对具有稀疏列的pandas.DataFrame中行的基于索引的访问 - 腾讯云开发者社区

1、简介论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.08303.pdf 最近，基于 Transformer 的架构被用于越来越多被应用于Table QA。...第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...此外，RCI Interaction 模型优于最先进的基于 Transformer 在非常大的表语料库（TAPAS 和 TABERT）上进行预训练的方法，在标准 WikiSQL 基准上实现了 ∼3.4%...RCI Interaction：序列化文本会使用[CLS]和[SEP]将问题与行或者列文本进行拼接，然后这个序列对被输入至ALBERT 。...对 RCI 模型的单元级别置信度设置一个阈值，并按预测的问题类型，进行聚合，产生最终答案，即可用于单元格的查找问题，也可以用于聚合成单个数字的问题。

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基于LSM的Key-Value数据库实现稀疏索引篇

上篇文章简单的填了一个坑基于LSM数据库的实现了WAL，在该版本中如数据写入到内存表的同时将未持久化的数据写入到WAL文件，在未将数据持久化时程序崩溃，可通过WAL文件将数据还原恢复从而避免了数据的丢失...目前此基于LSM的数据库还有三大坑： 1、索引问题 2、SSTable合并问题 3、单机版本问题；本篇文章将解决其中的一个坑，索引问题；索引问题到目前为止还没有详细解释当前系统的索引问题到底是什么...，索引文件过大后维护的性能、查询性能就会大幅下降；索引此时需要解决索引文件快速增大问题；这里引入了：稀疏索引，稀疏索引也是业内比较常见，普遍用到的数据结构；下面详细介绍对比全量索引与稀疏索引的区别；...image.png 全量索引树为每个key存储对应的key在数据文件中的起始位置、数据项长度，导致其索引结构无比庞大； image.png 经过优化，此稀疏索引树结构每隔指定间隔才存储一个索引项...，在查询与之前也有不少区别；全量索引：使用key在索引树查找对应数据项，根据索引存储的start、length去对应的数据文件读取相应的数据；稀疏索引：在索引树中查找最后一个小于所查询key

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索引扫描时，对同一个叶子块访问多次的原因初探

观察索引扫描会按何种次序进行索引块的访问时，我发现了一种现象，即会有部分叶子块被访问两次或更多。以下是我自己对这种现象的重现，以及对产生该现象原因的初步判断。...创建测试表，其中C1列为CHAR（256），目的是使该列占用字节数较多，使得后面在该列上创建索引时，可以用较少的行数构建出2层的索引。...，所以此时，对索引的访问方法为索引范围扫描。...因此，会出现对最左侧叶子块的第三次访问。如果我们发出一条查询最左侧叶子块中的最大值的SQL，又会是什么访问情况呢？...因此，这时会再次访问右侧的叶子块。如果换成唯一索引，其访问行为，又会有一些差异。删除原索引，仍在C1列上创建唯一索引。

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python的高级数组之稀疏矩阵

非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...稀疏矩阵的格式存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够容易实现矩阵的各种运算。...indptr[i]:indptr[i+1]]是一个具有行i中非零元素的列索引的整数数组。...行偏移：CSR中行索引被压缩，没有行索引，这里用行偏移表示行索引。实例： ?...2:3]=[3]… (2) 稀疏列矩阵CSC（Compressed Sparse Column）,用于CSC格式的类型为：csc_matrix 按列对矩阵进行压缩的。

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pandas.DataFrame()入门

以下是一些常用的参数：data：输入数据，可以是字典、列表、ndarray等。index：为DataFrame对象的索引指定标签。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...这个示例展示了使用pandas.DataFrame()函数进行数据分析的一个实际应用场景，通过对销售数据进行分组、聚合和计算，我们可以得到对销售情况的一些统计指标，进而进行业务决策和分析。...Vaex：Vaex是一个高性能的Python数据处理库，具有pandas.DataFrame的类似API，可以处理非常大的数据集而无需加载到内存中，并且能够利用多核进行并行计算。

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POLARDB IMCI 白皮书云原生HTAP 数据库系统一列式数据是如何存储与处理的

第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。...然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。...为此，PolarDB-IMCI实现了一个行ID定位器（即两层LSM树）来将主键映射到列索引中行的物理位置。数据包布局。...例如，当查询语句指定WHERE子句谓词时，可以使用所引用列的包元数据来检查是否可以跳过对该包的扫描。为了更好地理解在数据包上进行DML操作的流程，现在我们描述如何在列索引数据结构上进行DML操作。...PolarDB-IMCI定期检测和重新排列底部的数据包，以保持列索引的无效行的低水位。例如，稀疏数据包，有效行少于一半，被选为下溢。

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在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

输入CSR矩阵，该矩阵仅存储矩阵的非零值和对其原始位置的引用。重要的是CSR格式可以节省内存，同时仍允许快速行访问和矩阵乘法。...这将返回具有余弦相似度值的成对矩阵，如：然后将通过相似性阈值（例如0.75或0.8）过滤此矩阵，以便对认为代表相同实体的字符串进行分组。...矩阵，它会成为一个对象，具有三个属性- ，，row -分别包含以下三个数组，：coldata [0, 1, 3, 3]：每个非零值的行索引（0索引） [3, 1, 0, 3]：每个非零值的列索引（0索引...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。...最后一点如果希望按两列或更多列而不是一列进行分组，则可以创建一个临时列，以便在DataFrame中对每个列连接成单个字符串的条目进行分组： columns_to_group = ['legal_name

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【强化学习】开源 | 基于潜空间搭配的以模型为基础的强化学习方法，适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务

(如图像)的情况下可以进行规划未来的能力，为自主智能体提供了广泛的功能。...基于可视化模型的强化学习(RL)方法直接计划未来的行动，在只需要短期推理的任务上显示了令人印象深刻的结果，然而，这些方法在临时扩展的任务上表现不佳。...我们认为，通过规划一系列的状态而不是仅仅是行动来解决长期任务更容易，因为行动的效果会随着时间的推移而大大增加，而且更难优化。...为了实现这一点，我们借鉴了搭配的思想，这一思想在最优控制文献中，在长视域任务中显示了良好的效果，并利用学习的潜在状态空间模型将其适应于基于图像的设置。...由此产生的潜在配置方法(LatCo)优化了潜在状态的轨迹，改进了之前提出的基于视觉模型的任务RL方法，该方法适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务。主要框架及实验结果 ? ? ?

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Spread for Windows Forms高级主题(1)---底层模型

甚至对于参数也同样如此，例如，只要表单未经过排序，数据模型GetValue和SetValue方法中的行和列参数，与表单中行和列的参数索引就是相同的。并非所有Spread名字空间的内容都包含在模型中。...如果你在模型中添加了一些列，那么这些列也会被添加到表单中。只要表单未经过排序，数据模型GetValue和SetValue方法中的行和列参数，与表单中行和列的参数索引就是相同的。...速度和性能的平衡如果你从DefaultSheetDataModel 上派生，并使用GetValue和SetValue的实现来存储数据，那么它将通过我们对稀疏数组和矩阵的实现在内存使用和访问速度之间进行平衡...当模型很大，并且很稀疏时（例如有至少三分之二是空的），访问速度会变得很慢（需要使用二分查找法），并且内存使用效率也会降低。...在模型不是很大的情况下（少于32K行和列时），并且不稀疏（至少三分之一是满的），访问速度会很快（不需要使用二分查找法）并且内存使用效率很高。

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匹配追踪算法进行图像重建

MP算法Python版 MP算法原理：算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性，这种相关性通过信号与原子库中原子的内积表示，即内积越大，表示信号与字典库中的这个原子的相关性越大，因此可以使用这个原子来近似表示这个信号...MP算法的执行步骤如下：输入：字典矩阵\mathrm{A}，信号向量y，稀疏度k. 输出：x的k稀疏逼近\hat{x}....更新索引集\Lambda_t = \Lambda_{t-1} \cup \{\lambda_t\}，记录找到的字典矩阵中的重建原子集合A_t = [A_{t-1}, A_{\lambda_t}]....k = codebook.shape[1] # 字典dictionary中向量的个数 result = np.zeros((k, n)) # 系数矩阵result中行数等于dictionary...10的重建结果 [nbc8qda8jj.png] 稀疏系数设置为20的重建结果 [j01cnti44g.png] 稀疏系数设置为30的重建结果可以看到随着稀疏值的增大，重建的的结果会越来越好，但是稀疏度降低

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Python数据分析 | Pandas核心操作函数大全

index, dtype, copy) [77a7ce9315a583b71145b8ee41567cc6.png] 1.1 从numpy array创建Series 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度...如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。...通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。...DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以被看做为一个共享相同索引的Series的字典。它的列的类型可能不同，我们也可以把Dataframe想象成一个电子表格或SQL表。....png] 2.13 pandas Dataframe多数据源合并两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列

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HBase工作原理

每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key。 Meta Block Index段(可选的)–Meta Block的索引。 Trailer–这一段是定长的。...按列存储，空的数据不占用空间，当存储稀疏数据时，不会浪费空间。按例存储，同一列的数据存放在一起，而同一列的数据一般都是同样的类型的内容相似的数据，可以实现非常高效的压缩，节省空间。...4．hbase和hive和传统的关系型数据库的比较比起传统的关系型数据库，可以存储半结构化非结构化的数据，可以存储和处理更大级别的数据，提供高效的查询，对于稀疏数据的处理更好，具有更好的横向扩展性...列族设计过多，会非常消耗内存。 2.经常要在一起查询的数据最好放在一个列族中，尽量的减少跨列族的数据访问。 3.如果有多个列族，多个列族中的数据应该设计的比较均匀。...2、行键的设计 hbase表中行键是唯一标识一个表中行的字段，所以行键设计的好不好将会直接影响未来对hbase的查询的性能和查询的便利性，所以hbase中的行键是需要进行设计的。

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稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能

什么是稀疏矩阵稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。...访问数据：O(1)。 N是假设行和列具有相同长度并形成正方形矩阵的行/列数。...3.通过数组存储方式优化在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。存储的三个数组：值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。...访问：O(1)。总结相较于传统的数组存储或键值对存储，稀疏矩阵存储采用一种基于行索引的数据字典存储方法，这种方法在处理松散布局的表格数据时表现出色。

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数据库的唯一索引_数据库唯一索引是什么

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。唯一索引是不允许表中任何两行具有相同索引值的索引。当现有的数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许把新创建的唯一索引与表一起保存。...数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。...在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。...在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的索引顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。...与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

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如何写成高性能的代码（三）：巧用稀疏矩阵节省内存占用

搜索数据：O(N2) 访问数据：O(1) N是假设行和列具有相同长度并形成正方形矩阵的行/列数。...通过稀疏矩阵存储方式优化在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。以这种方式按列压缩稀疏矩阵存储的三个数组：值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。...稀疏矩阵具体的插入，、删除，、搜索，、访问的代码，大家可以自己来搜索，这方面的资料网上有很多。，这里不一一列举。...和上面一样，来看看这种方式的复杂度：空间：O(N) 插入：O(N) 删除：O(N) 搜索：O(N) 访问：O(1) 相较于传统的数组存储或是键值对存储，稀疏矩阵存储构建了基于行索引为 Key 的数据字典

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知识查差缺不漏贴：索引的分类

唯一索引：唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。...非唯一索引：非唯一索引是相对唯一索引，允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，数据库是允许将新创建的索引与表一起保存。...这时数据库不能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。主键索引：数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。...聚集索引（也叫聚簇索引）：在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。...与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

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. | 基于大规模数据标注和深度学习对组织图像进行具有人类水平性能的全细胞分割

然后作者用TisseNet训练了一种基于深度学习的分割算法Mesmer。...为了解决第二个挑战，作者开发了Mesmer，这是一种基于深度学习的组织数据核和全细胞分割算法，它用于可扩展的、对用户友好的组织成像数据分割。...由于作者的 “人在环路” 数据标注方法的可扩展性，TissueNet大于以前所有发布的数据集的总和(图1b)，具有130万个全细胞注释和120万个细胞核注释。...3.Mesmer算法及其性能为了满足细胞分割对准确性和速度的要求，团队创建了 Mesmer，这是一种基于深度学习的组织数据核和全细胞分割算法。...综上所述，前面的分析表明，Mesmer执行的全细胞分割具有人类水平的性能，并且以前的细胞分割算法在组织数据方面没有达到与人类性能相当的水平。

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SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（上）

稀疏向量的压缩存储在矩阵运算中，我们常常将矩阵视为有序的向量组。对于稀疏矩阵，我们同样可以将其视为有序稀疏向量组。通过针对每个稀疏向量进行压缩存储，我们可以实现对稀疏矩阵的压缩存储。...实际上，基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略主要可以分为两种：稀疏向量序列法和索引值分离法。...SciPy LIL 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解稀疏向量的二元组存储策略外加上基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略，这主要是因为 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵用的存储策略就是基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略的第...) matrix([[0, 1, 2, 0], [3, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1]], dtype=int32) 目前为止，我们可以发现 LIL 格式的稀疏矩阵按照行列索引访问或者修改对应值的操作可以看成是先通过行索引找到两个有序顺序表...因为是基于有序行向量组的压缩存储，所以列切片的效率非常低。

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SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

此外，分层存储结构也便于数据的分级保护和管理，不同层级的数据具有不同的访问权限和安全性，有助于维护系统的安全性和稳定性。...此外，时间局部性原理还对于操作系统的任务调度、文件系统的数据组织以及数据库索引的设计等方面具有重要的指导作用。...因此，获取 LIL 格式的稀疏矩阵中的某一行（第 i 行）的非零元素的列索引和元素值只需要分别访问 rows 属性（数组）第 i 个元素（动态数组）和 data 属性（数组）的第 i 个元素（动态数组）...part 06、下回预告 BETTER LIFE 不同于 LIL 格式的稀疏矩阵把相邻两行的非零元素的列索引和元素值存储在内存的不同位置，CSR 格式的稀疏矩阵中相邻两行的非零元素的列索引和元素值在内存中是紧密相连的...我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组，然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。

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Python AI 教学 | 矩阵补全（matrix completion）的实现及应用

假设你现在手头上有一个用户的观影历史数据矩阵，这个矩阵的行表示用户，列表示电影，矩阵中的元素为观众给电影的星级，1-5代表着用户对电影的喜爱程度递增。...矩阵局部见下图：如果需要设计一个简单的算法向观众001推荐他可能喜欢的电影，在协同过滤推荐算法里，如果使用基于基于用户的协同过滤，我们需要先找到与观众001相似的另一个用户B，并将B感兴趣而...我们知道矩阵的秩度量的是矩阵行列之间的相关性，如果矩阵各行或各列是线性无关的，那么其是一个满秩的矩阵，这里的低秩相对于矩阵的行数和列数而言的，如果矩阵的秩远小于此，则矩阵就是一个低秩的矩阵。...，造成用户与用户之间会有一定的线性关系，这说明了这个稀疏矩阵同时也是一个低秩矩阵。...数据，局部见下图： 4.2.2 数据预处理将数据转置为一个矩阵，其中行索引为用户ID，列索引为电影ID，矩阵内元素为用户对电影的评级。

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【NAACL 2021】RCI：在基于 Transformer 的表格问答中行和列语义捕获

基于LSM的Key-Value数据库实现稀疏索引篇

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python的高级数组之稀疏矩阵

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