有关这几个函数的详细的实例，可以参考我之前写过的文章：https://www.jianshu.com/p/3738d3591da9，这里我们就不再赘述。...2.1 row_number() 该函数的意思即分组排序，在pandas中我们可以结合groupby和rank函数来实现和row_number()类似的功能。...这样我们的row_number功能就实现了，groupby方法大家应该很熟悉了，那么我们主要介绍一下rank函数，rank函数主要有两个参数，首先是ascending参数，决定是按照升序还是降序排列，这里我们选择的是升序...第二个参数是填充方式，主要有以下几种方式： dense：稠密的方式，即当两个或多个的数值相同时，使用同样的序号，同时后面的序号是该序号+1，即多个相同的值只会占用一个序号位，例如四个数的排序，中间两个数相同...2.2 lag/lead函数 pandas中使用shift函数来实现lag/lead函数，首先我们来看一个例子： df = pd.DataFrame({'A':[12,20,12,5,18,11,18]
类似的，EndsWith指定了到某处单词/内容结束。两个函数都是区分大小写的。...两个例子展示如下。...”操作 通过GroupBy()函数，将数据列根据指定函数进行聚合。...分区缩减可以用coalesce(self, numPartitions, shuffle=False)函数进行处理，这使得新的RDD有一个减少了的分区数（它是一个确定的值）。...# End Spark Session sc.stop() 代码和Jupyter Notebook可以在我的GitHub上找到。 欢迎提问和评论！
03 2023-11 数分狗必知必会系列 | 模型篇：为什么说SWOT和RFM其实是一个模型 法律篇完结了，接下来是模型篇的内容~ LEARN MORE 图片由通义万相绘制 关于系列 《数分狗必知必会》...pd.to_datetime(data['最近一次购买时间']) data['Recency'] = data['Recency'].dt.days # 计算Frequency frequency = data.groupby...不要着急反驳我。 实际上，这两个模型，从本质上来说，都叫做分层模型。 相信大家对于四象限并不陌生，九年义务教育都会讲的，初中数学必学科目。...但是当我拿很多个类似的模型放在这里的时候，你就会发现……这些模型其实都是类似的，都是用了两个维度，把总体拆分成了四个象限。 既然两个维度可以拆分四个象限，那么三个维度呢？再给出一个Z轴会怎么样呢？...分层模型可以用于处理数据中的异质性和相关性，并允许在不同层次上进行参数估计和推断。这种建模方法常用于社会科学、教育研究和医学研究等领域。
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() output 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) output 4、对聚合结果进行命名 在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...如果我们需要n个最大的值，可以用下面的方法： sales.groupby("store")["last_week_sales"].nlargest(2) output store Daisy...13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。
写在开头 在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...], "b": [3, 4, 2, 1]} p = pd.DataFrame(a, index=None) print(p) dataframe是一个二维表格，包含行与列的信息 数据选取 iloc 我觉得...，接下来我们使用agg函数来进行求和，agg函数接收的参数是一个函数，然后对调用方法的对象执行这个函数 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': [..., 1]} p = pd.DataFrame(a, index=None) print(p.isnull().sum()) 填充缺失值 因为有些机器学习模型无法处理缺失值，我们必须将缺失值补充好，可以用...0填充，也可以用平均值填充，代码如下 # 0填充 print(p.fillna(0)) # 平均值填充 print(p.fillna(p["a"].mean()))
初接触泛函状态觉着很不习惯。...我想这主要是因为状态变迁机制经过了函数组合，已经深深的埋藏在运行代码后面。上节我们讨论到RNG，对于了解State类型是个很好的开头。...State类型的状态变迁机制就是通过状态行为函数来确定的。...map也可以用flatMap来实现。它们之间的分别只是f: A => B 和 A => State[S,B]。...我们可以施用flatMap两次来把两个管子里的元素结合起来。对于map3我们可以再加一次。
用SQL的方式合并两个DataFrames 很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位（键值）合并成单一DataFrame 以整合资讯，比方说给定以下两个DataFrames： DataFrame...如果你想将这两个DataFrames合并（merge），可以使用非常方便的merge函数： 没错，merge函数运作方式就像SQL一样，可以让你通过更改how参数来做： left：left outer...这种时候你可以用groupby函数。...，并利用size函数迅速地取得各组包含的样本数： 你也可以用agg函数（aggregate，汇总）搭配groupby函数来将每一组样本依照多种方式汇总： 通过unstack函数能让你产生跟pivot_table...对时间数据做汇总 给定一个跟时间相关的DataFrame： 你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame： 此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值
这个过程可能会多次重复，每次都需要编写分组函数或使用像 lodash 这样的库中的 groupBy 函数来完成。...什么时候可以用呢？ 两种 groupBy 方法是 JavaScript 社区的一项新提案，目前处于标准化进程的第3阶段。...几年前，当试图在 JavaScript 中实现 Array.prototype.flatten 方法时，就曾经发生过类似的事件，这被戏称为 "SmooshGate" 事件。...结束 由于文章内容篇幅有限，今天的内容就分享到这里，文章结尾，我想提醒您，文章的创作不易，如果您喜欢我的分享，请别忘了点赞和转发，让更多有需要的人看到。...同时，如果您想获取更多前端技术的知识，欢迎关注我，您的支持将是我分享最大的动力。我会持续输出更多内容，敬请期待。
但是我们直接使用数字的加减乘除不行吗？为什么一定要Monad类型？ 首先，fmap的目的是把数据从一个类型映射到另一个类型，而JavaScript里面的map函数实际上就是这个功能。...相对应的，函子就是描述一个范畴对象和另一个范畴对象间关系的态射，具体到编程语言中，函子是一个帮助我们映射一个范畴元素（比如Monad）到另一个范畴元素的函数。...如果非要理解的话，可以理解Maybe为Nothing和Just的抽象类，Just和Nothing构成这个抽象类的两个实现。...比如callback函数可以直接给dom回调，listenInput可以用于任意一个dom。 这种通过高阶组件不停组合得到最终结果的方式，我们可以认为就是函数式的。...A：我认为是的。纯函数是没有异步概念的，Promise用了一种很棒的方式把异步和IO转化为了.then函数。
但是我们直接使用数字的加减乘除不行吗？为什么一定要Monad类型？ 首先，fmap的目的是把数据从一个类型映射到另一个类型，而JavaScript里面的map函数实际上就是这个功能。...图 49 相对应的，函子就是描述一个范畴对象和另一个范畴对象间关系的态射，具体到编程语言中，函子是一个帮助我们映射一个范畴元素（比如Monad）到另一个范畴元素的函数。...如果非要理解的话，可以理解Maybe为Nothing和Just的抽象类，Just和Nothing构成这个抽象类的两个实现。...比如callback函数可以直接给dom回调，listenInput可以用于任意一个dom。 这种通过高阶组件不停组合得到最终结果的方式，我们可以认为就是函数式的。...A：我认为是的。纯函数是没有异步概念的，Promise用了一种很棒的方式把异步和IO转化为了.then函数。
其实前面在学合并的时候已经学过类似的功能了：左连接、右连接、内连接、全连接（第6天：数据合并）。今天来学数据的聚合。什么叫聚合呢？来看个例子： 有一份数据，数据名为family： ?...这个例子是对fam进行分组求mean(salary)，也就是对fam进行groupby，当然也可以对两个变量一起进行groupby，比如对salary按照fam、gender分组求mean： salFamGen...不过我觉得这样看起来特别不美丽，可以用unstack变成透视表，这个在第五天（第5天：Pandas，露两手）已经学过了： salFamGen =family['salary'].groupby([family...这里的列名还可以改，比如不想用max2这个列名，想用2*max，在自定义函数的时候因为不能以数字开头所以只能写成max2，那么这里可以用(‘2*max’, max2)来改名字： family.groupby...以fam、gender这两个维度进行透视： ? 添加margins=True可以为透视表添加总计： ? 除了margins选项，还有其他选项可以辅助： ?
基于 OFDFT 的开发，让 M-OFDFT 成为了一种比 KSDFT 理论复杂度更低的电子结构计算框架，因为它只需优化电子密度函数 ρ(r) 这一个函数来求解电子状态即可，KSDFT 则需要优化与电子数相同的多个函数...图1：对于待求解的分子体系结构 M，M-OFDFT 通过最小化电子能量 E_θ 来求解电子密度（以其向量化系数 p 表示），其中难以近似的动能部分由深度学习模型 T_(S,θ) 来近似 M-OFDFT实现兼具精度与效率的电子结构方法...相较于经典 OFDFT 方法，精度提高了两个数量级（图2-a）。...在两个更大的蛋白质体系上（包含2676和2750个电子），M-OFDFT 实现了25.6倍和27.4倍的加速。...不仅如此，相较端到端模型，M-OFDFT 还可以用更少的大分子体系训练数据取得更好的泛化表现（图4-b与图4-d）。
对于OOP程序员来说，泛函状态变迁（functional state transition）是一个陌生的课题。泛函状态变迁是通过泛函状态数据类型（functional state）来实现的。...这个简单的例子再次提示了从返回类型来推导功能实现这种泛函编程风格：Band[A] >>> RNG => (A, RNG) 即：给我一个RNG我就可以返回一个(A, RNG)。...下面再试着结合两个Rand： 1 def map2[A,B,C](ra: Rand[A], rb: Rand[B])(f: (A,B) => C): Rand[C] = { 2...但再看看这个问题可以用flatMap解决：因为flatMap的操作函数f: A => Rand[B], 类型是匹配的。我们可以用unit把 i.abs升格就可以使用flatMap解决问题了。...我是说现在感觉编程已经变成了好像高中做数学题一样：拿到一个函数描述就开始想办法用什么其它现有的函数来解决；然后匹配一下类型，找找以前的例子，等等。。。,完全没有感觉到是在编写计算机程序。
这是基础数学非常核心的分支，但是很少听说代数几何在人工智能里面还有用处，我也是查了文献才知道。这是“热带几何”，是代数几何的一种变体。为什么神经网络里可以用到这个代数几何？...简单来说，最优传输的问题便是，有两个概率分布，怎样从一个概率分布迁移到另外一个概率分布？...动力系统主要是指稳定性的内容，比如上面这篇文章是用相平面图来研究ResNet里面动力学的稳定性。 还有随机动力系统。...举例来说，上图第二项工作是用随机梯度下降训练的轨道的分形维数来控制复杂度，由此可以得到一些泛化。 09 信息论 ?...人工智能理论面临的某些困难与传统统计学和计算数学的维数灾难问题存在近似的等价性。
在这我只能简单讲讲我的理解，要深刻理解翻信号处理教科书是最好的方法。 1. 如何描述信号 我们常常用数学模型去抽象物理事件。信号也可以用数学模型来表示。...比如”你好”和“hello”这两个声波信号可以用两个公式描述，那世上这么多词汇，要用多少公式去描绘？ 我们解决这一问题的思路是归一化，用一个恒定的标准的公式去拼凑不规则的多样化的信号。...简单的说，从高中我们就学过一个理想的波可以用三角函数来描述，但是实际上的波可以是各种奇形怪状的。首先我们来看具有固定周期的波，下图中展示了4种常见的周期波。...因此，如果我们将信号全部分解成正弦信号的线性组合（傅里叶变换），那么就可以用一个传递函数来描述这个线性系统。...可以验证指数函数是该的特征函数，对应的特征值是 利用相似的思路，我门把函数都表示为基函数的线性组合 那么这样一来，前述微分方程变成了多个标量线性代数方程！
函数式编程的精髓就在于，我们可以用好多好多小小函数，搭搭搭，组成一个个大函数，最终写出整个程序来。...接下来看看函子是如何映射两个范畴的，见下图： ?...在验证满足结合律之前，我们引入一个bind函数来辅助将f提升成fn. f :: Number -> (Number,String) => fn :: (Number,String) -> (Number...比如我们将两个f函数f ∷ A → B组合起来，就不会得到还是A → B。 函子functor是比函数更高阶的函数，函子是作用于两个范畴之间的函数，可以简单认为是两个集合之间的映射。...(组合箭头和元箭头映射这里省略) 函子这种映射实际是一种分解组合方式，对于这个过程我们可以用下面模拟形象地理解： 计算C集合中每个函数的"结果", 但是不组合它们.
从这个角度看，可以把代价函数看做一个泛函，而不仅仅是一个函数。泛函是函数到实数的映射。因此我们可以将学习看做选择一个函数，而不仅仅是选择一组参数。可以设计代价泛函在我们想要的某些特殊函数出取得最小值。...当使用一个合适的代价函数来抵消sigmoid的饱和性时，它们作为输出单元可以与基于梯度的学习相兼容。 当必须要使用sigmoid激活函数时，双曲正切激活函数通常要比sigmoid函数表现更好，在 ?...线性隐藏单元因此提供了一种减少网络中参数数量的有效方法。 softmax单元是另外一种经常用作输出的单元，但有时也可以用作隐藏单元。...在很多情况下，使用更深的模型能够减少表示期望函数所需的单元的数量，并且可以减少泛化误差。 具有d个输入、深度为l，每个隐藏层具有n个单元的深度整流网络可以描述得线性区域的数量是： ?...选择深度模型默许了一个非常普遍的信念，那就我我想要学得的函数应该涉及几个更加简单的函数的组合。 其他架构上的考虑 架构设计考虑的另一个关键点是如何将层与层之间联系起来。
pd 一个重要的方法是 reindex(),可以用来重新定义行/列索引的顺序以及内容(也可以用来增加新的index，该列或者行的值可以按照某种规则填充)： import pandas as pd import...Groupby object 分组后生成的对象支持迭代，默认一个迭代对象是两个元组，分别包含组名和数据。元组的具体情况要根据分组的情况而定（分组键的数量之类的）。...df 的轴标签进行重新索引，只不过操作对象变成了 df.index df.replace() df.replace()主要接受两个参数，第一个参数表示被替换值，第二个参数表示替换值，这两个参数可以是两个等长的列表...两个函数可以用来转换数据还可以用来创建时间序列数据，其参数非常类似。...然后可以利用 df.iloc 或者 df.take 函数来得到随机排序后的 df。
为了鼓励我 INFO 5731 课程的学生们积极参加这项活动，我还制定了加分政策。 ? 不过因为加分策略偏于保守，来的学生没有预期那么多。 ?...从这个讲座中，我收获良多。 本文，我借鉴 Richard 的分析思路，换成用 Python 和数据分析包 Pandas 对该数据集进行分析和可视化。...这次，我们使用 groupby 函数，先把犯罪位置进行分类，然后用 size 函数来查看条目统计。 这里，我们指定排序为从大到小。...robbery.groupby('locname').size().sort_values(ascending=False) 作为练习，希望你可以用 value_counts 函数，自己改写上面的语句。...从上图中，可以看到，从 2010 到 2018 年，10月和12月犯罪数量较多，2月和7月相对好一些。 但是，我们可能更加关心近年的情况。
这个算法由哈佛大学的研究人员开发，通过减少已有算法的迭代次数来快速解决优化问题。更出人意料的是，哈佛大学高级研究员Yaron Singer指出，这个方法并不以减少最终结果的精确度为代价。...比如，一个电影推荐算法会依次找到每一部与用户喜欢的电影相似的电影。 然而，已有的优化算法存在“收益递减”的特性：随着算法的执行，每一步产生的相对收益变得越来越小。...这种策略可以发挥作用，得益于算法目标的两个不同方面。研究者称之为曲率（curvature）和同质性（homogeneity）。...对于电影推荐问题，具有高曲率的目标与用户看过的电影十分相似——例如，如果你喜欢Die Hard，那么算法推荐的电影很有可能包含这部电影的续集。...这种新的方法还可以用于解决其他问题，例如识别新药物、从在线健康社区发现药物间的相互作用以及开发医学成像的传感器阵列等等。
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