翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
在 统计信息（上） 中，我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价，本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
字段类型选择 慷慨是不明智的 在相关的表中使用相同的数据类型，因为可能进行join 选择标示符：整数通常是最佳选择，尽量避免使用字符串 大致决定数据类型（数字，字符串，时间等） 选择存储更小的类型，选择更简单的类型（如整数优于字符串），选择mysql内建时间类型而不是字符串，选择整数而不是字符串来保存IP 尽量避免使用NULL：任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。 本文内容参考：微信公众号「早起Python」
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
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。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
分组函数（函数的介绍和说明引用http://blog.csdn.net/rex90522/article/details/54910729）
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
函数定义：torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None，keepdim=False)
有一位格友利用活字格开发了一套应用系统，在系统中使用的数据库是sqlserver。数据库内主要保存了司机的位置，数据量约有800多万行。由于业务访问需要，希望把这个表中的一些数据展示在使用活字格的开发的页面中。考虑到数据量比较大，在页面端采用分页的方式会提升用户访问的效能，优化访问体验。看起来这个方案非常的完美，可是实际上的效果却不尽人意。当打开使用活字格做出来的页面时，打开的时间足足花费了2分钟。真是不可思议，为什么会这样呢？
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
启动（START）监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令，可以直接在LSNRCTL后加参数，也可以在该命令提示符后在进行操作。
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
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可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
注：数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的，对应List的元素索引从小到大，即索引值越大，这条数据的创建时间越晚，与数据库里的顺序是对应的。 （默认排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
4、SQL语句语法的优化。（可以用Sybase的SQL Expert，可惜我没找到unexpired的序列号）
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
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