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何在Python中长短期记忆网络扩展数据

用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络(长短期记忆递归神经网络)时进行缩放。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是: 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...例如,对于数据集,我们可以猜测max和min可观察值30和-10。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布,以使观测值的平均值0,标准偏差1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...如何在Python中规范化和标准化时间序列数据 如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习 概要 在本教程中,你了解了如何在使用Long Short Term Memory

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

(axis=0)和水平方向(axis=1)上连接 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例; import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 =...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列,实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame,并在每次实验中将行数增加了 100 万。...上图描绘了操作所花费的时间(以毫秒单位)。 正如我们从图中看到的,运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加,运行时间之间的差异也会增加。...两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是,Join的运行时间增加的速度远低于Merge。 如果需要处理大量数据,还是请使用join()进行操作。

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

(axis=0)和水平方向(axis=1)上连接 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例; import pandas as pd   # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列,实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame,并在每次实验中将行数增加了 100 万。...上图描绘了操作所花费的时间(以毫秒单位)。 正如我们从图中看到的,运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加,运行时间之间的差异也会增加。...两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是,Join的运行时间增加的速度远低于Merge。 如果需要处理大量数据,还是请使用join()进行操作。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据中的现有列投影新表的元素,包括索引,列和值。初始DataFrame中将成为索引的列,并且这些列显示唯一值,而这两列的组合将显示值。...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...另一方面,如果一个键在同一DataFrame中列出两次,则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住:合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,而DataFrame是按行(垂直)连接的。

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抗住百万高并发的 6 个关键技术!

二、提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。 (1)垂直扩展:提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种: 1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数32核,升级更好的网卡万兆,升级更好的硬盘SSD,扩充硬盘容量2T,扩充系统内存128G; 2)提升单机架构性能,例如:使用...Cache来减少IO次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间; (2)水平扩展:只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。...水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计是本文重点讨论的内容。 ? 1、系统集群化部署+负载均衡 (1)添加负载均衡层,将请求均匀打到系统层。...2、数据库分库分表+读写分离+分布式数据库 (1)分库分表:水平拆分、垂直拆分(弊端太多关联查询)。 (2)读写分离:主库写,从库读(数据同步延迟)。

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Numpy和pandas的使用技巧

dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素1,其他位置0.n: 返回矩阵的行数,M: 返回矩阵的列数,默认为 n,k: 对角线的索引,dtype: 数据类型 np.diag([1,2,3])...np.vstack((v1,v2)) vertical 垂直,stack堆叠、累加 矩阵水平拼接 np.hstack((v1,v2)) horizontal 水平的 △ np.c_[]...:相同类型的数组,axis:沿着它连接数组的轴,默认为 0(垂直连接)1(水平连接) n.flatten(order=)返回一份数组拷贝,对拷贝的修改不影响原数组 n.ravel(a,order...横向 pd.concat([a,a],axis=1) 纵向 pd.concat([a,a],axis=0) 数据去重 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3...: return x else: return pd.Series() a = a.apply(f, axis=1) print(a.dropna()) Numpy中的矩阵合并 列合并/扩展

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究竟啥才是互联网架构“高并发”

二、如何提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。 垂直扩展:提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种: (1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数32核,升级更好的网卡万兆,升级更好的硬盘SSD,扩充硬盘容量2T,扩充系统内存128G; (2)提升单机架构性能,例如:...水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计,以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践,是本文重点讨论的内容。 三、常见的互联网分层架构 ?...互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据例: 按照范围水平拆分 ?...提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

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618大促的高并发架构,一般人我不告诉他!

二、如何提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。 垂直扩展:提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种: (1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数32核,升级更好的网卡万兆,升级更好的硬盘SSD,扩充硬盘容量2T,扩充系统内存128G; (2)提升单机架构性能,例如:...水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计,以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践,是本文重点讨论的内容。 三、常见的互联网分层架构 [9svf223x0d.png?...互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据例: 按照范围水平拆分 [7kbmhvyv8h.png?...提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

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微服务架构设计 | 如何设计可拓展系统

7、数据扩展(Database Scalability)选择合适的数据库技术和架构,SQL或NoSQL,以及是否采用读写分离、分片等策略。数据库的选择和设计对系统的可扩展性有着直接影响。...1、 微服务架构(Microservices Architecture)将应用程序分解一组小型、独立的服务,每个服务实现特定的业务功能,并通过轻量级的通信机制(HTTP RESTful API)进行交互...2、水平垂直扩展(Horizontal and Vertical Scaling)水平扩展(也称为横向扩展)是指增加更多的服务器或实例来分散负载。...水平扩展通常与微服务架构和负载均衡技术结合使用,以实现最佳效果。垂直扩展(也称为纵向扩展)是指增加单个服务器的资源(CPU、内存、存储)。...垂直扩展的局限性在于硬件的物理限制,通常有一个上限,超过这个上限就无法继续扩展

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数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列,默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4 02 柱状图 plot.bar()和plot.barh()可以分别绘制垂直水平的柱状图...▲图9-15 水平柱状图和垂直柱状图 选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置黑色,并将图像的填充色设置部分透明。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型,它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似“内核”的混合,也就是像正态分布那样简单的分布。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组不同的颜色,我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27): In [109]:

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数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

: list、numpy数组、pandas long-form DataFrame wide-form DataFrame 在大多数情况下,可以使用numpy或Python对象, 但推荐使用pandas...可选: x,y,hue:数据字段变量名(如上表,date,name,age,sex数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集,如果x和y不存在...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin中数据的标准差来确定。 cut:float 以带宽大小单位的距离,用于将密度扩展到超过极端数据点。...设置0可将小提琴范围限制在观测数据范围内 (即,与ggplot中的trim=true具有相同的效果)。 scale:{“area”,“count”,“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...orient: v | h 图的显示方向(垂直水平,即横向或纵向), 这通常可以从输入变量的dtype推断得到 linewidth:float 构图元素的灰线宽度。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示水平 # 重新生成数据,并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....散点图 4.1生成数据 # 散点图|常规 # 重新生成数据 df4 ,并制作散点图,X轴 a,Y轴 b df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns...面积图 6.1 生成数据 df6 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df6 输出: 6.2

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分库分表:入门标配

第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 数据切分可以分为:垂直切分和水平切分。 二、垂直切分 垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。...3、垂直切分优缺点 优点 - 解决业务系统层面的耦合,业务清晰 - 与微服务的治理类似,也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等 - 高并发场景下,垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、...关联查询性能较差 - 数据多次扩展难度和维护量极大 三、数据分片规则 我们考虑去使用水平切分表,将一张表水平切分成多张表,这就涉及到数据分片的规则,比较常见的有:Hash取模分表、数值Range分表、...如图 优点 - 单表大小可控 - 天然便于水平扩展,后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移 - 使用分片字段进行范围查找时,连续分片可快速定位分片进行快速查询...需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最终返回给用户。

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程序员分库分表:入门必备

第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 数据切分可以分为:垂直切分和水平切分。 二、垂直切分 垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。...3、垂直切分优缺点 优点 - 解决业务系统层面的耦合,业务清晰 - 与微服务的治理类似,也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等 - 高并发场景下,垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、...关联查询性能较差 - 数据多次扩展难度和维护量极大 三、数据分片规则 我们考虑去使用水平切分表,将一张表水平切分成多张表,这就涉及到数据分片的规则,比较常见的有:Hash取模分表、数值Range分表...如图 优点 - 单表大小可控 - 天然便于水平扩展,后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移 - 使用分片字段进行范围查找时,连续分片可快速定位分片进行快速查询...需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最终返回给用户。

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在Excel中制作甘特图,超简单

本文将介绍如何在Excel中制作甘特图: 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴,在甘特图中每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图,以便在时间线自动更新的情况下轻松添加...通常,一条垂直虚线从上到下显示当前日期,以便更好地理解时间工作视角。 创建甘特图 示例数据 自己按照示例工作簿输入数据,或者直接到知识星球完美Excel社群中下载示例工作簿。...创建步骤 步骤1:将活动单元格置于数据区域内,按Ctrl+A选择整个数据区域,然后按Ctrl+T将数据转换成Excel表。 图1 步骤2:可以看到,日期的格式数字或“常规”数字格式。...双击包含任务名称的垂直坐标轴,在右侧“设置坐标轴格式”任务窗格中,选取“坐标轴选项”栏中的“逆序类别”。 图5 步骤6:双击图表顶部的日期轴,并将“边界”的最小值设置43337。...但是,如果希望将日期轴放置在底部,则在“设置坐标轴格式”中将“标签位置”设置“高”。 图7 步骤8:选择并按Delete键删除图表标题和图例。设置系列的分类间距,并重新填充颜色,使其更清晰。

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阿里二面:为什么要分库分表?

这个问题要从两条线说起:垂直方向 和 水平方向。 1 垂直方向 垂直方向主要针对的是业务,下面聊聊业务的发展跟分库分表有什么关系。 1.1 单库 在系统初期,业务功能相对来说比较简单,系统模块较少。...将用户表拆分为:用户基本信息表 和 用户扩展表。 用户基本信息表中存的是用户最主要的信息,比如:用户名、密码、别名、手机号、邮箱、年龄、性别等核心数据。 这些信息跟用户息息相关,查询的频次非常高。...而用户扩展表中存的是用户的扩展信息,比如:所属单位、户口所在地、所在城市等等,非核心数据。 这些信息只有在特定的业务场景才需要查询,而绝大数业务场景是不需要的。...假如我们在这里升级从库1新master,则原来的从库2就变成了新master的的slave了。 调整之后的架构图如下: 图中将用户库拆分成了三个库,每个库都包含了四张用户表。...4 总结 上面主要从:垂直水平,两个方向介绍了我们的系统为什么要分库分表。 说实话垂直方向(即业务方向)更简单。 在水平方向(即数据方向)上,分库和分表的作用,其实是有区别的,不能混为一谈。

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pandas基础:在pandas中对数值四舍五入

标签:pandas,Python 在本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...便于演示,创建下面简单的示例数据集: import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法,它们的工作原理完全相同。...例如,要四舍五入到2位小数: 在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)。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的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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网络直播开发过程中非常重要的一环

1.jpeg 1.怎样提升系统的并发能力 要想提高直播系统的并发能力,主要可以分为两种:垂直扩展水平扩展。 (1)垂直扩展 即提升单机处理能力,垂直扩展的方式又分为两种。...不足的是,单机性能总是有极限的,所以大部分高并发的解决方案还是会选用水平扩展,也就是我们下面要提到的。 (2)水平扩展 即只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。...水平扩展对于系统架构设计是有一定的要求的,关于如何在架构各层进行可水平扩展的设计,在此就不多做赘述了。 2....水平扩展在各分层中的实践 (1)反向代理层 反向代理层的水平扩展,是通过“DNS轮询”实现的,每次DNS解析请求来访问dns-server,会轮询返回这些ip。...(4)数据层 在数据量很大的情况下,数据层(缓存,数据库)涉及数据水平扩展,将原本存储在一台服务器上的数据(缓存,数据库)水平拆分到不同服务器上去,以达到扩充系统性能的目的。

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70个精美图快速上手seaborn!

这些图形不仅易于使用,还具有各种选项和参数,可以帮助你更好地展示和理解数据数据集可视化:Seaborn还包含一些内置的示例数据集,这些数据集可以直接在库中使用。...: In 8: sns.stripplot(data=tips) plt.show() 图片 通过参数orient设置水平或者垂直: In 9: sns.stripplot(data=tips,orient...轴绘图: In 11: # 垂直 sns.stripplot(data=tips, y="tip") plt.show() 图片 进阶分类散点图 水平方向: In 12: sns.stripplot(...orient参数指定水平h或者垂直v In 26: sns.barplot( data=tips, x="tip", # x轴的数据必须数值 y="day", hue...plt.show() 图片 进阶分布图 In 43: sns.displot(data=tips,x="tip",hue="sex") # 指定分组 plt.show() 图片 使用kind参数,取值

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