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Python科学计算学习之高级数组（二）

代码性能和向量化 背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。...但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。...python之类语言的for循环，和其它语言相比，额外付出了什么。 python是解释执行的。...Python广播      当两个数组中每个元素都进行相应的运算的时候，需要两个数组的形状相同，如果形状不同，则使Python的广播机制进行处理。...的广播方便与计算： ①　一维向量+常量 import numpy as np vector=np.arange(4) b=vector+1. print(b.shape) print(b)    #result

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    python高级数据类型

    字符串： 序列：在python当中 序列就是一组按照顺序排列的值【数据集合】 在python中 存在三种内置的序列类型： 字符串 列表 元组 优点：可以支持索引和切片的操作 特征：第一个正索引为0，...第一个索引为负数的时候，指向的是右端 切片：【高级特性】可以根据下表来获取序列对象的任意[部分]数据 语法结构：[start : end : step] step默认1 字符串及常用方法： test = 'python...a.rstrip()) #删除右边的空格 # b=a 复制字符串 # print(id(a)) #id函数 可以查看一个对象的内存地址 # print(id(b)) dataStr = 'I love Python...0]) print(strMsg[2:5]) #2-5下标之间的数据 print(strMsg[2:]) print(strMsg[:3]) print(strMsg[::-1]) 列表： list：python...中重要的数据类型，字典是由键值对组成的集合，通常使用键来访问数据，效率非常高，和列表一样支持对数据的添加、修改、删除 特点： 不是序列类型，没有下标的概念，是一个无序的键值对集合，是内置的高级数据类型

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    【Python】高级数据类型

    前言 本期讲解的是高级数据类型的公共方法。...那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊，能不能跟我说说(●'◡'●) 好的，公共方法其实就是列表、元组、字典、字符串都能够共同使用的方法(这些在謓泽前面的博客当中都有提到过，如果你不清楚忘了或者没有学过那么可以去看下哟...函数len(variable)：可以统计(元组、列表、字典、字符串、键值对...)当中的个数 函数del(variable)：作用删除一个或者连续几个元素(删除所有的元素也是可以的) 注：在Python...切片 在前面的内容我们说过字符串切片，Python当中不仅仅只能针对字符串来进行切片同样的也可以给元组和列表进行切片。...运算符(✳) 注：在Python当中表示乘法的运算符是✳，并不是我们数学当中的×号。

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    Pandas高级数据处理：并行计算

    引言在大数据时代，Pandas作为Python中广泛使用的数据分析库，以其易用性和强大的功能受到了众多开发者的青睐。然而，随着数据量的增加，单线程处理速度逐渐成为瓶颈。...一、Pandas并行计算概述1.1 什么是并行计算？并行计算是指将一个任务分解为多个子任务，这些子任务可以同时执行，从而加快整个任务的完成时间。...多进程：适用于CPU密集型任务，如数据处理、计算等。Pandas提供了pandarallel库，可以轻松实现多进程并行计算。...分布式计算：对于超大规模的数据集，可以使用Dask或Vaex等分布式计算框架，它们与Pandas接口兼容，能够处理超出内存限制的数据。...这是因为Python的pickle模块无法序列化这些对象。解决方法将lambda表达式替换为普通函数定义。如果必须使用匿名函数，可以尝试使用dill库代替默认的pickle模块。

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    Pandas高级数据处理：数据流式计算

    流式计算作为一种高效的数据处理方式，能够实时处理和分析不断流入的数据。Pandas 作为 Python 中最流行的数据处理库之一，虽然主要设计用于批处理，但也可以通过一些技巧实现简单的流式计算。...流式计算的基本概念流式计算（Streaming Computation）是指对持续到达的数据进行实时处理的过程。...Pandas 本身并不是为流式计算设计的，但它可以通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 等方式模拟流式计算的效果。对于小规模或中等规模的数据集，Pandas 的流式处理能力已经足够强大。...i*2]}) df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)print(df)2.3 使用生成器简化流式处理为了进一步优化内存使用，可以使用 Python...使用专门的流式计算框架（如 Apache Kafka、Apache Flink）处理大规模数据。4. 结论通过上述方法，Pandas 可以在一定程度上实现流式计算，满足中小规模数据的实时处理需求。

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    Pandas高级数据处理：分布式计算

    分布式计算为解决这一问题提供了有效的方案。本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。...数据类型推断Dask需要对数据类型进行推断以便更好地优化计算过程。问题：如果数据类型推断错误，可能会导致性能下降甚至程序崩溃。...分区管理合理的分区对于分布式计算至关重要。过少或过多的分区都会影响性能。问题：默认情况下，Dask可能不会为我们选择最优的分区数。解决方案：根据实际需求调整分区数量。...五、总结通过引入Dask库，我们可以轻松实现Pandas的分布式计算，极大地提高了数据处理效率。然而，在实际应用过程中也会遇到各种各样的挑战。...希望本文能够帮助大家更好地掌握Pandas分布式计算的相关知识。

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    Pandas高级数据处理：数据流式计算

    Pandas作为Python中强大的数据分析库，在处理结构化数据方面表现出色。然而，当面对海量数据时，如何实现高效的流式计算成为了一个重要的课题。...本文将由浅入深地介绍Pandas在数据流式计算中的常见问题、常见报错及解决方法，并通过代码案例进行解释。二、什么是数据流式计算数据流式计算是指对持续到达的数据进行实时处理和分析的过程。...这些工具可以将Python代码编译为机器码，从而大幅提升性能。3. 数据一致性问题问题描述：在流式计算过程中，数据可能来自多个源，如何确保数据的一致性和完整性？ 解决方案：使用事务机制。...在流式计算中，可以将数据发送到消息队列中，然后由消费者进行处理。定期保存检查点。在流式计算过程中，定期保存中间结果，以便在发生故障时可以从最近的检查点恢复，而不是从头开始重新计算。...同时，注意数据一致性和常见报错的处理，能够帮助我们在流式计算中更加稳健地处理数据。希望本文的内容能够为读者在Pandas流式计算方面提供一些有价值的参考。

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    【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

    这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下

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    Python高级数据结构——树（Tree）

    Python中的树（Tree）：高级数据结构解析 树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。...在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。 基本概念 树是由节点和边组成的层次结构。...树的表示方法 在Python中，树可以使用多种方式表示，其中两种常见的表示方法是节点类和字典。 节点类表示 使用类表示树的节点，每个节点包含数据、左子节点和右子节点。...表达式树： 将数学表达式表示为树结构，方便计算和优化。 解析树： 用于解析语法结构，如编译器中的语法树。 通过理解树的基本概念、表示方法、常见类型和遍历算法，您将能够更好地应用树结构在实际问题中。...在Python中，使用节点类或字典来表示树的结构，同时使用递归实现树的遍历算法，是处理树结构的常用方式。

    5.3K10

    使用Python Pandas处理亿级数据

    这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...作为结果进行填充，如下图所示： Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下

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    使用Python Pandas处理亿级数据

    这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下

    7.3K50

    级数整理

    无穷级数 \(\sum_{i=1}^∞u_i=u_1+u_2+...+u_n+...\) 无穷级数就是无限项数列的加和。...相比于无限项，也有有限项的级数，就是无穷级数的前n项 \(S_n=\sum_{i=1}^nu_i\) 无穷级数如果最终结果为∞，那么我们就说该无穷级数为发散的；无穷级数如果最终结果为一个数A，那么我们就说该无穷级数为收敛的...几个特殊级数 等比级数 \(\sum_{n=1}^∞aq^{n-1}\) (a>0) 当公比的绝对值|q|级数为收敛的，如 \(1+{1\over 2}+{1\over 4}+{1\over...8}+...+{1\over 2^n}+...=2\) 当|q|>1时，该级数为发散的，如 \(1+2+4+8+...+2^n+...=∞\) P级数 \(\sum_{n=1}^∞{1\over n^...正项级数判敛法 正项级数有如下性质： 正项级数收敛的充分必要条件是它的部分和是有界数列； 正项级数如果收敛收敛值是{\(S_n\)}的上确界； 正项级数如果发散一定发散到正无穷; 对于收敛的正项级数，任意调换求和顺序后得到的新级数也收敛

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