展开

关键词

图解 | 地图

,各界也出现了许多好用的功能种类丰富的。 下方是常用R库: 方向 R库 处理 lubridata,dplyr,ply,reshape2,string,formatR,mcmc 统计 方差 aov anova 密度 density www.bilibili.com/video/BV1uL411s7bt B站视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Jg411F7cS Microsoft Excel是中使用最广泛的之一 ,常用函透视表、VLookUp、图表制作等功能也频繁被用于的预览、整理和。 七、SAS 官网:https://www.sas.com/zh_cn/home.html SAS是用于处理和的编程语言和环境,该易于访问,并且可以来自不同来源的

11540

Python | 库Pandas介绍

Pandas的名称来自于面板(panel data)和python(data analysis)。 Pandas是Python中最常用到的操作和包,它构建在Numpy之上,备简洁的使用接口和高效的处理效率。 科学、机器学习AI应用过程,涉及清洗和的操作也频繁使用到Pandas。 当我们提到python的时候,大部情况下都会使用Pandas进行操作。 成熟的 IO :读取文本文件(CSV 等支持隔符的文件)、Excel 文件、库等来源的,利用超快的 HDF5 格式保存 / 加载; 时间序列:支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计

11440
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    SAP -1

    收集(目前只支持json格式) ? ? 2种方式: API方式:GET/POST获取基础 url为服务地址,在服务地址下依次从PLATFORM(平台)/PLATTYPE(类)/DO_TYPE(活动)获取所需的基础 RFC方式: 根约定的sessionid 对应 PLATFORM(平台)/PLATTYPE(类)/DO_TYPE(活动)获取所需的基础 ? 存储方式:由一张表实现所有类型的加密存储(任意JSON转为内表后存储) ? 程序架构: SAP部: ? 展示结果: ? 又遇到了原创必须要有300字: 为了增加字那就加一段以前java的商业化探讨。什么样的代码是安全的代码,是加密,还是混淆? 别了,已经忘记了MD5可变长,人生中的第一次算法思考。

    16330

    50款大

    ❖ Excel:Excel作为一个入门级,是快速的理想,也能创建供内部使用的图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的图 虽然R主要用于统计或者开发统计相关的软件,但也有用作矩阵计算。 ❖ Processing:Processing是可视化的招牌。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。 ❖ Gephi:Gephi是进行社会图谱可视化,不但能处理大规模集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、层的图表。 ❖ Weka:Weka是一个能根属性类和集群大量的优秀,Weka不但是的强大,还能生成一些简单的图表。 ❖ Circos:Circos最初主要用于基因组序列相关的可视化,目前已应用于多个领域,例如:影视作品中的人物关系,物流公司的订单来源和流向等,大多关系型都可以尝试用Circos来可视化

    1.2K20

    【性能】大

    是一个含义广泛的术语,是指集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件进行处理。该集通常是万亿或EB的大小。 在大和大,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大是研究大量的的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop(谷歌使用该来为Hadoop的互联网应用提速)。 “Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感:该项目帮助谷歌实现海量集的处理,包括抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序垃圾邮件、谷歌布式构建系统上的测试结果等等 BI 平台包含组件和报表,用以这些流程的性能。目前,Pentaho的主要组成元素包括报表生成、挖掘和作流管理等等。

    6830

    大汇总

    Storm:Apache Storm是一种开源的布式实时计算系统。Storm加速了流处理的过程,为Hadoop批处理提供实时处理。 它可以收集和处理来自不同源的,允许开发者编写可处理实时信息的应用程序,来源网站click-streams、营销和财务信息、制造和社交媒体,和操作日志和计量。 SQLStream:SQLStream为流媒体、可视化和机器持续集成提供了一个布式流处理平台。 提供存储服务获取、和访问任何格式、管理服务以处理、监控和运行Hadoop及平台服务安全、存档和规模一致的可用性。 Lambda架构框架主要包括: Twitter’sSummingbird:Twitter的开源Summingbird大,通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。

    52170

    Python制作

    16320

    如何选择

    一个得心应手的,是每一位从业人员做的利器。 面对浩如烟海的,如何选择合适的,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用,企业可以整合多种渠道的,快速完成和完善。那么如何选择呢? 所以,在选择时,最好选择一种详尽、全面的指标,使结果更深度,这样才能满足用户的要求,才能借助挖掘出所有背后的真正意义。 (4)跨部门合作 对大型企业来说,必须支持跨部门合作才行。在不同的部门有不同的需求和用途。 (5)性价比和维护成本 大多(特别是企业级)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择时,我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。

    3071614

    篇——MapReduce结构

    作者:livan 来源:python与算法 前面我们介绍了HDFS,作为HDFS的第一代上层架构,我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结构,可以说这一结构促进了大的兴起。 MapReduce的结构 ? ? Mapreduce的计算顺序为:在map中被一行行的读取,然后进行切;然后再经历shuffle,然后进行reduce处理。 ? 针对一个map任务,输入片(input split)存储的并非本身,而是一个片长度和一个记录的位置的组,输入片(input split)往往和hdfs的block(块)关系很密切,假如我们设定 split)而127mb也是两个输入片(input split),换句话说我们如果在map计算前做输入片调整,例如合并小文件,那么就会有5个map任务将执行,而且每个map执行的大小不均,这个也是 5)reduce阶段:和map函一样也是程序员编写的,最终结果是存储在hdfs上的。 YARN的作原理 ? ? Mapreduce1.0的结构如下: ?

    17320

    python 包 pandas(一)

    简单介绍 pandas 是专为 python 编程语言设计的高性能,简单易用的结构和库,它建立在 numpy 之上,可以许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。 pandas 被广泛应用于金融,统计,社会科学和许多程技术领域,处理典型案例。 2. 安装 pandas 支持 conda 和 pip 两种方式安装。 结构 pandas 有两种主要的结构:Series(1维)和 DataFrame (2维)。 下面别介绍这两种结构,首先在我们的 python 脚本或 jupyter notebook 中导入 pandas,业界惯例缩写为 pd。 ,有可能不同类型的列。

    32610

    篇——读写

    的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,人员会将大部精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。 因此,熟练常用技术是良好的保障和基础。 笔者认为熟练记忆各个环节的一到两个技术点,不仅能提高效率,而且将精力从技术中释放出来,更快捷高效的完成逻辑与沟通部。 本文基于的基本流程,整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL(本文暂不涉及建模、类模拟等算法思路)在流程中的组合应用,希望对大家有所助益。 1、导入 将导入到python的环境中相对比较简单,只是作中些许细节,如果知道可以事半功倍: 1.1、导入Excel/csv文件: # 个人公众号:livandata import pandas FROM people") 读取sql时,需要连接对应的hive库或者库,有需要可以体百度,这里就不详细描述了。

    27730

    python安装集合

    用python做离不开几个好的轮子(或称为科学棧/第三方包等),比如matplotlib,numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等,这些包的功能强大 ,丰富,包括含了绘图,机器学习,爬虫,等等。 Windows下Python多版本共存 2.在线安装(windows/linux)主要的(轮子) 注意:Ubuntn中,默认的pip 是指python2的,pip3才是python3的,如果安装 (为了避免依赖冲突,请按顺序安装) sudo pip3 install numpy sudo pip3 install pandas #安装matplotlib需要先安装libpng和freetype 3.离线安装(windows/linux)(轮子) 直接在上述网址下载对应的.whl(虽然本网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/只有win

    44850

    python之 matplotlib详解

    不论是挖掘还是学建模,都免不了可视化的问题。对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。 散点图 散点图基础 散点图主要以点为主,是不连续的,通过设置线的型号来完成。型号包括‘o’、‘+’、‘*’、‘1’、‘h’、‘D’等等,体使用探索一下就好,用不到太多。 meshgrid 可以将一维变成二维网格。 俯仰角度:x-y 平面的旋转角度 方位角度:沿着 z 轴顺时针旋转角度 pandas绘图 上篇文章讲述了 pandas 的基本用法,pandas 是中最重要的之一,这里补充一下 pandas =True,表示一个堆叠的情况,同一个index下,columns一不同颜色叠在一起 总结 到此这篇关于python之 matplotlib详解的文章就介绍到这了,更多相关python

    22220

    Python:3大

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大Python,以使用生产提高您的大编程技能。 ,让我们来看看三个大Python。 由于可以对执行的许多操作的复杂性,本文将重点介绍如何加载并获取一小部样本。 对于列出的每个,我将提供链接以了解更多信息。 Python Pandas 我们将讨论的第一个是Python Pandas。正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python库。 PySpark 我们将讨论的下一个是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中的功能。

    2.3K20

    Excel2007中的在哪里?

    相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情,但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013,今天有这样一位朋友问我,Excel2007的跑哪里去了? 是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 (加载项:为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序 3、在“可用加载宏”框中,选中“库”复选框,然后单击“确定”。 ? 提示:如果“可用加载宏”框中未列出“库”,请单击“浏览”以找到它。 如果系统提示计算机当前未安装库,请单击“是”以安装它。 4、OK 加载库之后,“”命令将出现在“”选项卡上的“”组中。 ? 注释:若要包括用于库的 Visual Basic for Application (VBA) 函,可以按加载库的相同方式加载“库 - VBA”加载宏。

    81440

    Giotto|| 空间表达

    Seurat 新版教程:空间转录组(上) Seurat 新版教程:空间转录组(下) scanpy教程:空间转录组 10X Visium:空间转录组样本制备到 空间信息在空间转录组中的运用 这也许是Dries实验室选择这个名字作为其开发的空间表达箱的名字吧。 表达标准 空间表达首先是表达,所以之前我们学到的单细胞表达方法框架是完全可以用的。所谓,降维聚类必知必会嘛。先查看执行基本的质控。 空间 这里我们开始切入纳入空间位置之后的,其中之一就是,对低辨率的技术,利用signatures 矩阵看空间中细胞类型的富集情况。 -细胞间的交流进行评,这里没有用到空间,该方法用于模拟基于scRNAseq的CCI

    1.2K11

    篇——HDFS原理解读

    作者:livan 来源:python与算法 前面我们用几篇文章的时间整理了一下小集的情况下的常用,主要是为了梳理过程中的主线条,但是,随着的增加,pandas这样的结构只会越来越慢 ,取而代之的是hadoop和spark这种大环境下的,接下来几篇我们会从大的角度,pyspark、SQL的常用技巧和优化方法,本文的重点是讲解HDFS的结构和存储逻辑,大的存储主要是以文件的形式 ),以packet为单位,A收到一个packet就会传给B,B传给C;A在存放时首先会将放在一个缓存上,然后后面的进程会将缓存中的同步配到本机架的存储空间中和不同机架的缓存中,另一台机器会将缓存中的同步放到本机架的存储空间中 在上面两个文件中都看到了namenode和datanode两个节点: Namenode的作内容: 1)响应客户端查询请求; 2)管理元,进行相应的查询和更新作; 如下即为namenode结构,为了保障的完整性 Datanode的作内容 ? ? 1)存储管理用户的文件块; 2)定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报);

    21230

    篇——HQL中DDL操作

    在建表的时候,用户还需要为表指定列,用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe,Hive通过 SerDe 确定表的体的列的。 ,可以使用 STORED AS TEXTFILE:默认格式,不做压缩,磁盘开销大,开销大。 在处理大规模集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在集的一小部上试运行查询,会带来很多方便。 对于某一个表或者区,hive可以进一步构建成桶,是更为细粒度的划;一开始都是在一起的,建造表的时候会按照id将表在四个文件中,别命名为1,2,3,4;会对应的存入到这四个文件中,的存取方式为将按照 ,将导入到桶的表中的时候是不主动桶的,他只是记录了过桶的,文件没有变,因此在load的时候一般先桶,再导入; 2.4.2)桶处理时一般采用insert语句,布进行,步骤如下

    16120

    篇——spark on yarn模式

    spark on yarn架构有两种模式,为Yarn-client模式和Yarn-cluster模式,本文与大家一起了解一下这两种模式: Yarn-client模式 ? ? ? ; 3)Client中的SparkContext初始化完毕后,与ApplicationMaster建立通讯,向ResourceManager注册,根任务信息向ResourceManager申请资源(Container 随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务; 6)应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己; 在Spark作业运行过程中,一般情况下会有大量在 Driver和集群中进行交互,所以如果是基于yarn-client的模式,则会在程序运行过程中产生大量的网络传输,造成网卡流量激增;而基于yarn-cluster这种模式,因为driver本身就在集群内部 ,所以的传输也是在集群内部来完成,那么网络传输压力相对要小;所以在企业生产环境下多使用yarn-cluster这种模式,测试多用yarn-client这种模式。

    28710

    --R语言各种优点

    开源R软件不再是学术机构的独宠或专有。经过多年来的持续演进,它现在已成为科学家、业务师和挖掘人员的理想软件。 Rexer Analytics发布的2013年挖掘人员调查显示,70%的挖掘人员使用R软件进行作,其中有24%将其用作主要。 这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果,该调查指出有61%的响应者表示使用R处理挖掘和科学作。相比前一年,这一比例上升了16%。 R 是什么? R 是在用户量和功能方面增长最快的。 它也被称为“R Project”,有多种描述,例如: 用于统计可视化和预测建模的软件 一种面向对象的编程语言,提供了对象、运算符和函来探索、建模和可视化 用于统计的环境,支持几乎所有所需的处理

    70530

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券