pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
GLKit框架提供了View和ViewController类，它们消除了OpenGL ES内容绘制和动画制作所需的设置和代码维护。 GLKView类管理OpenGL ES基础结构并为绘图代码提供位置，而GLKViewController类则为GLKit视图中的OpenGL ES内容的平滑动画提供渲染循环。 这些类扩展了用于绘制视图内容和管理视图表示的标准UIKit设计模式。 因此，您可以将精力主要放在您的OpenGL ES渲染代码上，并让您的应用程序快速启动并运行。 GLKit框架还提供了其他功能来简化OpenGL ES 2.0和3.0的开发。
其他的像是“magnificently,” “gleamed,” “intimidated,” “tentatively,” 和“reigned,”这些辅助奠定段落基调的词也是很好的选择。它们表示情绪，这对数据科学家来说可能是非常有价值的信息。 所以，理想情况下，我们会倾向突出对有意义单词的表示。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
我们希望为模型准备或分析的数据是完美的。但是数据可能有缺失的值、异常值和复杂的数据类型。我们需要做一些预处理来解决这些问题。但是有时我们在分类任务中会遇到不平衡的数据。因为在我们的生活中，数据不可能是平衡的，这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。
在1998年被广泛引用的论文中，Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
Origin是一款功能强大的数据分析和绘图软件，它可以帮助用户高效地进行科研工作、生产工作和教学工作。本文将详细介绍Origin的特色功能和使用方法，并通过实例来说明其应用价值。
注意读取数据的数组下标不要越界！GDAL并不会自动帮你处理下标越界的问题，它只会报错。因此特别当你想用部分读取的方式处理一个很大的文件时，对边界的处理需要你特别的注意，必须正好读完不能越界也不能少读。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时，代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。在各种基本渲染器中通常发生的情况是，网格单元的中心被覆盖的那一刻，像素颜色立即从白色变为黑色。标准GPU渲染也不例外。请参见图5.14的最左侧列。
图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。
来源 | 小白学视觉 头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。 VATbox VATbox，作为n一个我们所暗示的，涉及增值税问题（以及更多）的发票世界的问题之一是，我想知道有多少发票是一个形象？为了简化问题，我们将问一个二元问题，图像中是否有一张发票或同一图像中有多张发票？为什么不使用文本（例如TF-IDF）？为什么只使用图像像素作为输入？因此，有时我们没有可靠的OCR，有时OCR花费了我们金钱
标题中的“完整指南”并不意味着，它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。
读写影像可以说是图像处理最基础的一步。关于使用GDAL读写影像，平时也在网上查了很多资料，就想结合自己的使用心得，做做简单的总结。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 DeepMind 的这个模型，可以说是「看一眼」就学会了。 关于智能，其关键点是在得到一个简短的指令时快速学习如何执行新任务的能力。例如，一个孩子在动物园看到动物时，他会联想到自己曾在书中看到的，并且认出该动物，尽管书中和现实中的动物有很大的差异。 但对于一个典型的视觉模型来说，要学习一项新任务，它必须接受数以万计的、专门为该任务标记的例子来进行训练。假如一项研究的目标是计数和识别图像中的动物，例如「三匹斑马」这样的描述，为了完成这一任务，研究者将不得不收集数千张图片，并在每
我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉，但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 自举法的快速回顾 自
本文介绍在ArcMap软件中，依据焦点统计、滤波器、重采样等工具，对栅格图层进行平滑、滤波处理的多种不同方法。
自《NumPy 秘籍》第一版以来，NumPy 团队引入了新功能； 我将在本章中对其进行描述。 您可能不太可能阅读本书的第一版，而现在正在阅读第二版。 我在 2012 年撰写了第一版，并使用了当时可用的功能。 NumPy 具有许多功能，因此您不能期望涵盖所有功能，但是我在本章中介绍的功能相对重要。
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。
粒子滤波也是一个十分经典的算法，它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布，然后在计算后验概率（pdf）时，利用正态分布的性质，可以计算出来；而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的。蒙特卡洛方法很清楚的一点是采样的粒子越多，概率分布越准确，但是计算速度会下降。也就是说如何分布你的有限个数的采样粒子来得到更为准确的后验概率分布是粒子滤波一直在做的事情。在本文中粒子滤波的改善一个是局部采样，另一个是采样时更好的概率分布来得到更精确的后验概率。在闭环检测这里则是应用了深度学习的方法。具体实现可以随笔者一起看下面的文章。
机器学习流程 source: https://mlr3book.mlr-org.com/images/ml_abstraction.svg
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。
在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
使用OpenGL ES的许多方面都是平台无关的，但在iOS上使用OpenGL ES的一些细节需要特别注意。 尤其是，使用OpenGL ES的iOS应用程序必须正确处理多任务，否则在转到后台时可能会被终止。 在为iOS设备开发OpenGL ES内容时，您还应该考虑显示分辨率和其他设备功能。
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
所谓的重采样，就是改变⾳频的采样率、sample format、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。 需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time
FFmpeg在很多地方都运用了缓存机制，比如《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“3.3.2 对视频流重新编码”介绍了编解码的数据缓存，不单是视频编码过程和视频解码过程有缓存，甚至连音频重采样都用到了缓存。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
选自Analytics Vidhya 作者：Upasana Mukherjee 机器之心编译 参与：马亚雄、微胖、黄小天、吴攀 如果你研究过一点机器学习和数据科学，你肯定遇到过不平衡的类分布（imbalanced class distribution）。这种情况是指：属于某一类别的观测样本的数量显著少于其它类别。 这个问题在异常检测是至关重要的的场景中很明显，例如电力盗窃、银行的欺诈交易、罕见疾病识别等。在这种情况下，利用传统机器学习算法开发出的预测模型可能会存在偏差和不准确。 发生这种情况的原因是机器学习
本文介绍的内容来自于我们近期被 NeurIPS 2020 接收的工作 MESA: Boost Ensemble Imbalanced Learning with MEta-SAmpler。欢迎Discussion/Star/Cite！
AD9528是ADI(亚德诺半导体技术有限公司, Analog Devices, Inc. 简称ADI )出品的一款双级PLL，集成JESD204B SYSREF发生器，可用于多器件同步。第一级锁相环(PLL) (PLL1)通过减少系统时钟的抖动，从而实现输入基准电压调理。第二级PLL (PLL2)提供高频时钟，可实现来自时钟输出驱动器的较低积分抖动以及较低宽带噪声。外部VCXO提供PLL2所需的低噪声基准电压，以满足苛刻的相位噪声和抖动要求，实现可以接受的性能。片内VCO的调谐频率范围为3.450 GHz至4.025 GHz。集成的SYSREF发生器输出单次、N次或连续信号，并与PLL1和PLL2输出同步，以便对齐多个器件的时间。
下图1所示是一个常见的需求，在多个列中放置着每个月份的数据，需要将月份移到单个列中，同时保留报表中的所有描述性信息。
定制工作时间的方法 详见 Business hour和 Custom business hour、
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