图1 数据显示了有关部门、账户和成本中心的描述性信息，而月度数据显示在许多列中。现在希望看到的是，左侧3列上的数据重复，而财务数据则逐行重复。数据输出如下图2所示。...在此之后，需要循环遍历15列（3个描述性列和12个数字列）。将ar变量中这15列转换为输出变量var中的5列数据集，然后将数据输出到Output工作表。...第一个实例中的变量i将等于2，因此ar(i=ar(2，第一个实例中变量k将等于1，因此ar(2，1)，其中1是循环第一部分上的k，当循环从1到3时，列将从列1移动到2和3，而行将保持在2。...var(4, n) = ar(1, j) 查看日期并将其从第1行转换为所有其他行。变量（var）的第一部分等于var(4，n)，其中4是日期所在的列号，n是从2增长到单元格区域底部的行号。...数组ar(i，j)只是对随着两个循环i和j的每次迭代而增长的行i和列j的引用。 运行完所有循环后，该过程就基本完成了。这是一个运行速度非常快的过程。最后一步是转置： sh.
通过创建一个新对象来合并属性，原始对象obj1和obj2保持不变，这在很多情况下非常有用，比如当你需要保留原始数据不变时。 4、如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢？...在数据处理和统计分析中，累计求和（即逐步加总）是一个非常实用的技巧，它可以帮助我们理解数据随时间（或其他序列）的增长情况。...这种方法的好处在于它既保持了原始数组不变，又以一种非常简洁的方式实现了累加求和。利用reduce方法和扩展运算符，避免了复杂的循环逻辑，代码更加清晰易读。...那么，如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？例如，字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。...在replace方法中使用的回调函数将这些匹配到的字符转换为大写，而连字符或下划线本身则被移除，从而实现了转换为驼峰命名的效果。
在 Stata 中对时期数据进行处理的逻辑与 Excel 相似，但通常将 Excel 数据导入Stata 后，导入的时期数据类型被识别为字符型（即便在 Excel 中是数值型的），而字符型数据是无法用于数据运算的...同理，Stata 还提供了其他时期函数（Date and time functions）用于帮助我们获得其他日期数据对应的数值，这些数值对于开展某些研究而言可能是有用的，这里仅关注常规的时期数据（即“年...只要搞清楚时期数据的处理逻辑，使用合适的时期函数自然也不再困难，上面对于日度日期数据（daily dates）的处理也完全适用于周度（weekly）、月度（monthly）和季度（quarterly）数据...11feb2012 | 5. | 01aug2012 06:45:59 01aug2012 | +--------------------------------+ */ 其次，将日期数据转换为月度数据...11feb2012 2012m2 | 5. | 01aug2012 2012m8 | +----------------------+ */ 同理，还可以将月度数据转换为季度数据
第五讲模型可视化 本期视频如下： AI Adventures--第六讲深度神经网络 针对不方便打开视频的小伙伴，CDA字幕组也贴心的整理了文字版本，如下： 在本期的AI Adventures中，我们将学习如何将线性模型转换为深度神经网络...随着线性模型中特征列的数量增加，在训练实现高正确率变得越来越难，因为不同列之间的交互越来越复杂。 这是一个已众所周知的问题，对于数据科学家来说，特别有效的解决方案是使用深度神经网络。...从线性到深度 我们来看一个例子，如何将鸢尾花的例子从线性模型更新到深度神经网络(通常缩写为DNN)。 我不打算展示DNN处理的2000列模型…因此我只打算使用我们之前用到的4列模型。...其他变化 其他的内容几乎都保持不变! 深度神经网络还需要一个额外的参数，这是之前我们没有涉及的。 由于深层神经网络有多个层，每层有不同数量的节点，我们将添加一个`hidden_units`参数。...DNN分类器通过让你选择许多其他参数来解决这个问题。有些合理的默认值会被使用 。 例如，优化器，激活函数和退出率都等都可以自定义。 将模型从线性转换为深度，还需要做些什么？ 没了！
处理Nulls 当处理大量训练集时，不可避免地会有不完整的数据。出现这种情况时，通常有三个选项：保持原样、填充空值或删除空值。 如果保持这些值不变，则可能会损害创建的数据模型，并降低模型的预测有效性。...例如，如果知道“score”中具有null值的列意味着不记录任何分数，那么可以简单地将其替换为null值和0。通过这样做，可以保持数据集的完整性，并保障预估的准确性。这种情况使用fillna函数即可。...对冗余行进行过滤 如果聚合了来自多个源的数据，那么还可能会遇到数据集部分重叠的风险。假设将过去3个月的销售数据合并，但其中两组记录了一周的销售数据。...数据可读和可解析 如果不想学习如何使用正则表达式，或者只想删除几个特定的单词，那么还有其他方法可以清理数据，使其更适合于模型训练。使用replace函数可以找到目标数据，并将其替换为预期的数据。...如果有一列的值为“Paid”、“notpaid”，直接替换为二进制1或0表示即可。
与其他剪枝方法不同，SliceGPT会彻底剪掉（slice的由来）权重矩阵的整行或整列。在切分之前，研究人员会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，因此切分只会产生很小的影响。...首先，研究人员介绍了在RMSNorm连接的Transformer网络中，是如何实现不变性的。然后说明如何将使用 LayerNorm连接训练的网络转换为RMSNorm。...如果在RMSNorm之前插入具有正交矩阵Q的线性层，并在RMSNorm之后插入Q⊤，网络将保持不变，因为信号矩阵的每一行都要乘以Q，然后进行归一化处理，再乘以Q⊤。...不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。 在举例中，研究人员可以对transformer的权重应用任何正交变换Q而不改变其结果，因此计算可以在任何变换状态下进行。...首先从训练集中选择一个校准数据集，通过模型运行该数据集（在将LayerNorm运算转换为RMSNorm 之后），并提取层的正交矩阵。 研究人员使用转换后的网络输出来计算下一层的正交矩阵。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...在这个示例中，group_cols是Store列，而time_col是时间索引ds。...darts数据格式 图 (5) 表示（ds: 143，component:6，sample:1）143 周，6 列，每个商店和周有 1 个样本。...继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。
需要有一个包含datetime字段的'ds'列和一个包含我们想要建模/预测的值的'y'列。 在我们对这些数据进行分析之前，我们需要对y变量进行log变换，尝试将非平稳数据转换为平稳数据。...这也将趋势转换为更线性的趋势。这并不是处理时间序列数据的完美方法，但它可以提高工作频率，在你第一次了解代码时不用担心这个问题。...因为我们使用的是月度数据，Prophet会绘制趋势和每年的季节性，但是如果你使用的是日度数据，你会看到一个周的季节性图表。...从趋势和季节性上看，我们可以看到趋势在潜在的时间序列中起了很大的作用，而季节性在年初和年底的时候发挥了更大的作用。...然后，它根据预测数据创建一个带有置信带的图。 ? 第三部分 在前面两个部分，我们预测了未来24个月的月度销售数据。
输入： 输出： 答案： 6.如何替换满足条件的元素而不影响原始数组？ 难度：2 问题：将arr数组中的所有奇数替换为-1而不更改arr数组 输入： 输出： 答案： 7.如何重塑数组？...输入： 输出： 答案： 25.如何在python numpy中导入含有数字和文本的数据集，并保持的文本完整性？ 难度：2 问题：导入iris数据集并保持文本不变。...答案： 40.如何将数值转换为分类（文本）数组？...难度：2 问题：查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。 答案： 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值？...难度：3 问题：查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值 输入： 输出： 答案： 60.如何将PIL图像转换为numpy数组？
因个人其他事情分散太多精力，对插件的功能开发未能有太多时间投入，间隔将近一个月也没有太大的功能性开发突破。...第11波-快速批量插入图片并保护纵横比不变 修复在不同工作表不能插入相同的图片的bug 【重新调整图片】按钮可以对筛选或排序引起图片错位时使用，此时尽量保持数据插入是整列插入的，而不是分散到多列的插入图片...，因第13波可以使用自由报表功能，把整列插入的图片转换为自由布局的多列显示，故此处的【重新调整图片】不再做其他场景使用。...第13波-一键生成自由报表 修复了当双击【选择报表引用列】时，整个窗体会最小化而不能再次正常显示的问题。...第16波-N多使用场景的多维表转一维表 修复多级表头转换为一维表时，保留字段过多时，数据转换会出现错位问题 新增当多级表头，需要双击选择某一数值字段时，自动把选择的数值字段对应的单元格的文本存放至左侧的列值字段名位置
更多干货，第一时间送达 删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...SliceGPT 的核心思想是删除权重矩阵中的行和列来降低网络的嵌入维数，同时保持模型性能。...与其他剪枝方法不同，SliceGPT 会剪掉（切掉！）权重矩阵的整行或整列。在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。...在论文中，作者首先介绍了在 RMSNorm 连接的 Transformer 网络中如何实现不变性，然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练的网络转换为 RMSNorm。...不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。在本文的例子中，可以对 transformer 的权重应用任何正交变换 Q 而不改变结果，因此计算可以在任何变换状态下进行。
读写文件 NumPy还支持读写各种类型文件和文本文件，并从中加载处理数据。 当你想快速读取数据时，此类功能能够快速将其转换为数组格式。...在本示例中，调用np.sort()返回了一个新的已排序数组，而原数组保持不变。可以看到，新数组已按升序排列。 4. 数组索引、切片和迭代 注释： 导入NumPy库，并将其命名为np。...上述示例将原始数组转换为了一个两行三列的二维数组。 6. 矩阵操作 注释： 导入NumPy库，并将其命名为np。 使用np.array()函数分别创建两个二维数组A和B，用来表示矩阵乘法的操作数。...请注意，矩阵C中每个元素都是通过将矩阵A和B的对应元素相乘并在加以加之后计算而得出的，而数组D是原始矩阵A的转置。 7. 数组运算 注释： 导入NumPy库，并将其命名为np。...在本示例中，将使用reshape()方法将原数组初始化为一个两行、三列的数组。因此，函数返回一个Reshaped数组，其中第一行包含数字[1, 2, 3]，而第二行包含数字[4, 5, 6]。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...，person不变成长数据 gather(widedata, variable, value, -person) person variable value 1 A grade...89 5 B score 98 6 C score 90 gather()函数比reshape2包中melt()函数的优势: 它可以只gather若干列而其他列保持不变...整合两个变量之间的若干列, 而保持其他列不变： long <- gather(wide, variable, value, grade:age) long person variable value...score 1 A 5.000000 89 2 B 5.333333 98 3 C 4.000000 89 4 D 7.000000 89 其他数据的预处理方法及缺失值的处理方法
机器之心报道 编辑：张倩、佳琪 删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...SliceGPT 的核心思想是删除权重矩阵中的行和列来降低网络的嵌入维数，同时保持模型性能。...与其他剪枝方法不同，SliceGPT 会剪掉（切掉！）权重矩阵的整行或整列。在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。...在论文中，作者首先介绍了在 RMSNorm 连接的 Transformer 网络中如何实现不变性，然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练的网络转换为 RMSNorm。...不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。在本文的例子中，可以对 transformer 的权重应用任何正交变换 Q 而不改变结果，因此计算可以在任何变换状态下进行。
使用其他的日期和时间类如果我们只关注年份和月份，并不需要具体的日期和时间信息，那么我们可以考虑使用其他的日期和时间类型，例如YearMonth。...：" + reportDate); // 在这里可以将解析的日期存储到数据库或进行其他的业务逻辑 } } catch (IOException...对于每一行日期数据，我们使用YearMonth.parse方法将其解析为YearMonth对象，然后将其打印出来或进行其他的业务逻辑。...在实际应用中，您可以根据具体需求，将解析的月度报告日期存储到数据库中或进行其他的数据处理和计算。 总结： 通过这个示例，我们展示了如何在实际应用场景中解析日期数据，并将其转换为适合的日期和时间类型。...修改器方法通常会返回一个修改后的副本对象，并保留原始对象的值不变。
节日分析可能需要和去年的相同节日对比，或者和上个节日对比，或者和节前对比；平时分析可能既要看年度汇总数据，又要看月度汇总，还有上周的，昨天的等等。...最简单的数据提取如下图所示，手动收入需要提取数据的开始日期和结束日期，在G列使用CUBEVALUE函数调用Power Pivot中新建的销售额度量值，CUBERSET指定日期范围为E列和F列的值。...任意日期周期对比时，只需改变E和F的日期范围，下拉G列的CUBE公式，年、季、月、周、日、节日，都是随意。 接下来可能会遇到一个问题，我想看每个维度的详细数据（本例为每个员工），怎么办？...G列公式加入维度条件，如下图红框所示。红框中，第一个销售员指销售员这张维度表，第二个销售员指表中的列。 接着，你可能会问，我想看任意时间范围的所有指标怎么办？...复制G列的公式，把其中的销售额度量值替换为别的指标，依次排列。 Power BI做到以上效果是可能的，但是是困难的；Excel是灵活的、容易的。
我在read_csv函数中使用了“ parse_dates”参数将“日期”列转换为DatetimeIndex格式。...将所有其他列也绘制在一个图中以同时检查所有它们的曲线将是一个好主意。 df.plot(subplots=True, figsize=(10,12)) ?...现在，将日数据和周平均“Volume”画在同一幅图上。首先，使用重采样方法制作每周平均数据集。...变化百分比 我将使用开始计算的月度数据。这次我选择了条形图。它清楚地显示了百分比的变化。有一个百分比更改函数可用来获取percent_change数据。...例如，如果向' High '列元素添加展开函数，则第一项元素保持不变。第二个元素成为第一个和第二个元素的累积，第三个元素成为第一个、第二个和第三个元素的累积，以此类推。
最后我们还对比Moirai 与其他两个基础模型之间的差异，例如训练数据的大小、模型参数的数量以及它们是否允许多变量预测。...例如日常销售数据可能揭示出月度汇总中看不到的模式，如每周周期或特定日的影响。 概率预测不仅仅提供点预测，还提供可能的未来结果分布。...论文使用的补丁大小取决于数据频率，其中低频率数据具有较小的补丁，高频率数据具有较大的补丁大小： 年度和季度 → 补丁大小 8 月度 → 补丁大小 8, 16, 32 周和日...它在保持任何一对标记之间的相对距离的同时捕获了每个标记的绝对位置。 二进制注意力偏差允许模型实现不变性 —— 将变量视为无序的。...我们还对数据集进行了一些预处理，进一步提高数据的可用性。 我们首先导入库并设置全局变量。设置日期列、目标列、动态协变量、序列的频率以及预测的时间范围。
今天我们来学习一个简单的功能，就是一行转多行，本文将介绍如何通过Excel实现，下一篇将介绍Hive中的实现方法。 1、数据 先来看看我们的数据，主要有2列，分别是班级和姓名。 ?...本文主要想实现的功能即将上图左侧的数据格式转换为右侧的数据格式。即实现一行转多行的功能。 先看第一个需求，想必熟悉Excel的同学也清楚如何将字符串按照指定的分隔符进行拆分： ?...首先选中我们的数据区域，点击数据-》获取与转换-》从表格： ? 随后即可进入power query的页面，接下来需要做两步，第一是对姓名一列进行分列，第二步是进行逆透视。...首先是分列，选中学生一列之后点击上方拆分列，并选择按分隔符分列即可： ? 分列后结果如下： ? 然后选中学生对应的三列，点击上面转换选项卡里面的逆透视列： ? 结果如下： ?...想必大家对于数据透视表都比较熟悉了，那么逆透视就是透视的逆过程，如下图，从右边到左边可以称作透视过程，而从左边到右边则是逆透视的过程： ?
微信正式上线“微信指数”，但微信指数数据从哪里来？目前官方是这么个说法：1、捕捉热词，看懂趋势；2、监测舆情动向，形成研究结果；3、洞察用户兴趣，助力精准营销。...之前张晓龙说过好几次，少就多，所以，微信指数能否作为一个搜索引擎的逻辑概念，从哪里调取数据来源？微信公众号的文章？还是微信嵌入进来的各种第三方网站的内容来源？或者是其他？...WCI-12.0保持原有评估维度和指标权重设置，在此基础上将“总阅读数”指标改为“日均阅读数”，为避免和“平均阅读数”造成误解，将“平均阅读数”改为“篇均阅读数”（点赞数同作调整），其他暂不变。...其中，R为评估时间段内所有文章（n）的阅读总数； Z为评估时间段内所有文章（n）的点赞总数； d为评估时间段所含天数（一般周取7天，月度取30天，年度取365天，其他自定义时间段以真实天数计算）；...我们再来看看微信官方的说法 微信指数的应用场景 1、捕捉热词，看懂趋势 微信指数整合了微信上的搜索和浏览行为数据，基于对海量数据的分析，可以形成当日、7日、30日以及90日的“关键词”动态指数变化情况，
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