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超强Python『向量化』数据处理提速攻略

比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！

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    R语言中 apply 函数详解

    因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...实际上，sapply()甚至将输出转换为character类型的向量。理想情况下，这不是我们想要的。...因此，当你提供一个向量作为输入时，tapply()会对向量的每个子集执行指定的操作。需要的参数包括： tapply(X, INDEX, FUN) 其中INDEX表示要用于分隔数据的因子。听起来耳熟吗？...我鼓励你在更复杂的数据集上尝试更复杂的函数，以充分了解这些函数有多有用。

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    高效R编程

    /p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？.../p/71392ef45d01很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？...##2）固定类别 比如月份排序，因子可以实现，这指的英语的Dec这种。因子还比字符串稍微节约点空间。 Apply函数家族 可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。...参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。 lapply() 输入是向量/列表，返回列表。 sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。...文件中添加下面代码，就可以实现自动编译ByteCompile: true。

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    2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

    str_length(x) length(x) 2. str_split(字符串,"拆分符号") 拆分字符串 图片 -（1）拆分之后成为了了列表，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便...相等的逻辑值向量； -（3）可以用来做“根据逻辑值提取x的子集”； str_detect(x2,"h") #判断x的每个字符串含不含有某个字母或者多个字母的组合； str_starts(x2,"T")...-（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对： options -- code -- display --use rainbow...：黄色部分是这个向量里的各个元素的名字；对行循环继承行名，对列循环继承列名； -（2）用apply()批量画图 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, plot...) #如果有写不下的参数，可以继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) #或者也可以自定义函数 jimmy <- function

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    社交网络分析的 R 基础：（一）初探 R 语言

    中进行 R 编程 R 的调试 变量与字符串 变量 字符串 字符串的创建 特殊字符的转义 字符串的其他常用操作 向量、矩阵与列表 向量 向量的创建 向量元素的访问 向量的运算 向量的其他常用操作...矩阵 矩阵的创建 矩阵元素的访问 矩阵的运算 矩阵的特征值与特征向量 列表 列表的创建 列表元素的访问 循环与并行 循环语句 while for 循环控制 apply() 系列函数 apply...R 简介 作为一个 R 语言的初学者，没有人会关心 R 的发展历史，因为学习一门语言的最终目的还是为了将其作为一种工具使用。你问我知道吗，我当然也不知道。...同时，R 这个单一字母的名字也表明 R 语言与 S 语言一脉相承。通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改地在 R 环境下运行。R 的语法来自 Scheme。...随便在 R 终端中写点代码，试试 "a"+"b" 会输出 ab 吗； 3. 试着将 R 终端当作计算器使用。

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    NLP中的文本分析和特征工程

    语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模 前言 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。 ?...现在已经设置好了，我将从清理数据开始，然后从原始文本中提取不同的见解，并将它们添加为dataframe的新列。这个新信息可以用作分类模型的潜在特征。 ?...我们要保留列表中的所有标记吗?不需要。实际上，我们希望删除所有不提供额外信息的单词。在这个例子中，最重要的单词是“song”，因为它可以为任何分类模型指明正确的方向。...例如，要查找具有相同上下文的单词，只需计算向量距离。 有几个Python库可以使用这种模型。SpaCy就是其中之一，但由于我们已经使用过它，我将谈谈另一个著名的软件包:Gensim。...现在让我们看看最接近的单词向量是什么，或者换句话说，是那些经常出现在相似上下文中的单词。为了在二维空间中画出向量，我需要把维数从300减少到2。我用的是scikit学习的t分布随机邻接嵌入。

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    《高效R语言编程》6--高效数据木匠

    将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。...，stringi和stringr可以通过正则表达式更新脏字符串，assertive和assertr包可以在数据分析项目的一开始进行数据完整性的校验。...只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 正则表达式 R与stringr分别使用grepl()和str_detect()来进行，我比较喜欢基础R的，不知你喜欢安装包还是用基本的。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...unlist()函数的作用，就是将list结构的数据，变成非list的数据，即将list数据变成字符串向量或者数字向量的形式。

    1.9K20

    如何构建Embedding?如何构建一个智能文档查询助手？

    ，在没有减轻措施的情况下可能会造成伤害。...常见问题解答 在嵌入字符串之前，如何确定字符串有多少个标记？ 在Python中，您可以使用OpenAI的标记器tiktoken[35]将字符串拆分为标记。...您可以在GitHub上的我们的Cookbook中找到使用向量数据库和OpenAI API的示例。...OpenAI的嵌入向量已经被归一化为长度1，这意味着： •使用点积计算余弦相似度可以稍微更快一些•余弦相似度和欧氏距离将得到相同的排序结果 我可以在网上分享我的嵌入向量吗？...在我们的模型中，客户拥有他们的输入和输出，包括嵌入向量。您有责任确保您输入到我们的API中的内容不违反任何适用法律或我们的使用条款[46]。 如何0到1制作专属智能文档查询助手?

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    Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

    根据您的列表在dataframe格式化方式的，有一种简单的或复杂的解决方案。在任何情况下，您都可以使用我提供的代码。...你的字符串是这样的吗：“[‘strawberry’, ‘apple’, ‘orange’]”？ 在这种情况下，有一个使用apply()和eval()函数的快速方法。...这个类型比较困难，eval()函数因为列表缺少内部引号而不能工作，以便将其识别为一个列表对象。快速而粗糙的解决方案是简单地向字符串添加引号，然后应用eval()。...col].apply(clean_alt_list) 注意，在这两种情况下，Pandas仍然会为系列分配一个“O”数据类型，这通常用于字符串。...因为列不代表一个标记,而是一个级别,大多数在标签上的操作不能正确地完成。例如,计算香蕉和桃子之间的相关性是不可能的,我们从方法1得到了dataframe。如果这是你的研究目标,使用下一种方法。

    1.9K31

    检查原生 JavaScript 函数是否被覆盖

    fetch-native-code.png 这个字符串可能略有不同，这取决于运行的是什么JavaScript引擎。...不过，在大多数浏览器中，你可以安全地认为这个字符串将包括"[native code]"子串。...比如说，你可以在函数体中添加一些代码（甚至可以是注释），其中包含"[native code]"字符串： (function () { const { fetch: originalFetch } =...我的观点是：如果你只是检查函数的toString()，开发者很容易通过猴子补丁来绕过检测。 我认为，在大多数情况下，你不应该太在意上述的边缘情况。但如果你在乎，你可以尝试用一些额外的检查来覆盖它们。...如何确定是否被覆盖 我对这个问题的看法（或者更好的说法是 "猜测"）是，根据不同的使用情况，可能没有一种失败的证明方法来确定它。

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    再谈angularJS数据绑定机制及背后原理—angularJS常见问题总结

    我听很多人抱怨说 angular 这个库太大了什么都管，其实你可以不用它自带的这些服务（Service），只要你记得手工调用 $scope.$apply。...$apply() 和 $digest() 有两个区别。 1） 最直接的差异是， $apply 可以带参数，它可以接受一个函数，然后在应用数据之后，调用这个函数。...ng-click中写的表达式，能使用JS原生对象上的方法，比如Math.max之类的吗？为什么？ 不可以。...在使用controller的时候，为控制器注入$window与$scope，这个时候controller中的属性与方法是属于$scope的，而使用controllerAS的时候，可以将controller...使用controller as的一大好处就是原型链继承给scope带来的问题都不复存在了，即有效避免了在嵌套scope的情况下子scope的属性隐藏掉父scope属性的情况。）

    7.9K40

    python代码实战 | 用 TensorFlow 实现序列标注：基于bi-LSTM+CRF和字符嵌入实现NER和POS

    有一天，我在这里，问自己：“如果你试图在Tensorflow中编写其中一个序列标记模型怎么办？需要多长时间？“答案是：不超过几个小时。...另一个更好的选择是使用某种神经网络为我们自动进行这种提取。 在这篇文章中，我们将在字符级别使用双向LSTM，但我们可以在字符或n-gram级别使用任何其他类型的递归神经网络甚至卷积神经网络。...在单词 w = [c1,c2,······,ci] 每个字符 ci（我们区分大小写）都和一个向量关联。我们在字符嵌入序列上运行双向 LSTM 并连接最终状态以获得固定大小的向量 wchars。...上下文字表示 一旦我们有了单词表示 w，我们只是在字向量序列上运行 LSTM（或bi-LSTM）并获得另一个向量序列（LSTM的隐藏状态或bi-LSTM情况下两个隐藏状态的串联）。...从字的含义，字符及其上下文中捕获信息。 让我们用它来做出最后的预测。 我们可以使用全连接的神经网络来获得一个向量，其中每个条目对应于每个标签的分数。

    3.6K30

    文本数据处理的终极指南-

    1.4 停用词的数量 通常情况下，在解决NLP问题时，首要任务时去除停用词（stopword）。但是有时计算停用词的数量可以提供我们之前失去的额外信息。...1.7 大写单词的数量 “Anger”或者 “Rage”通常情况下使用大写来表述，所以有必要去识别出这些词 train['upper']=train['tweet'].apply(lambda sen:...factsguide: society now #motivation Name: tweet, dtype: object 2.2 去除标点符号 下一步是去除标点符号,因为它在文本数据中不添加任何额外的信息...为了这个目的,我们可以创建一个列表stopwords作为自己停用词库或我们可以使用预定义的库。...，在使用ML/DL模型之前，我们可以使用textblob库去进行评测情感。

    1.4K60

    「R」apply,lapply,sapply用法探索

    但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。...时，输出结果按数组进行分组 USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置 我们还用上面lapply的计算需求进行说明。

    4.6K32

    R语言入门系列之三：R脚本

    基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。...在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...()通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量： apply(X, MARGIN, FUN, ...)...我们可以直接在R中运行上面程序然后使用这个函数，也可以保存为R脚本然后使用source()函数调用。

    3.7K20

    R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

    也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...3" "up" 第一个是x中大于3的元素赋值为100，结果仍然是数值型向量 第二个是x中大于3的赋值为‘up’，结果全部变为字符型向量 3.2.2使用subset（好处是自动去除NA值） > subset...4.2对矩阵的行和列调用函数 apply函数（在矩阵的各行和格列上调用制定的函数） apply(m,dimcode,f,fargs) m为矩阵 dimcode为维度编号，1代表对每一行应用函数，2...还记得上面3.1部分吗 如果函数本身的返回值就不是标量，而是向量。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。

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    多图｜入门必看：万字长文带你轻松了解LSTM全貌

    重要的是，正如神经元在未收到隐含图像（如棱边、图形和脸等）的情况下可以自动地去发现这些图像，我们的模型本身可以自动发现有用的信息。...在将候选记忆添加到长期记忆中之前，我们想要学习候选记忆的哪部分值得使用和保存： （想象一下你在阅读网页时发生的事情。...效仿Andrej Karpathy的文章，我将使用字符级别的LSTM模型，我给模型输入字符序列并对其进行训练，使它能够预测序列中的下个字符。...我们在上一节中探讨了几个隐状态的实例，但是我还想使用LSTM的cell状态以及其他记忆机制。它们会如我们预期的那样被激活吗？或者说，是否存在令人意想不到的模式呢？...如果你想要研究不同的计数神经元，你可以使用这里提供的观察器（visualizer）。 （注意：这绝不是LSTM学习计数的唯一方法，我在本文中使用了相当多的拟人手法。

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