我对渐近分析的概念还很陌生。我正在读Goodrich的"Data Structures and Algorithms in Python“。在该书中,它的实现如下所示:
def prefix average2(S):
”””Return list such that, for all j, A[j] equals average of S[0], ..., S[j].”””
n = len(S)
A = [0] n # create new list of n zeros
for j in range(n):
A[j] = sum(S[0:j+1]) / (j+1
for row in codecs.getreader(self.encoding)(self.response[u'Body']).readlines():
row_string = StringIO(row)
print ("Row read from the data is: ")
print (row_string.getvalue())
df = pd.read_csv(row_string, sep=",")
我已经编写了上面的代码来从S3
我有两个不同的数据帧,我正在尝试比较。因此,我的第一个数据帧有10行,第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好,然后当我应该递增时,它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
我目前正在使用一个包含数千行SQL代码的代码库。但是,逻辑是正确的,但是需要将代码转换为Python。
在维护SQL逻辑/功能的同时,是否有一种简单的方法将此代码转换为Python?
我研究过SQlalchemy,但不太确定这是否是最佳方法。
谢谢
示例SQL:
SELECT DISTINCT sale_date, store_state,
sum(sale_amount) as total_sales
FROM customers
GROUP BY store_state, sale_date
ORDER BY sale_date ASC;
谷歌:“将SQL转换为Python”。有人
我得到了一个.csv文件,这是一个来自气象站的数据文件,其中包括日期、时间、温度、露点、湿度等。这是迄今为止我在Python文件中所拥有的:
import math
import pandas as pd
import math
import numpy
openfile=pd.read_csv('KOAK.csv','r',delimiter=',',skiprows=8,header=None)
f1=openfile.read()
openfile.close()
我跳过了前8行,因为它们包含标题信息。如何修复此Python代码以读取整个数
运行此代码显示了大熊猫与常规python列表在速度上的差异:
ser = pd.Series(range(100))
lst = ser.tolist()
for _ in range(10):
pandas_time = 0
list_time = 0
for _ in range(100000):
r = randint(0, len(ser)-1)
t = time()
ser[r]
pandas_time += time() - t
t = time()
lst[
我有一个Python代码,它是执行计算的类。该类从csv文件中获取数据,执行计算并将其写回csv文件。不幸的是,当我通过大量的数据(20K行和50列)时,大约需要一个小时。有没有可能提高速度,或者我应该改变脚本,从处理pandas系列到numpy数组?下面是我的代码示例,开始部分和最后部分。总共有500行代码。类中的方法非常简单和基本:
import pandas as pd
class Asset:
def __init__(self, filename):
#read csv data
self.data=pd.read_csv(filename)
self.fil
我正在为一个Python编码类写一个项目,我有一个问题。我正在编写一个引擎,它将在游戏中向前看几步棋,然后选择它认为最好的一步棋。虽然我知道python不是一种理想的语言(因为它不像其他一些语言那样快),但我认为可以写出至少是函数式的代码,同时可能仍然有点慢。
也就是说,我正在尝试创建两个表:一个游戏板(考虑一个矩阵)和一个包含整数的博弈树。我想使用一些内存效率高、速度快的东西来添加、删除和读取条目。
我现在使用的板子效率不是很高。我想问一下,任何人都会推荐什么模块(以及如何使用它们的说明)来编写与此相同但内存更少的东西(例如: array,numpy;除非我不知道如何使用这两个模块):
se
我的代码有一个小问题,我编写的代码是作为行序列从F#中的控制台读取输入的。我的问题是,它只读了5行文字,然后结束,但它应该读更多的行。如果有人告诉我这段代码出了什么问题就好了。
let allList = new List<string>()
let rec readlines () = seq {
let line = Console.ReadLine()
let b = allList.Add(line)
if line <> null then
yield line
yield! readlines ()
}
let b =
我正在尝试将隐狄利克雷分配算法应用于从twitter数据检索到的.csv文件。 目前我遇到了这个错误: Traceback (most recent call last):
File "...Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1884, in __call__
return self.func(*args)
File "...\src\project.py", line 262, in lda
for i in top_topic_words:
TypeError: '
在一个高性能的库实现中,我看到了以下代码
double meanQ=0;
int counter=0;
for(...){
//some cycle with many iterations where meanQ and counter are incremented
}
meanQ /= (double)counter + 0.001D;
最后一行看起来让我很困惑。我就会这么做
if(counter>0)
meanQ /= counter;
当counter为0时,meanQ也为0,否则除以counter。作为一种均值,它也(稍微)更准确,没有强制转换,它更容易理解
考虑下面是我的数据框架,我希望填充百分比列,将单个标记除以Total,以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
我有一个包含超过50k行的数据集。我决定取前50个值的平均值,然后取第二个50个值,以此类推(这样我就可以得到平均50个值组的数据集的一半)。
这是我的代码:
var Rate = (from dr in ds.Tables[0].AsEnumerable()
select new
{
rate = dr.Field<double>(columnName)
我正在尝试使用python实现自定义性能度量。目的是求出概率的最佳阈值,给出度量A的最低值。我编写了以下计算混淆矩阵和阈值的代码。
def confusion_matrix(self):
"""This method returns the confusion matrix for the given pair of Y and Y_Predicted"""
#y,ypred
y = self.df["y"]
ypred = self.df["
所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我对编码很陌生,只是偶然发现了"python“中的这些代码行。
a = [1,2,3,4,"hello"]
for i in a:
try:
print(i)
i + 1
print (("i is : %d") %(i))
except:
print("nope " + i + " is a string")
产出如下:
1
i is : 1
2
i is : 2
3
i is : 3
4
i is : 4
hello
nope hello