类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' Data variables: ds (space) float64 0.7924 0.5204 0.06833 目前不支持使用索引对子数据集进行赋值...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。...IA' 'CA' * time (time) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04 reindex_like 方法是非常有用的快捷方式
博主最近开发中遇到关于Navicat经常非常慢接近卡死的问题！困扰了我很久，今天终于知道原因了！这里分享给大家！希望对大家有所帮助！...问题描述 最近公司换网络了，突然发现有时候使用Navicat打开一张表会非常慢！即使是表中没数据也是慢！ 最开始的时候，我怀疑是网络的问题！但是ping数据库服务器IP也不丢包。...数据库也是通过内网访问的！ 直接用SQL语句查询结果也是非常快的！ 原因分析 我试了连接其他数据库，貌似这个问题不明显！只有连接这一个数据库出现类似问题！最终找到原因了！...Mysql服务器端会定时清理长时间不活跃空闲的数据库连接，以此优化数据库的性能。 Navicat客户端有一个设置：保持连接间隔，默认是240秒！...当我们打开一张表的时候，Navicat还是使用旧的连接去请求数据，发现旧的连接超时不能用了，最后又申请了一个新的连接，再去请求数据！ 所以导致我们打开一张表时间需要挺久的！
Eugenio Mazzone在Unsplash上发布的照片 什么是特征选择？ 让我们从定义特征开始。特征是数据集中的X变量，通常由列定义。现在很多数据集都有100多个特征，可以让数据分析师进行分类!...该方法的两个缺点是计算时间长，数据特征多，在没有大量数据点的情况下容易对模型产生过拟合。最显著的特征选择包装器方法是前向选择、向后选择和逐步选择。...滤波方法的优点是计算时间非常短，不会使数据过拟合。然而，一个缺点是，它们对特征之间的任何交互或关联都视而不见。这需要单独考虑，具体解释如下。三种不同的过滤方法是方差分析、皮尔逊相关和方差阈值。...Lasso回归是另一种惩罚模型中β系数的方法，与岭回归非常相似。它还为模型的成本函数添加了一个惩罚项，必须对lambda值进行调整。...交叉验证：一种迭代生成训练和测试数据集的方法，用于评估未来未知数据集上的模型性能。 End
对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...控制写入文件的数据类型。 _FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...OPeNDAP xarray 对 OPeNDAP 的支持可以让我们通过 HTTP 获取大数据集。...我们可以选择任意时间的数据，并对数据进行切片操作。除非查看特定的值，否则不会加载。..../*.nc') 此函数会自动合并并连接多个文件为一个 xarray 数据集。
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。...class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。...组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。...每个采样器子类都需要提供 iter 方-法以方便迭代器进行索引 和一个 len方法 以方便返回迭代器的长度。...示例 下面Pytorch提供的划分数据集的方法以示例的方式给出： SubsetRandomSampler ...
第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....幸运的是，现在有非常多的开源数据集，并且涵盖了多个领域，这里介绍几个常用的可以查找数据集的网站以及一些在计算机视觉常用的图像数据集： Kaggle 数据集:每个数据集都是一个小型社区，用户可以在其中讨论数据...上述两个方法对于数据集不变的情况是有效的，但更新数据集后，都会失效。...，对于大数据集，这方法通常可行。...但对于不大的数据集，这会出现采样偏差的风险。简单说，就是样本代表性不够，可能随机选择的都是同种类型的数据。
今天说一说数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!...目录 数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择 简介 加载数据集Adult 特征选择 方差 选择最佳特征 卡方验证\(X^2\)（Chi-Square Test） 皮尔逊相关系数（Pearson...特征的选择有很多方法，下面介绍一些常用的简单的方法。...下面将以几个选择方法来举例说明。 卡方验证\(X^2\)（Chi-Square Test） 卡方验证是什么，如果不知道的话非常建议看一看这一位博主的博客：结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验。...PCA 主成分分析 在前面的几个方法中，我们都是从已有的特征中选择最佳的一个（或者几个）特征然后进行数据挖掘进行训练。
Q: 什么是数据标准化？ A: 在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。...我们必须知道不同标准化方法的内涵，从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。 首先我们介绍一下数据转换。...其中x为向量或矩阵，method为标准化方法，MARGIN=1按行处理，MARGIN=2按列处理，不同标准化方法介绍如下： ①method="pa"，将数据转换为有-无（1-0）类型，若分析不加权的情况群结构下可以使用...⑨method="standardize"，z-score标准化，最常用的标准化方法之一，将数据减去均值比上标准差(default MARGIN=2)，z-score标准化后数据均值为0，方差为1，服从正态总体的数据标准化后服从标准正态分布...为了比较不同标准化方法对群落数据的影响，我们使用只有两个物种的虚拟群落进行处理，然后在笛卡尔坐标系进行展示（彼此之间是欧氏距离）： #假设虚拟数据：2个物种在5个样方的分布 spe1=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5
// MySQL数据备份方法的选择和思考 // 从事DBA的行业也有两年多了，在数据备份上无论是理论和实践上，都积累了一些经验，恰逢这两天又出现一些数据备份方面的问题，这里，我将之前遇到过的数据备份方法简单做个整理...我自己总结了以下方法： 1、rsync、cp拷贝文件 这种方法比较暴力，就是直接停止MySQL数据库，然后通过cp、rsync这种Linux物理文件复制命令，来实现数据的备份。...2、select xxx into outfile语法 这种方法，其实往往不能叫做备份，因为它其实只备份了一个表的数据，但是它非常有用。...这种备份方法适合单个表的某一部分数据变更前的备份。 3、延时从库 在MySQL中，这种备份方案相对比较少，在MongoDB中，延时从库非常常见。...而且，它支持指定库表备份等，功能非常强大。 它适合数据量在50G以下的数据库备份，超过50G，恢复的时候会特别慢。 这个不必多说，大家都知道。
， 主要特点： 标签化数据：Xarray引入了坐标和轴标签的概念，使得对数据进行索引、切片和选择更加灵活和直观。...数据对齐：Xarray提供了强大的数据对齐功能，可以自动根据坐标对齐不同数据集，简化了数据融合和分析的过程。...并行计算：Xarray结合了Dask，可以实现并行计算，处理大型数据集时能够充分利用多核处理能力。...优势： 灵活性：Xarray的标签化数据结构使得数据处理操作更加直观和灵活，能够快速进行数据的选择、转换和分析。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。
前几天发现了一个工具，可以非常方便的下载常用的数值预报产品。ECMWF刚对外发布预报数据，开发者就更新了下载接口，非常给力了哈哈！ 废话不多说了，下面就来介绍一下这个工具。...+ 版本，安装方式如下： pip install herbie-data 或 pip install git+https://github.com/blaylockbk/Herbie.git 食用方法...Herbie 目前具有如下功能： 从不同数据源搜索模式输出 下载完整的GRIB2文件 从GRIB2文件中提取子集并下载 使用 xarray 读取数据 使用 Cartopy 绘图 总的来说，Herbie...H.xarray("TMP:2 m") 有时可能需要下载大量的数据， Herbie 也提供了非常方便的工具函数： from herbie.tools import bulk_download import...bulk_download(DATES, model='hrrr', product='sfc', fxx=0, searchString='TMP:2 m') 可以通过如下命令下载ECMWF最新公开的数据集
下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ? 上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...类字典方法 更新数据集时，可以使用类似字典的方法： >> ds = xr.Dataset() >> ds['temperature'] = (('x', 'y', 'time'), temp) >> ds...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。...变量重命名 rename 方法可以重命名数据集变量： >> ds.rename({'temperature': 'temp', 'precipitation': 'precip'}) <xarray.Dataset
]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...数据结构的推荐方法是 NetCDF（Network Common Data Form），这是一种二进制文件格式，用于起源于地球科学的自描述数据集。...Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。
拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。 本文包含易于使用的代码块，并提供快速总结以供参考。...例如，假设您的数据每年都在变化。假设您对最近一年的大部分数据进行了采样（甚至可能是由于随机选择而偶然发生的）。在这种情况下，您的模型可能无法有效处理今年的预测。 有足够的数据使你的数据集具有代表性。...如果拥有来自相同分布的数据但只有 100 个实例，则选择包含 10% 数据的测试集可能会提供偏斜的结果。如果这 10 个数据点来自数据中最异常的区域，则模型性能会更差。...这种方法优于之前的train_test_split，因为每个数据点都可以是模型和测试集的一部分。然而，这意味着一些事情。 您将在每个训练数据集上构建多个模型并在每个测试数据集上进行测试。...虽然您可能在一组数据上具有出色的性能，但考虑如何在现实世界中使用您的模型至关重要。不同的拆分方法有不同的用途，因此请相应地选择。 记住要专注于目标问题，而不仅仅是某些测试集上的最高性能。
选自Medium 作者：Bharath Raj 机器之心编译 参与：高璇、王淑婷 近期，skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。...04/awesome-public-datasets-github.html 头部 CT 扫描数据集：491 次扫描的 CQ500 数据集。...地址：http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0/ Pascal VOC：通用图像分割/分类——对于构建真实世界图像注释不是非常有用，但对基线很有用。...当单词首次被广泛使用时，提供一种简单的方法来探索。...地址：http://www.thespermwhale.com/jaseweston/babi/CBTest.tgz 情感数据集 多领域情绪分析数据集：较旧的学术数据集。
那么，划分数据集有什么做法呢？ 01 留出法 hold-out 直接将数据集D划分为两个互斥的集合：训练集S和测试集T（D = S∪T，S∩T = ∅），在S上训练模型，用T来评估其测试误差。...我们应当在S上训练模型，用CV代替T根据评价标准来选择模型。...其余m-1全为训练集，进行m次训练，取m次的评估结果的平均值进行模型选择。...由此可知通过自助采样，初始数据集D中约有36.8%的样本未出现在采样数据集D′中。于是我们可将D′ 用作训练集，D∖D′(\为集合减法)用作测试集。...优缺点：自助法在数据集较小，难以有效划分训练/测试集时很有用，但是，自助法改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差，所以在数据量足够时，一般采用留出法和交叉验证法。
近期，skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。...内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集，现机器之心将其整理如下： 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：扩展了...地址：http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0/ Pascal VOC：通用图像分割/分类——对于构建真实世界图像注释不是非常有用，但对基线很有用。...当单词首次被广泛使用时，提供一种简单的方法来探索。...地址：http://www.thespermwhale.com/jaseweston/babi/CBTest.tgz 情感数据集 多领域情绪分析数据集：较旧的学术数据集。
因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。...然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。目标位于 y 变量中，其余数据框位于 X 变量中：- ?...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...也可以仅对一行数据进行预测。在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。
Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 COCO数据集的简介 0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集 1、COCO数据集的意义 2...、COCO数据集的特点 3、数据集的大小和版本 COCO数据集的下载 1、2014年数据集的下载 2、2017的数据集的下载 COCO数据集的使用方法 1、基础用法 ---- COCO数据集的简介...COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。...1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像； 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库； 平均每个图像的目标数为7.2，这些是目标检测挑战的著名数据集。...zips/test2017.zip test2017 info：http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip COCO数据集的使用方法
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