我跟踪了Jeff的youtube视频,用GPU安装了tensorflow。我有Eva nivida GTX 1660 Ti。之后,它显示GPU是不可用的。有什么不对劲的地方吗?谢谢
# What version of Python do you have?
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Versi
我需要检查一下我的pandas.DataFrame子集的完整性。目前,我正在这样做:
special = df[df.kind=='special']
others = df[df.kind!='special']
special = special.dropna(how='any')
all = pd.concat([special, others])
我想知道我是否没有遗漏任何功能强大的Pandas,这使得这在一行中成为可能?
我的python import语句变得非常慢。我使用Anaconda包在本地运行Python2.7。导入模块后,我写的代码运行得非常快,只是导入似乎永远都要花时间。
作为示例,我使用以下代码运行了一个"tester.py“文件:
import timeit
x = timeit.timeit('import numpy as np')
print 'imported numpy in %s seconds'%x
x = timeit.timeit('import pandas as pd')
print 'imported p
我比较了在pandas/numpy/pure python中添加两个向量所需的时间,并得到了一些令人惊讶的结果(对我来说)。
在python3.6.9,Ubuntu18.04,numpy=1.18.1,pandas==1.1.3上进行了测试。
代码
import pandas as pd
import numpy as np
import random
我有以下问题:我有一个形状点列表和一个形状多边形列表。现在,我想检查给定点在哪个多边形中。 目前我使用的是下面的代码,这看起来不是很聪明: # polygons_df is a pandas dataframe that contains the geometry of the polygons and the usage of the polygons (landuses in this case, e.g. residential)
# point_df is a pandas dataframe that contains the geometry of the points and
在python (+ pandas/numpy/scipy/statsmodel)中,是否有一个函数可以返回自相关wrt延迟?有没有像这样的现成的库函数? 为了避免混淆,我想要以下内容,只是我不想绘制它,但我希望它作为一个序列(pd.Series或pd.DataFrame)返回: import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from matplotlib import pyplot as plt
plt.ion()
s = pd.Series(np.sin(
最近,我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上,这怎么可能呢?这怎么可能呢?pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k,10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
我需要帮助加快这个循环,我不知道该怎么做。
import numpy as np
import pandas as pd
import timeit
n = 1000
df = pd.DataFrame({0:np.random.rand(n),1:np.random.rand(n)})
def loop():
result = pd.DataFrame(index=df.index,columns=['result'])
for i in df.index:
last_index_to_consider = df.index.values[
我想返回从某个点定位的所有文件的列表。 我使用的是python。 目前, import os
import pandas as pd
path='c://users.../'
f=[]
for currentpath, folders, files in os.walk(path):
for file in files:
# print(os.path.join(currentpath, file))
f.append(file)
df=pd.DataFrame(f)
df.columns=['file_name']
我试图计算存储在熊猫数据中的标题和搜索查询之间的余弦相似度,但我很难找到最优的方法。它运行得很慢,我觉得一定有更好的方法。
我的代码看起来是:
import tensorflow_hub as hub
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import tensorflow_text
# Load Google universal sentence encoder for semantic similarity
USE = hub.load(
我正在尝试从托管在PostgreSQL服务器上的AWS数据库加载1100万条记录。我试过使用pandas read_sql,我在4个小时内就能得到结果。我的笔记本电脑上有32 GB的内存,还有第七代酷睿i7。我还将块大小设置为10000,但这并不能改善疯狂时间。我在网上看了很多文章,并尝试了所有的文章,但它们都没有加快我的速度。我希望理想情况下,如果可能的话,在20分钟内加载这些数据,或者其他任何可能的最短时间。我需要数据帧中的这些数据,这样我就可以与我拥有的其他文件进行一些合并,如果我可以在Python中获取数据,我就可以自动化我的过程。我的代码显示如下: from io import S