来源:DeepHub IMBA本文约6100字,建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式: 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
Python语言已经无所不能了,今天就来分享一下,如何使用Python来录制和播放音频文件。
二、从 Structured Data 到 Structured Streaming
我们在利用pandas开展数据分析时,应尽量避免过于「碎片化」的组织代码,尤其是创建出过多不必要的「中间变量」,既浪费了「内存」,又带来了关于变量命名的麻烦,更不利于整体分析过程代码的可读性,因此以流水线方式组织代码非常有必要。
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料,几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你,让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
我们在利用pandas开展数据分析时,应尽量避免过于碎片化的组织代码,尤其是创建出过多不必要的中间变量,既浪费了内存,又带来了关于变量命名的麻烦,更不利于整体分析过程代码的可读性,因此以流水线方式组织代码非常有必要。
pandas 包含一组紧凑的 API,用于执行窗口操作 - 一种在值的滑动分区上执行聚合的操作。该 API 的功能类似于groupby API,Series和DataFrame调用具有必要参数的窗口方法,然后随后调用聚合函数。
playsound是纯Python、跨平台、单功能模块,不依赖于播放声音。使用此模块,可以使用一行代码播放声音文件:
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
前两天刷哔哩哔哩,看了两期《小翔哥是世界上最帅的男人》和《笑死人的倒放挑战》视频,视频里他们将语音或者音频倒着播放,特别搞笑。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
在零售、经济和金融等行业,数据总是由于货币和销售而不断变化,生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记,实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的,主流落地领域主要有:视觉,听觉,AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
•一、DataFrame•二、指定字段转换为DataFrame •2.1 CYPHER语句 •2.2 Python转换代码•三、将一个图转换为DataFrame •3.1 CYPHER语句 •3.2 Python转换代码
pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它是建立在 Python 编程语言之上的。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
RDD是Spark编程中最基本的数据对象, 无论是最初加载的数据集,还是任何中间结果的数据集,或是最终的结果数据集,都是RDD。 在Pyspark中,RDD是由分布在各节点上的python对象组成,如列表,元组,字典等。 RDD主要是存储在内存中(亦可持久化到硬盘上),这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点,节省了重新读取硬盘数据的时间。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
在今日,Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言,在掌握了Python后,你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢?
本文主要来讲一个kafka的group coordinator。在kafka0.9.0版本的时候,开始启用了新的consumer config,这个新的consumer config采用bootstrap.servers替代之前版本的zookeeper.connect,主要是要渐渐弱化zk的依赖,把zk依赖隐藏到broker背后。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的pandas节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
通过前面的一系列文章的学习,我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法,例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”,但我们通常也需要“创建新文件”。下面,我们就来学习如何创建一个空的数据框架(例如,像一个空白的Excel工作表)。
近年来随着大数据的兴起,分布式计算引擎层出不穷。Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用。Hadoop 的设计核心思想来源于 Google MapReduce 论文,灵感来自于函数式语言中的 map 和 reduce 方法。在函数式语言中,map 表示针对列表中每个元素应用一个方法,reduce 表示针对列表中的元素做迭代计算。通过 MapReduce 算法,可以将数据根据某些特征进行分类规约,处理并得到最终的结果。
有时,机器学习模型的可能配置即使没有上千种,也有数百种,这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能,因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此,在复合特征空间中,我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合,然而,在scikit-learn中,我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法,那么你并不孤单。
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将一个以小时为列、天为行的矩阵转换为连续的行序列,形成时间序列。如何重新排列 Python pandas DataFrame?
Source 必须不断地到达数据以进行流式查询。 Source 必须具有单调递增的进度概念,用 offset 表示。 Spark 将定期查询每个 Source 以查看是否有更多数据可用
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库,它是基于之前介绍的NumPy构建的,使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 📷 首先,使用下面的pandas导入约定: pd是pan
pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时,一次性将数据读入 内存中,当数据很大时内存溢出,无法处理;此外,很 多执行算法是单线程处理,不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle,它将数据集分成数据块, 好处是: • 在读取数据时,不是将数据一次性全部读入内存中,而 是分片,用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构,弹性拓展硬件资源。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章,旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
这一系列一共三部分,里面的一些技巧可能暂时用不上,但是相信总有一天你会接触到,建议收藏
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
在Pandas中,选择不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下:
接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列(7)》,这算是Spark的终结篇了,从Spark的入门到现在的Structured Streaming,相信很多人学完之后,应该对Spark摸索的差不多了,Spark是一个很重要的技术点,希望我的文章能给大家带来帮助。
本期记录只上干活,废话不多说,主要是后面与HEG配合使用,实现一系列研究与反演操作。
导读:本文要介绍的这些技法,会用Python读入各种格式的数据,并存入关系数据库或NoSQL数据库。
在使用商户信息数据时,通常直接拿到的数据会存在数据信息杂乱都情况,需要经过一定清洗整理才可以使用,本次就通过一个小案例介绍商户信息数据清理的基本方法。
测试数据集是一个微型的手工数据集,你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
最近和一些同学交流的时候反馈说,在面试Kafka时,被问到Kafka组件组成部分、API使用、Consumer和Producer原理及作用等问题都能详细作答。但是,问到一个平时不注意的问题,就是Kafka的幂等性,被卡主了。那么,今天笔者就为大家来剖析一下Kafka的幂等性原理及实现。
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