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Python之NumPy实践之数组和矢量计算

这通常称为矢量化(Vectorization)。 8. 不同大小数组之间运算叫做广播。 9....基本索引和切片 索引:NumPy数组索引是一个内容丰富主题,因为选取数据子集或者单个元素方式有很多。 切片:跟列表最重要区别在于,数组切片是原始数组视图。 10....通用函数(即ufunc)是一种对ndarray数据执行元素级运算函数。 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数组表达式。...用数组表达式代替循环做法,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 矢量版本。 16....用数组文件进行输入输出 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:pandasread_csv和read_table函数;np.loadtxt或np.genfromtxt

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网页切片算法若干问题

之前我写过:一种面向搜索引擎网页分块、切片原理,实现和演示 ,随着工作深入,逐渐碰到以下问题: 网页切片粒度问题:            网页切片算法目的不是精确找到所需要内容,而是识别划分网页各种功能区域...根据一般网页设计规律,一般有2种容纳内容区方式:1、包含型(blog ) 2、并列型(bbs帖子)。    ...>定位,并且在客户端JavaScript动态排列。...视觉分析只能落脚到视觉,只能对页面的静态画面作分析才能得到正确条块分割,分割条块是容易简单算法就能做到,但是要把这些内容归结到分割到条块是难。...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,得到一个条块分割矢量图。 然后,每一块按照密度用鼠标点击模拟获得对象!

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NumPy知识速记

比起Python内置序列,NumPy数组使用内存更少。 NumPy可以在整个数组执行复杂计算,而不需要Pythonfor循环。...NumPy数组运算 矢量化(vectorization)。..., False], [ True, False, True]], dtype=bool) 基本索引 当你将一个标量值赋值给一个切片时(arr[5:8]=12),该值会自动广播到整个选区...跟列表最重要区别在于,数组切片是原始数组视图。这意味着数据不会被复制,视图上任何修改都会直接反映到源数组。...np.unique :返回数组唯一值以及已排序结果 np.in1d :测试一个数组值在另一个数组成员资格(是否存在),返回一个布尔型数组 常用集合函数 用于数组文件输入输出

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《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算4.1 NumPyndarray:一种多维数组对象4.2 通用函数:快速元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

对于大部分数据分析应用而言,我最关注功能主要集中在: 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速矢量化数组运算。 常用数组算法,排序、唯一化、集合运算等。...NumPy可以在整个数组执行复杂计算,而不需要Pythonfor循环。...跟列表最重要区别在于,数组切片是原始数组视图。这意味着数据不会被复制,视图上任何修改都会直接反映到源数组。...跟算术运算一样,数组比较运算(==)也是矢量化。...一般来说,矢量化数组运算要比等价纯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(见附录A)我将介绍广播,这是一种针对矢量化计算强大手段。

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数据可视化入门

" 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,(3,4) empty不是总是返回全0,有时返回是未初始随机值 创建ndarray...数据类型 dtype, 类型名+位数, float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算,相同大小数组键间运算应用在元素 矢量和标量运算,“广播”— 将标量...“广播”到各个元素 索引与切片 一维数组索引与Python列表索引功能相似 多维数组索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]

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再见 for 循环!pandas 提速 315 倍!

一篇分享了一个从时间处理上加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用加速骚操作。 for是所有编程语言基础语法,初学者为了快速实现功能,依懒性较强。...那么这个特定操作就是矢量化操作一个例子,它是在pandas执行最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas矢量化运算?...一个技巧是:根据你条件,选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下面代码,我们将看到如何使用pandas.isin()方法选择行,然后在矢量化操作实现新特征添加。...然后把这些布尔数组传递给DataFrame.loc,将获得一个与这些小时匹配DataFrame切片。然后再将切片乘以适当费率,这就是一种快速矢量化操作了。...到目前为止,使用pandas处理时间基本快达到极限了!只需要花费不到一秒时间即可处理完整10年小时数据集。 但是,最后一个其它选择,就是使用 NumPy,还可以更快!

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【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南(一),从设计架构说起

(N-dimensional array)多维数组对象,用于存储同类型元素,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) 快速元素级数组函数,对数组元素逐个进行操作,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。...处理形状不同数组、矩阵运算等线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算函数,矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...例如,二维数组ndim为2。 size 数组中元素总数,等于各个维度大小乘积。 itemsize数组每个元素字节大小。

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【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南(一),从设计架构说起

ndarray (N-dimensional array) 多维数组对象,用于存储同类型元素,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) 快速元素级数组函数,对数组元素逐个进行操作,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。...处理形状不同数组、矩阵运算等 线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算函数,矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...size 数组中元素总数,等于各个维度大小乘积。 itemsize 数组每个元素字节大小。例如,int64类型元素占8个字节。

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用 Swifter 大幅提高 Pandas 性能

Apply很好,因为它使在数据所有行使用函数变得很容易,你设置好一切,运行你代码,然后… 等待…… 事实证明,处理大型数据集每一行可能需要一段时间。...Swifter Swifter是一个库,它“以最快可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列”,以了解我们首先需要讨论几个原则。...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元素计算。...: result = [7,9,11,13,15] 在Python,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。如果这是不可能,你可以从vanilla panda那里得到最好速度,直到你数据足够大。一旦超过大小阈值,并行处理就最有意义。

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Python 数据处理:NumPy库

跟算术运算一样,数组比较运算(==)也是矢量化。...(arr.cumsum()) 在多维数组,累加函数(cumsum)返回是同样大小数组,但是会根据每个低维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。在空间方面,这就意味着,对于一个二维数组,每行数据项是被存放在相邻内存位置。...另一种顺序是列优先顺序,它意味着每列数据项是被存放在相邻内存位置。 像reshape和reval这样函数,都可以接受一个表示数组数据存放顺序order参数。...(M + a) 对于三维情况,在三维任何一维广播其实也就是将数据重塑为兼容形状而已。

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Python NumPy 基础

此外,在用np.empty()创建空数组时,实际返回并不是空数组,而是一些未初始化垃圾值。...有一点很需要注意,数组切片是原始数组视图,这就是说数据不会被复制到新数组切片,对数组切片任何修改都会直接反应到原数组,或者说数组切片只是一个对原数组内容引用, 如下图。 ?...简洁where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 矢量化版本。 其实和 Java 问号表达式也是异曲同工。...需要注意:假设有一个 5×4 二维数组 arr ,那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组平均,即全部加起来除以个数,并不是matlab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,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 ? ?

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Python-NumPy基础

此外,在用np.empty()创建空数组时,实际返回并不是空数组,而是一些未初始化垃圾值。np.arange() 是一个很有用函数,返回给定范围内连续值,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视图,这就是说数据不会被复制到新数组切片,对数组切片任何修改都会直接反应到原数组,或者说数组切片只是一个对原数组内容引用, 如下图。 ?...简洁where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 矢量化版本。 其实和 Java 问号表达式也是异曲同工。...需要注意:假设有一个 5×4 二维数组 arr ,那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组平均,即全部加起来除以个数,并不是matlab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,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 ? ?

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0496-使用Parquet矢量化为Hive加速

本文主要介绍如何在Hive利用基于SIMD优化,使Apache Parquet表查询运行效率提升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过程。...当查询数据是嵌套复杂类型时(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Skylake集群(Xeon Gold 6140)测试了Parquet矢量化性能,测试场景是使用TPC-DS,数据集为3TB。...Vectorization通过减少虚函数调用数量,并利用CPUSIMD指令来获得这些性能提升。当满足某些条件(受支持字段类型或表达式),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,在如今主流处理器,启用Parquet矢量化对于你查询Parquet表时都可以实现比以前更好查询性能。

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常见张量计算引擎介绍

高阶张量: 三维及以上维度数组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:两个同阶张量对应元素相加。...- 缩并运算(Contracting):选择张量两个或多个维度进行求和操作,减少张量阶数。 - 内积运算:通过选取张量某些维度进行配对相乘并求和,得到更低阶张量。...- 转置与切片:改变张量维度顺序或提取张量部分数据。 应用场景: - 深度学习:神经网络权重、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基础。...JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发 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加速功能。...MXNet 特别强调效率和可移植性,能够在各种硬件运行,包括CPU、GPU和Apache Spark集群。 6.

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Numpy使用4

上篇博客写到了numpy索引与切片,这篇博客介绍numpy一些数学统计使用和如何结合numpy实现对结构化文本处理 通用函数 所谓通用函数(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强大数组(矩阵)能力,可以将很多数据处理问题转化为对数组处理问题 比如对一个数组将其中大于0值置为2,小于0置为-2,这个怎么做???...python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 利用numpy.where()可以简单做到,where()函数是if condition x else y矢量化版本...[110]: np.in1d(values, values1) ## 判断values元素是否在values1 Out[110]: array([ True, False, False, True...,这个我在博客Numpy使用1介绍过,就不在多说了,需要可以去看看 其它特性还有些想关于线性代数方面的,这个大家自行百度。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

pandas是基于numpy库数组结构构建,并且它很多操作都是(通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C扩展模块)在C语言中实现。...这个特定操作就是矢量化操作一个例子,它是在Pandas执行最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas矢量化运算?...一个技巧是根据你条件选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后在向量化操作实现上面新特征添加。...然后,当你将这些布尔数组传递给DataFrame.loc索引器时,你将获得一个仅包含与这些小时匹配DataFrame切片。在那之后,仅仅是将切片乘以适当费率,这是一种快速矢量化操作。...以下是一些经验,可以在下次使用Pandas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 解决for x问题。

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