在以后的博客中，我们将讨论我们的实现和一些优化。目前，转置功能相对粗糙，也不是特别快，但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...Pandas on Ray 既可以以多线程模式运行，也可以以多进程模式运行。Ray 的默认模式是多进程，因此它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。
前言 Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...可扩展性 Dask如此受欢迎的原因是它使Python中的分析具有可扩展性。 这个工具的神奇之处在于它只需要最少的代码更改。该工具在具有1000多个核的弹性集群上运行!...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...为何如此流行 作为一个由PyData生成的现代框架，Dask由于其并行处理能力而备受关注。 在处理大量数据——尤其是比RAM大的数据块——以便获得有用的见解时，这是非常棒的。
基准测试1.在单个节点上分发Scikit-Learn HashingVectorizer 对于在单个节点上并行化HashingVectorizer的简单任务，与运行单个串行进程相比，所有并行框架都获得了大致线性的加速...Spark，Ray和多处理再次显示线性加速，随着数据的增加保持不变，但Loky和Dask都无法并行化任务。相比于为1.28M文档连续拍摄460s，Ray在91s中再次以最快的速度完成。...最多，附加节点为Spark提供22％的加速。Dask和Ray的表现要好得多，Dask的加速率为32％，Ray的加速率为41％，为1.28M。...Spark和Ray都可以在此任务中更好地使用附加节点，Spark的最大加速比为38％，Ray的最大加速比为28％，文档为0.64M。...与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。...这是使用 dask 并行化现有代码库或构建复杂系统的一种简单方法。这也将有助于我们对后面的部分进行理解。...一些需要考虑的问题 为什么我们从 3s 变成了 2s？为什么我们不能并行化到 1s？ 如果 inc 和 add 函数不包括 sleep(1) 会发生什么？Dask 还能加速这段代码吗？...如果我们在上面的例子中延迟了 is_even(x) 的计算会发生什么？ 你对延迟 sum() 有什么看法？这个函数既是计算又运行快速。 创建数据 运行此代码以准备一些数据。...这是您期望的加速程度吗？ 尝试在何处调用 compute。当你在 sum 和 counts 上使用时会发生什么？如果你等待并在 mean 上调用会发生什么？
Modin以Ray或Dask作为后端运行。 ❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。...现在有很多库可以实现对Pandas的加速，比如Dask、Vaex、Ray、CuDF等，Modin和这些库对比有什么样的优势呢？...如果你已经写好基于pandas的脚本，只是想加速运行代码，那么Modin是最佳选择。如果你只是想简单统计或可视化大数据集，可以考虑Vaex。...「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。...但Dask对Pandas并没有很好的兼容性，没办法像Modin那样，只需改变一行代码，就可以轻松使用Pandas处理大数据集。 「Modin vs.
dask（dask_cuda）。...简单探索和模型 与所有机器学习问题一样，让我们从一个简单的模型开始。这使我们有机会建立基准以进行改进，并检查机器学习是否可以立即从数据中学到东西。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。...同样，我们使用cuML版本，因此我们不必将数据传输回CPU。 XGBoost还具有GPU加速的特征重要性计算和SHAP计算，以提高解释性。
RAPIDS支持轻量级大数据框架DASK，使得任务可以获得多GPU、多节点的GPU加速支持。...cuDF 为数据科学家提供了简单易用且基于 Python 的工具集，可以替换其已十分熟悉的pandas 工具集。...它们都在数据科学生态中加入了大量新的库、供应商以及几乎无数种构建数据管道方法，以解决数据科学的问题。 ?...由于网络上有许多出色的可视化库，因此我们一般不创建自己的图表库，而是通过更快的加速、更大的数据集和更好的开发用户体验来增强其他图表库，这是为了消除将多个图表互连到GPU后端的麻烦，使你可以更快地以可视化方式浏览数据...按照上述文档，可以运行一个单机的GPU加速的数据预处理+训练的XGBoost Demo，并对比GPU与CPU的训练时间。 用户也可以通过选择更多的数据量和GPU个数来验证多GPU的支持。
Dask 可提供低用度、低延迟和极简的序列化，从而加快速度。 在分布式场景中，一个调度程序负责协调许多工作人员，将计算移动到正确的工作人员，以保持连续、无阻塞的对话。多个用户可能共享同一系统。...Dask 是一种易于安装、快速配置的方法，可以加速 Python 中的数据分析，无需开发者升级其硬件基础设施或切换到其他编程语言。...Dask 的扩展性远优于 Pandas，尤其适用于易于并行的任务，例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中，并通过单个抽象进行协调。...因此，NVIDIA 致力于帮助数据科学、机器学习和人工智能从业者从数据中获得更大价值。...鉴于 Dask 的性能和可访问性，NVIDIA 开始将其用于 RAPIDS 项目，目标是将加速数据分析工作负载横向扩展到多个 GPU 和基于 GPU 的系统。
用缓存系统保存计数 对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。 你可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。...你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。...看到这里，你一定会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化啊。 当然，MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。...小结 今天，我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。...如果把 update 计数表放到事务的第一个语句，多个业务表同时插入数据的话，等待时间会更长。 这个答案的结论是对的，但是理解不太正确。
这个简单易用的界面允许用户校准相机镜头引入的失真。可以移除或匹配不需要的镜头失真以进行逼真的合成。...与基于特征的相机跟踪不同，mocha基于用户选择的平面数据来解决3D相机。这种快速且易于使用的解决方案非常适用于集扩展，3D文本和粒子跟踪。...我们的专利“立体平面跟踪”引擎可计算差异，以确保正确校准并节省S3D后期任务的时间。可以导出或渲染立体蒙版以进行颜色分级和效果。...在强大的平面跟踪的驱动下，用户甚至可以跟踪和稳定困难和“失焦”的镜头。可以使用自身重新定位来重新定位equirectangular镜头。5、360 OBJECT REMOVAL新！GPU加速删除模块。...照明滤波分析亮度偏移以实现适当的照明和场景合成6、用于360合成的镜头工作流程基于插件的镜头校正工作流程在纬度/经度和直线之间进行转换，以实现简单的工作流程，为360项目添加标题，图形，补丁和非360启用过滤器
如果数据能够完全载入内存（内存够大），请使用Pandas。此规则现在仍然有效吗？...为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...即使在单台PC上，也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...原因很简单。Dask主要用于数据大于内存的情况下，初始操作的结果（例如，巨大内存的负载）无法实现，因为您没有足够的内存来存储。...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试，结果相似。 ? 区别在于，spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。
) 下面我想快速浏览一下PyData社区的发展过程。 ? 当中有些工具可能你使用过。如果你刚接触这个社区，你可能没用过这些工具。我将简单的总结一下我认为在PyData中，如今十分重要的工具。...Conda另一个惊人之处是可以创建环境，可以在沙箱环境中尝试新的东西。如果你执行创建-n，指名字。我将这个命名为py2.7，这表明我需要的Python版本。...如果想通过scikit-learn把数据拟合到直线上，你可以使用该模型API。你创建一个模型拟合到数据，然后在新的数据和图上预测模型。相当于这个数据的随机森林。...然后你可以把任务图转换成任何内容，可能是你计算机上的在多个内核，可能是簇上的多个机器上，可能亚马逊云或者Azure云上的内容，最后你可以进行计算。 在数据科学领域使用Dask可以实现很多有趣的内容。...如果有这样的代码，每个人都使用斐波拉契。这需要2.7毫秒获得1万个斐波拉契数。只需将数据添加到即时编译器，然后给代码提供500倍的加速。实际上它经过并分析所有的Python代码，迅速的编译成LLVM。
每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于 count(*) 请求来说，InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。...可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1，每被删除一行 Redis 计数就减 1。...你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。...在数据库保存计数根据上面的分析，用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么，如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 C 中，又会怎么样呢？...看到这里，你一定会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照 count() 来处理，多么简单的优化啊。当然，MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。 本文的结构如下: 数据集生成 处理单个CSV文件 处理多个CSV文件 结论 数据集生成 我们可以在线下载数据集，但这不是本文的重点。...我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。 因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。...read_csv()函数接受parse_dates参数，该参数自动将一个或多个列转换为日期类型。 这个很有用，因为我们可以直接用dt。以访问月的值。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。
、加速的工作流程以及轻松追踪和操作镜头的强大性，这些都不同于传统解决方案，给用户带来的非凡的体验！...生成干净的印版，节省大量时间。 删除模块是传统克隆和绘制技术的一种惊人的替代方法，可以消除不需要的像素并删除对象。它会自动检测时间干净的帧，以便用很少的用户输入来混合和对齐像素。...稳定模块可以锁定摄像机运动或基于平面跟踪稳定移动物体。具有可选锚帧的平滑选项有助于减少高频抖动，同时保持原始相机运动。基于用户驱动的跟踪，中心，比例或作物稳定的镜头。...这个简单易用的界面允许用户校准相机镜头引入的失真。可以移除或匹配不需要的镜头失真以进行逼真的合成。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。
5、通过平均多个帧来稳定帧速率。 6、对不同帧率进行分色显示。 本教程将创建一个简单的测试场景，然后测试其性能。先用profiler排查，然后创建我们自己的帧率计数器。...如果没有vsync，简单场景就可以获得非常高的帧率，远远超过100。这会给硬件带来不必要的压力。...现在，你可以更好地了解CPU的使用情况。在这个例子中，物理花费看大部分时间，其次是渲染，然后是脚本。这在很长一段时间内都是正确的，尽管随着球体计数的增加，所有都会变慢。 ?...你可以使用IDE重构名称，也可以手动更新显示组件以使用新名称。 ? 除此之外，还需要一个缓冲区来存储多个帧的FPS值，再加上一个索引，这样我们就知道将下一个帧的数据放在哪里了。 ?...由于现在有来自多个帧的数据，我们还可以在这个范围内公开最高和最低的FPS。这会给出更多的信息，而不仅仅是平均水平。 ? 我们可以一边计算，一边找到这些值。 ?
而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。...首先介绍一下并行与并发的区别： 并发（concurrency）：是指多个操作可以在重叠的时间段内进行，例如在第一个时间片内，线程 A 执行，线程 B 阻塞；第二个时间片内，线程 B 等待 I/O，而线程...——多线程计数器： （关于多线程计数器的案例讲解，请回看视频 00：37：00 处，http://www.mooc.ai/open/course/569？...： （关于异步的案例讲解，请回看视频 00：46：05 处） 分布式计算（以 Dask 为例） 最后讲一下分布式计算，本堂课中的分布式计算以 Dask 为例。...Dask 是一种基于运算图的动态任务调度器，可使用动态调度器扩展 NumPy 和 Pandas。左边这个图就是 Dask 的运算图。
TensorFlow和Pytorch是已经利用GPU的库的示例。现在，借助RAPIDS库套件，还可以操纵数据帧并在GPU上运行机器学习算法。...快速 RAPIDS是一套开放源代码库，可与流行的数据科学库和工作流集成在一起以加快机器学习的速度[3]。 一些RAPIDS项目包括cuDF（类似于Pandas的数据框操作库）。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...如果想跨多个GPU分配工作流，则还有Dask-cuDF库[5]。...': [0.1, 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import
Python Swifter 主要使用了 Dask 库的功能，它可以自动将 Pandas 操作转换为 Dask 操作，从而充分利用多核处理器和内存。...这使得数据科学家可以在不更改现有代码的情况下获得性能提升。 安装 Python Swifter 要开始使用 Python Swifter，需要在 Python 环境中安装它。...这种方式在大数据集上可能会非常慢。 使用 Swifter 进行操作 现在，将看看如何使用 Swifter 来加速这个操作。...合并多个操作 还可以使用 swifter 进行多个操作的组合，并将它们应用于数据列。这对于链式操作非常有用。...它允许数据科学家使用简单的代码来实现高性能的数据处理。在下一个数据分析项目中，如果需要处理大量数据并寻求性能提升，不妨考虑使用 Python Swifter 来加速 Pandas 操作。
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