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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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R语言基础提升与总结

从今天起试一试先听课之后再跟着课件整理笔记的方法~1 玩转字符串——stringr1.1 str_length 字符串的长度区分字符型向量/字符串/字符y = c("jimmy 150","nicker...140","tony 152")y：字符型向量"jimmy 150"：字符串，一个引号内的所有东西引号内的单个字母/数字/符号称为字符x <- "The birch canoe slid on the...3.1 if条件语句如果……就……if(一个逻辑值，不可以是逻辑值组成的向量){ }TRUE 执行FALSE 不执行如果……就……否则……if(一个逻辑值，不可以是逻辑值组成的向量){ }else{...<- iris[1:6,1:4]apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)5.2 列表的隐式循环——lapply 不涉及行和列test <- list(x = 36:...1, var)),1000)##用**tail函数**（从后面开始取）取最后1000个方差最大的基因，默认参数是6不写，这里是1000，写上names(tail(sort(apply(test, 1,

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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。）

7.8K40

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。

3.5K30

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。

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R（二）近期记录

计算各列的NA数量 这个可以用apply或者sapply快速实现 > df <- data.frame(col1=c(1, NA, 2), col2=c(2, 3, NA), col3=c(NA, NA...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多，关键就是apply是把一行或者一列当作向量来处理的；R中的向量要求值类型一致。 我看到不少人，包括我自己，都曾经因为不知道这一点而吃亏。...apply中可以利用行名或者列名来增强可读性 什么意思呢？比如在下面这个数据集中我们想计算每个人语文成绩和英语成绩的和。...很长一段时间内都是这样做的，但是我一直记得Python中可以很方便的用()直接提取想要的部分。

80130

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。

3.5K20

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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