透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。...for data analysis\pydata-book-2nd-edition\examples\tips.csv") df.head() # 目的：展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # 交叉表
除了win, linux, macOS平台，以及android, ios等移动端平台的内建构建支持，xmake也支持对各种其他工具链的交叉编译支持，本文我们将会详细介绍下如何使用xmake进行交叉编译。...项目源码 官方文档 交叉编译工具链简介 通常，如果我们需要在当前pc环境编译生成其他设备上才能运行的目标文件时候，就需要通过对应的交叉编译工具链来编译生成它们，比如在win/macos上编译linux...-sdk=用于指定交叉工具链的根目录。...自定义编译平台 如果某个交叉工具链编译后目标程序有对应的平台需要指定，并且需要在xmake.lua里面根据不同的交叉编译平台，还需要配置一些额外的编译参数，那么上文的-p cross设置就不能满足需求了...，如果不想配置其他平台名，统一作为linux平台来交叉编译，也是可以的。
交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。...扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为： crosstab(index, columns, values=None, rownames=None...下面的代码使用交叉表分析上面Excel文件中的数据，分析各员工上班情况以及在不同柜台的业绩。 ?
HTTP 为什么会出现 HTTP 协议，从 HTTP1.0 到 HTTP3 经历了什么？HTTPS 又是怎么回事？...keys_zone: 设置共享内存区域，用于存储缓存键和元数据,后面的参数表示该区域的大小，一般来说，1 MB区域可以存储大约8,000个 key 数据。 max-size: 缓存能占的最大内存。...访问过期内容时，Nginx 会从原始服务器刷新它并重置inactive计时器。 其次，我们在 Location 块中配置了几个值： proxy_cache：定义用于缓存的共享内存区域。...作为一种进一步优化方式，HPACK 压缩上下文包含一个静态表和一个动态表：静态表在规范中定义，并提供了一个包含所有连接都可能使用的常用 HTTP 标头字段（例如，有效标头名称）的列表；动态表最初为空，将根据在特定连接内交换的值进行更新...因此，为之前未见过的值采用静态 Huffman 编码，并替换每一侧静态表或动态表中已存在值的索引，可以减小每个请求的大小。
来源：DeepHub IMBA 本文约1100字，建议阅读5分钟本文从信息论的角度解释有关熵的概念。 对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。...在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)？...因此我们可以从编码器和通信机的角度出发，将-log(p)定义为编码和传输符合p概率分布的事件所需的总比特数，即信息。小 p（罕见事件）导致大 -log(p)（更多位）。...总结 -log(p) 只是表达对以概率 p 观察到事件的惊讶程度的一种奇特方式。罕见事件（低 p）导致惊讶程度高。 如果整合所有事件的”惊讶程度“，就会得到预期的”惊讶“，我们称之为熵。...交叉熵损失是量化我们的机器学习模型对数据真实分布 (P) 的近似 (Q) 的好坏程度 (Q) 的好方法。请注意，Log损失只是一个二元交叉熵损失。
最近有粉丝 提问到如何从表达量差异分析后的某个基因或者蛋白质或者其它元素在两个分组的差异情况的箱线图到其相关的一系列统计指标表，出处是2023年4月的一个文章：《Saliva biopsy: Detecting...这些测试可以提供一个p值，用于量化观察到的差异是否可能仅仅是由随机变异引起的。如果p值小于某个阈值（例如0.05），我们通常会认为差异是显著的。...---- 其实从箱线图到如上所示的各种统计指标表，比较陌生的是最后两列统计学指标（Sensitivity和Specificity）而已。...---- 起码从R的角度来说，箱线图直接到ROC曲线，顺便计算得到AUC值是很容易的。...StatQuest学习笔记18-K邻近算法 StatQuest学习笔记19-决策树 StatQuest学习笔记20-随机森林 StatQuest学习笔记21-逻辑回归 StatQuest学习笔记22-交叉验证
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。...因此我们可以从编码器和通信机的角度出发，将-log(p)定义为编码和传输符合p概率分布的事件所需的总比特数，即信息。小 p（罕见事件）导致大 -log(p)（更多位）。...对于连续变量 x，熵可以写为， 回到信息论，从编码器和通信机的角度来看，这量化了表示遵循概率分布p(x)的随机选择事件所需的比特数。例如一个包含圆形和三角形的盒子并回忆化学课上熵的概念！...这个量Q可以通过以下关系从熵中获得：（原始比特）+（额外比特）=（总比特）。（额外比特）部分就是所谓的 KL 散度，在统计学中常用来衡量两个分布之间的距离，也被称为相对熵。...总结 -log(p) 只是表达对以概率 p 观察到事件的惊讶程度的一种奇特方式。罕见事件（低 p）导致惊讶程度高。 如果整合所有事件的”惊讶程度“，就会得到预期的”惊讶“，我们称之为熵。
2 pandas读写数据库 在python连接好数据库后，pandas可以利用read_sql()方法将数据读入DataFrame。这里可以看一下代码。...import pandas as pd #这里即遵循sql语句规则 sql = "select * from 要查询的表格" df0 = pd.read_sql(sql,conn) df=pd.DataFrame...(df0) pandas的表展现在flask html中 from flask import Flask, request, render_template, session, redirect import...pandas 如何直接转化成html. pandas中有方法to_html 如下的例子是将excel的数据，转化成html #!.../usr/bin/env Python # coding=utf-8 import pandas as pd import codecs xd = pd.ExcelFile('/Users/wangxingfan
需求描述 某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现 做以下说明 ?
cascade，必须级联到关联目标的操作。 ALL，级联所有操作。 PERSIST，级联保存操作。 MERGE，级联修改操作。 REMOVE，级联删除操作。 REFRESH，级联刷新操作。...orphanRemoval，是否将删除操作应用于已从关系中删除的实体，以及是否将删除操作级联到那些实体。...JoinColumn(name="CUST_ID") public Set getOrders() {return orders;} ---- 03 分析 图 A - ER 图 本案例有四张数据库表，...（如上图所示） 导购员、商品数据是基础数据表，即不主动关联其他的实体集。 商品主数据，包含两种关联关系。 与导购员之间的关系是多对一。即 @ManyToOne，注意这里只需要级联刷新操作即可。...private PscSkuEntity skuEntity; // 省略 get/set 方法 } ---- 05 效果 使用 JPA 查询一个订单主数据，JPA 会自动将配置好的其他表的数据实体自动查询出来
接下来开始使用梯度下降法进行迭代训练，从Epoch-Cost曲线可以看到“损失”快速降低，到第100次时就很低了，到第300次迭代时已经几乎为0，符合预期，如下图： 正常的学习 接下来换一种初始化策略。...接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。...学习缓慢消失 推广到多神经元网络 前面的有效性证明是基于一个神经元所做的微观分析，将其推广到多层神经元网络也是很容易的。从分量的角度来看，假设输出神经元的预期值是y = y1，y2，......交叉熵损失函数只对网络输出“明显背离预期”时发生的学习缓慢有改善效果，如果初始输出背离预期并不明显，那么应用交叉熵损失函数也无法观察到明显的改善。...从另一个角度看，应用交叉熵损失是一种防御性策略，增加训练的稳定性。 应用交叉熵损失并不能改善或避免神经元饱和，而是当输出层神经元发生饱和时，能够避免其学习缓慢的问题。
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...Python支持从多种类型的数据导入。...在开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpy和pandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...2.按位置提取(iloc) 使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后 的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。...2.写入csv #输出到CSV格式 df_inner.to_csv('Excel_to_Python.csv') 参考 王彦平《从Excel到Python：数据分析进阶指南》
') 如果需要指定工作表或者只读取特定列，也可以方便地进行配置。...使用to_excel方法，我们可以将DataFrame中的数据写入到新的Excel文件中： df.to_excel('output.xlsx', index=False) 实例：读取并写入新表格 下面是一个示例代码...最后，使用to_excel将新数据写入到文件中。 数据清洗与转换 在实际工作中，Excel文件中的数据可能存在一些杂乱或不规范的情况。...通过解决实际问题，你将更好地理解和运用Pandas的强大功能。 结语 Pandas是Python中数据处理领域的一颗明星，它简化了从Excel中读取数据到进行复杂数据操作的过程。...Pandas作为一个强大而灵活的数据处理工具，在Python数据科学领域广受欢迎。从基础的数据读取、操作到高级的数据处理和分析，Pandas提供了丰富的功能，能够满足各种数据处理需求。
可以通过使用pip命令来进行安装： pip install pandas 安装完成后，我们可以通过以下方式将Pandas导入到Python代码中： import pandas as pd 数据结构 Pandas...可以从各种数据源中读取数据，包括CSV文件、Excel文件、数据库等。...同时，也可以将数据写入到这些数据源中。...从CSV文件中读取数据（案例3：读取CSV文件） import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df) 输出结果： Name Age...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。
这个过程通常涉及到遍历顺序表中的所有元素，并将它们转换为人类可读的格式。...这一步将顺序表中原有的元素从旧的存储空间复制到新的存储空间中。为了保证数据的完整性和正确性，复制过程必须小心谨慎地进行。...通常，复制过程会从顺序表的第一个元素开始，逐个复制到新的存储空间的相应位置，直到所有元素都被复制完毕。 完成元素迁移后，顺序表就可以继续使用新的存储空间来存储新的元素了。.../尾部删除是数据结构中常见的操作，它们分别涉及到对顺序表的首个元素和最后一个元素的移除。...线性查找的思想是从表的第一个元素开始，逐个比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个表。这种查找方法的时间复杂度为O(n)，其中n为表的长度。
= 'uuid', （2） 主键id就直接使用uuid 在config/uuid.php中将uuid改成id 'default_uuid_column' = 'id', 在migration中建表时...updated_at const UPDATED_AT='update_date'; const CREATED_AT = 'create_date'; 以上这篇Laravel自动生成UUID,从建表到使用详解就是小编分享给大家的全部内容了
欢迎阅读 类型即正义：TypeScript 从入门到精通系列： 《类型即正义：TypeScript 从入门到精通系列（序言）》 《类型即正义：TypeScript 从入门到精通系列（一）》 了解了基础的...交叉类型、联合类型 在前三个大章节中，我们我们讲解了基础的 TS 类型，然后接着我们用这些学到的基础类型，去组合形成枚举和接口，去注解函数的参数和返回值，这都是 TS 类型注解到 JS 元素上的实践，那么就像...JS 中有元素运算一样如加减乘除甚至集合运算 “交并补”，TS 中也存在类型的一个运算，这就是我们这一节中要讲解的交叉和联合类型。...交叉类型 交叉类型就是多个类型，通过 & 类型运算符，合并成一个类型，这个类型包含了多个类型中的所有类型成员，我们来看个响应体的例子，假如我们有一个查询艺术家的请求，我们要根据查询的结果 -- 响应体，...小结 这一小节中我们学习了交叉类型和联合类型，它们是 TS 类型系统中的类型运算的产物，交叉类型是多个类型组成一个类型，最终结果类型是多个类型的总和，而联合类型是多个类型组成一个综合体，最终的结果类型是多个类型之中的某一个类型
查询不涉及的时间段对应的分表不会被拼进来，这样就可以有效减少数据遍历的范围，从而提高性能。 ---- 这个方案在单个数据库时没啥毛病，但是不是能推广到多个数据库的情况呢？...这时候，我们可以摆多个数据库分别存储数据，类似物理分表的方案，也按时间段把数据分拆到各个数据库中，比如一年数据放入一个数据库中（一般来讲多个库会部署到多台机器上），这样就能分摊查询压力了。...蛇形分布时，每个分库中都有所有年份的数据，几乎每个查询都会涉及到所有分库的数据，不能只挑出某些分库来执行运算，这和前面说的分表方案的优化原理并不一样了。...此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。...针对数据领域一些技术难点，站在研发人员的角度从浅入深，进行全方位、360度无死角深度剖析；对于一些业内观点，站在技术人员角度阐述自己的思考和理解。
接下来开始使用梯度下降法进行迭代训练，从Epoch-Cost曲线可以看到“损失”快速降低，到第100次时就很低了，到第300次迭代时已经几乎为0，符合预期，如下图： ? 接下来换一种初始化策略。...接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。 单样本情况下，交叉熵损失函数可以记为： ? 对C求w的偏导数： ? a = σ(z)，将其代入： ?...推广到多神经元网络 前面的有效性证明是基于一个神经元所做的微观分析，将其推广到多层神经元网络也是很容易的。从分量的角度来看，假设输出神经元的预期值是y = y1，y2，......交叉熵损失函数只对网络输出“明显背离预期”时发生的学习缓慢有改善效果，如果初始输出背离预期并不明显，那么应用交叉熵损失函数也无法观察到明显的改善。...从另一个角度看，应用交叉熵损失是一种防御性策略，增加训练的稳定性。 应用交叉熵损失并不能改善或避免神经元饱和，而是当输出层神经元发生饱和时，能够避免其学习缓慢的问题。
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。...物化视图和视图 ClickHouse 可以利用 Kafka 表引擎将 Kafka 记录放入一个表中。...创建消费者物化视图 在创建物化视图前，先停止MySQL从库的复制。从库停止复制，不影响主库的正常使用，也就不会影响业务。...之后在 ClickHouse 集群中的任一实例上，都能从物化视图中查询到一致的 MySQL 存量数据。...-- MySQL 从库停止复制 stop slave; Kafka 表的每一条记录只读取一次，因为它的消费者组会改变偏移量，不能读取两次。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
