Dask是一个用于并行计算的强大工具,它旨在处理大规模数据集,将数据拆分成小块,并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构:Dask.array和Dask.dataframe。在本文中,我们将重点介绍Dask.array,它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
以下内容来自reddit 社区(Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/),由小编重新整理后发布,读起来也许会更流畅些,因为在整理过程中,会揉一些小遍的思考进去,感兴趣的小伙伴,可以在读完本文后,去读读原文,链接在上方。因为是边看reddit,边译边写边思考,可能行文会有些乱。见谅!
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念,但代表的不是数据框而
AI 科技评论按:作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一,Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言,拥有卓越的可读性和极高的自由度。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)。
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。
Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会,这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员,他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。 以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。 1. SFrame and SGraph Dato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGraph。SFrame (short for Scaleable Data Frame) 提供可以优化内存效
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库,在加速技巧之上,再次打开速度瓶颈,大大提升数据处理的效率。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
下一代AI应用需要不断和环境进行交互,并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求:性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
机器之心报道 编辑:泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型,是最近异军突起的框架。 最近一段时间,文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴:ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心,不过很少有人知道在其背后,一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。 分布式计算框架 Ray 来自 A16z 支持的初创公司 Anyscale,它是使 OpenAI 能够强化其训练
刚刚在Pandas上为十几KB的数据做好了测试写好了处理脚本,上百TB的同类大型数据集摆到了面前。这时候,你可能面临着一个两难的选择: 继续用Pandas?可能会相当慢,上百TB数据不是它的菜。 (ಥ
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。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学,金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如,在天文学中,NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式,以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍,甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位,NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层,并且与其应用程序编程接口(API)一起,提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队,Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路,但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架,它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器,仍然带来了学习门槛,其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述,我们下面将对比这两个技术方案。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者:Devin Petersohn 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 本文中,来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray,使用这款工具,无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas,遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接:https://github.com/ray-pro
XGBoost是一种强大的机器学习算法,但在处理大规模数据时,单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此,分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理,包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等,并提供相应的代码示例。
在这里,我们回顾几个基本的数组概念,展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架。 人工智能在一些现实世界应用中正逐渐发展为主力技术。然而,到目前为止,这些应用大部分都是基于相当受限的监督学习范式,其中模型是离线学习的,然后提供在线预测。随着人工智能领域的成熟,使用比标准的监督学习设
大家好我是费老师,geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器,兼顾着高性能和易用性,特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后,性能表现更是一路狂飙。
做 数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一 定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域,有非常丰富的包可以选择,numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作,而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
大家好呀!今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼,今天就给大家分享一些实用的工具,可能能够帮到你哦!
Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎,我们很高兴宣布 Vineyard 在 2021 年 4 月 27 日被云原生基金会(CNCF)TOC 接受为沙箱(Sandbox)项目。
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
注: 本文中有一些超链接,在微信中不能打开,可以转到我的博客,地址:https://qiwsir.github.io/2021/02/16/speed-up-sklearn/,或者点击文末的“原文链接”查看。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器,这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具,常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域,如:机器学习、深度学习、NLP等等,多样的工具有时也让我们也无从选择。
我们在日常工作中,常常会用到需要周期性执行的任务。 一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现; 一种方式是直接使用Python; 于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下,希望对大家有所帮助。
这篇文章中包括的类别,我们认为这些类别考虑了通用的数据科学库,即那些可能被数据科学领域的从业人员用于广义的,非神经网络的,非研究性工作的库:
这里分享给大家一篇文章,文章里面列举了一些方法来将我们的 Python 代码提速,大家试试看。
XGBoost是Extreme Gradient Boosting的缩写,是一个非常流行的开源机器学习库,以其高性能和出色的准确性而闻名。它已广泛应用于各个领域,包括数据科学、金融和在线广告。
NumPy(Numerical Python)是一个强大的Python库,用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象(numpy.array)以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础,如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用,包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。
导读:随着互联网的高速发展和信息技术的普及,企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长,AI 模型愈发复杂,在摩尔定律已经失效的今天,AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合,可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题,推荐或者不推荐,即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度,讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战,并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
在数据分析和数据科学领域,pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL中的表格。本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法,以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。
我们每天都在谈论分布式架构,也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是,分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来,然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的,前面也讲了两篇了,忘记了的可以回顾下(不好意思,懂分布式事务的你真的很了不起,下篇,面试是不是经常被问到分布式系统核心问题,这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
来源:DeepHub IMBA本文约900字,建议阅读5分钟在本文中,我们将深入讨论tsfresh包的使用。 时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程,将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。 python的tsfresh包可以为
引言: 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据,企业可以从中获得有价值的洞察,以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术,包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
今天无意看到一篇文章,叫做SQL Notebooks: Combining the power of Jupyter and SQL editors for data analytics,在这篇文章里, Meta 介绍了自己的第三代 notebook 产品 Daiquery, 正如标题大家看到的,它的核心理念从一个以 Python 为主的 Notebook 转化成了一个以 SQL 为主, Python 为辅的 Notebook。 我觉得这是一个正确的进化路线。
今天看到一个比较有意思的架构图(图片来源于文章:https://shopify.engineering/merlin-shopify-machine-learning-platform)
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。
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