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利用Pandas数据过滤减少运算时间

因此,我想出了一个将它转换为等间隔格式的代码。我知道要分析的起始和结束位置。然后,我定义了一个名为delta的参数作为增量。...我创建了一个名为mesh的numpy数组,它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后,我决定对数据帧进行迭代,以获取给定的时间戳(代码中为17300),来测试它的运行速度。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...对于给定的参数,我必须进行9101次迭代,这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且,这只是对于单个时间戳值,我还有600个时间戳值(全部需要900个小时才能完成吗?)。...idx, weights=df.Elevation, minlength=len(mesh))averages /= np.bincount(idx, minlength=len(mesh))方法二:将数据转换为

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Pandas 中最常用的 7 个时间戳处理函数

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。...它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量:时间增量表示时间差异,它们可以是不同的单位。示例:“天、小时、减号”等。...“Timedelta”功能允许输入任何天单位(天、小时、分钟、秒)的时差。 在第二个代码中,使用“offsets.BDay()”函数来显示下一个工作日。...这是“tz_localize()”函数完成的。我们现在知道当前时区是“UTC”。使用“tz_convert()”函数,转换为美国/太平洋时区。...data’] = np.random.randint(0, 100, size =(len(dat_ran))) print(df.head(5)) 在上面的代码中,使用“DataFrame”函数将字符串类型转换为

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    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    时间增量或间隔(duration):引用确切的时间长度(例如,间隔为 22.56 秒)。 在本节中,我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。...Python 中的日期和时间 Python 世界有许多可用的日期,时间,增量和时间跨度表示。...他们的缺陷是当你处理大量的日期和时间的时候: 正如 Python 数值变量的列表不如 NumPy 风格的数值数组,与编码日期的类型化数组相比,Python 日期时间对象的列表不是最优的。...时间的类型化数组:NumPy 的datetime64 Python 的日期时间格式的缺陷,启发了 NumPy 团队,向 NumPy 添加一组原生时间序列数据类型。...datetime64数组中的统一类型,这类操作可以比我们直接使用 Python 的datetime对象快得多,特别是当数组变大时(我们在“NumPy 数组的计算:通用函数”中介绍了这种类型的向量化)。

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    NumPy 1.26 中文文档(五)

    数组对象 N 维数组 (ndarray) 标量 数据类型对象 (dtype) 索引例程 对数组进行迭代 标准数组子类 掩码数组 数组接口协议 日期时间和时间增量...类型描述示例 与数组接口(版本 2)的差异 日期时间和时间增量 Datetime64 约定和假设 基本日期时间 日期时间和时间增量算术 日期时间单位 工作日功能...ndarray.dump(file) 将数组的 pickle 转储到指定的文件。 ndarray.dumps() 将数组的 pickle 作为字符串返回。...ndarray.itemset(*args) 将标量插入数组(如果可能,标量会被转换为数组的 dtype)。...ndarray.dumps() 将数组的 pickle 作为字符串返回。 ndarray.astype(dtype[, order, casting, …]) 将数组的副本转换为指定类型。

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    einsum,一个函数走天下

    在实现一些算法时,数学表达式已经求出来了,需要将之转换为代码实现,简单的一些还好,有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等,若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...:diag 张量(沿轴)求和:sum 张量转置:transopose 矩阵乘法:dot 张量乘法:tensordot 向量内积:inner 外积:outer 该函数在 numpy、tensorflow、...对应的 einsum 实现: 下面以 numpy 做一下测试,对比 einsum 与各种函数的速度,这里使用 python 内建的 timeit 模块进行时间测试,先测试(四维)两张量相乘然后求所有元素之和...: 将上面的代码改一下: 相应的运行时间为: 还是 einsum 更快,所以哪怕是单个张量求和,numpy 上也可以用 einsum 替代,同样,求均值(mean)、方差(var)、标准差(std)...不过在 numpy 的实现里,einsum 是可以进行优化的,去掉不必要的中间结果,减少不必要的转置、变形等等,可以提升很大的性能,将 einsum 的实现改一下: 加了一个参数 optimize=True

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    Numpy专题最后一篇,随机数、线性代数与持久化

    今天是Numpy专题第6篇文章,我们一起来看看Numpy库当中剩余的部分。 数组的持久化 在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候,在完成了训练之后,有时候会希望能够将相应的参数保存下来。...既然可以存储,自然也可以读取,我们可以调用numpy的load函数将numpy文件读取进来。...一次是通过Python的循环来实现,一次是通过Numpy的dot函数实现,两者的时间开销相差了足足上百倍。...它等价于np当中的multiply函数。 转置与逆矩阵 转置我们曾经在之前的文章当中提到过,可以通过.T或者是np.transpose来完成。...Numpy中还提供了求解逆矩阵的操作,这个函数在numpy的linalg路径下,这个路径下实现了许多常用的线性代数函数。根据线性代数当中的知识,只有满秩的方阵才有逆矩阵。

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    pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

    (时间间隔) M datetime(日期时间) O (Python) 对象 S, a (byte-)字符串 U Unicode V 原始数据 (void) 于是乎,请看以下例子: ?...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型: ? (2)张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量:使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组:使用.numpy() ?...() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型: a.cpu() 这里需要提一句的是,要先将cuda类型转换为cpu类型,才能进一步将该类型转换为numpy类型。...(2) 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量:使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy:由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

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    使用python创建数组的方法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 本文介绍两种在python里创建数组的方法。第一种是通过字典直接创建,第二种是通过转换列表得到数组。...方法1.字典创建 (1)导入功能 (2)创立字典 (3)将字典带上索引转换为数组 代码示例如下: import numpy as np import pandas as pd data={“name...np.linspace(1,4,4) 在规定的时间内,返回固定间隔的数据。...他将返回“num-4”(第三为num)个等间距的样本,在区间[start-1, stop-4]中 方法2:列表转换成数组 (1)导入功能,创建各个列表并加入元素 (2)将列表转换为数组 (3)把各个数组合并...(4)可视需要转置数组 代码示例如下: import pandas as pd import numpy as np list1=[‘name’,‘sex’,‘school’,‘Chinese’

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    NumPy 1.26 中文官方指南(三)

    :( 必须记住,矩阵乘法有自己的操作符@。 :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量,而v @ A将v视为行向量。这可以节省您的很多转置输入。...:( 您必须记住,矩阵乘法有自己的运算符@。 :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量,而v @ A将v视为行向量。这样可以避免您输入许多转置。...广义上来说,用于与 NumPy 互操作的特性分为三组: 将外部对象转换为 ndarray 的方法; 将执行延迟从 NumPy 函数转移到另一个数组库的方法; 使用 NumPy 函数并返回外部对象实例的方法...DLPack是用于以一种语言和设备不可知的方式将外部对象转换为 NumPy 数组的另一种协议。NumPy 不会使用 DLPack 隐式地将对象转换为 ndarrays。...DLPack 是将外部对象以一种与语言和设备无关的方式转换为 NumPy 数组的另一种协议。 NumPy 不会使用 DLPack 将对象隐式转换为 ndarrays。

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    PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

    sympy的计算结果中,获取计算数值,通常,这能提供更高的精度 #当然,sympy并不以速度见长 #后面的参数是将结果转换为浮点数,否则sympy数据会当做对象存储在numpy矩阵 >>> np.mat...前面的演示中已经有了将NumPy矩阵转换为SymPy矩阵,以及将SymPy的计算结果转换到NumPy的实例。这对用户来说,是非常方便的。 矩阵的LU分解 课程第四讲重点讲解了矩阵的LU分解。...这里也提供一个架构于NumPy之上的子程序,来完成LU分解的功能。子程序内部是将矩阵类型转换为数组类型,从而方便遍历。接着是使用手工消元相同的方式循环完成LU分解。...非满轶的情况,求方程组的特解和通解。将矩阵化简为“简化行阶梯矩阵(Reduced Row Echelon Form)”会非常有用。可惜的是,NumPy依然没有提供内置的支持。...课程中介绍了格拉姆-施密特(Graham-Schmidt)正交化法,将一个列满轶的矩阵A,转换为一个由标准正交向量组构成的矩阵Q。

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    每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

    它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础,比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中,我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...Arange Arange函数用于在指定的时间间隔内创建具有均匀间隔顺序值的数组。我们可以指定起始值、停止值和步长。 ? 默认的起始值是零,默认的步长是1。 ? 7....可以指定每个维度上的大小,只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度的大小。我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10. 转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11....Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量,然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?

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    JAX 中文文档(十二)

    为了使整个包尽可能统一,我们将添加一个 jax.typing 模块,其中包含常见的类型规范,从广义类别开始,例如: ArrayLike 将是可以隐式转换为数组的任何内容的联合:例如,jax 数组、numpy...DTypeLike 将是可以隐式转换为数据类型的任何内容的联合:例如,numpy 数据类型、numpy 数据类型对象、jax 数据类型对象、字符串和内置类型。...最初在模块中可能还有其他符号,例如jex.api_util,随着我们的工作,我们将移除或替换它们。其他的时间会决定。...这在两个日期之间的每个小时检出 JAX 和 XLA,重建所有内容并运行测试。这些脚本结构不同。我们启动工作容器并保持它。然后在容器内,我们只触发增量 XLA 构建,第一次构建除外。...这在两个日期之间的每个小时检出 JAX 和 XLA,重建所有内容并运行测试。这些脚本结构不同。我们启动工作容器并保持它。然后在容器内,我们只触发增量 XLA 构建,第一次构建除外。

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    【C语言刷题系列】对数字添加逗号

    这意味着我们需要从整数的最低位(最右边)开始,每数到三位数字就插入一个逗号,直到数完整个整数 一种有效的解决办法就是将数字转换为字符,从右向左每次%10得到一位数字转换为字符存储到数组中,再除以10去掉一位数字...其次,要注意每次满三位添加一个逗号至数组,并且只有满3位时才添加逗号。最后,将得到的这个字符数组逆序输出。...& count % 3 == 0) { arr[i++] = ',';//每三位添加一个逗号,并且count初始为0时不添加 } arr[i++] = N % 10 + '0';//将每一位转换为对应的字符存入数组...0 && count % 3 == 0) { arr[i++] = ',';//每三位添加一个逗号,并且N初始为0时不添加 } arr[i++] = N % 10 + '0';//将每一位转换为对应的字符存入数组...count++; } int j = 0;//数组的首部下标 i--; //数组的尾部下标 //因为上面的代码块处理时i多+了1,所以这里-1才能得到正确的下标 while

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    科学计算库—numpy随笔【五一创作】

    1.虽然Python数组结构中的列表list实际上就是数组,但是列表list保存的是对象的指针,list中的元素在系统内存中是分散存储的,例如[0,1,2]需要3个指针和3个整数对象,浪费内存和计算时间...2.NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中,访问更快;NumPy中的矩阵计算可以采用多线程的方式,计算更快。...结论:numpy 可提供高性能的矩阵运算,作为数组 numpy 提供了许多方便统计计算的功能,数组结构为ndarray。 numpy 和 list 有什么区别?...arr = np.array([1.1,1.2,-1,-3.3]) 以 arr 为例,将 arr 内的数据类型转为 int32: arr.astype(np.int32) 8.1.6、numpy 有几种乘法...arr = np.random.randn(4,4)# 4*4随机矩阵 利用8.1.11提到的where函数,实现值替换,举个例子,将正数替换为5,负数为-5: arr = np.where(arr>0,5

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    numpy之数组基础

    参考链接: Numpy 遍历数组 一维数组,多维数组:  涉及方法 索引和切片  展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果   dtype显示数据类型,...注意复数不能转换为整数和浮点数  dtype 类的 itemsize 属性:单个数组元素在内存中占用的字节数  数组的 shape 属性返回一个元组(tuple),元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...transpose :转置矩阵是很常见的操作   resize 和 reshape 函数的功能一样,但 resize 会直接修改所操作的数组  组合数组:    1、水平组合,函数hstack  或者...函数一样 矩阵的转置矩阵、  8、real imag  复数组成的数组的虚部和实部  9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象,这是获得 flatiter 对象的唯一方式,可以遍历多维数组...  函数:  tolist 将numpy数组转换为python列表  astype 转换数组时指定数据类型

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    Python数据分析:numpy

    numpy创建数组(矩阵) 创建数组 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange...[1], [1]]) O1 = a + b # 形状相同按位相加 O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同,只有满足广播原则才可计算,O1=O2=O3 数组的转置...a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果,转置和交换轴的效果一样。...不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪,大于3替换为3,小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number,表示不是一个数字,type类型为float....创建一个全0的数组: np.zeros((3,4)) 3.创建一个全1的数组:np.ones((3,4)) 4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵):np.eye(3) 5.numpy生成随机数

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    【图解 NumPy】最形象的教程

    本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及在将数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...通常情况下,我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作(即向量和标量之间的运算)。比如说,我们的数组表示以英里为单位的距离,我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可: ?...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置: ? 在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...如果想要提取音频的第一秒,只需将文件加载到 audio 的 NumPy 数组中,然后获取 audio[:44100]。 以下是一段音频文件: ? 时间序列数据也是如此(如股票价格随时间变化)。

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