• 高性能 Pandas 方法:query 和 eval

    在 Pandas 中,大部分人往往在初学时最先接触到的就是通过方括号的形式来进行筛选查询,像是这样:#!但其实对于每个使用 Pandas 库的人来说,让代码更简洁才符合 Pythonic 的风格。这就是为什么本文所要谈论 query 和 eval 这两个方法的原因。query 和 evalquery 和 eval 方法在 2014年 1 月 3 日的 0.13.0 版本中首次加入,它们允许使用者以传入字符串表达式的形式来对 DataFrame 进行操作。
  • 深入iris mvc

    知识点 Iris控制器(controller) Iris中间件(middleware) 控制器(controller) 控制器是Iris支持的重要特性之一,他能够非常清晰、方便的去定义和管理接口。 Iris controller的设计思想是约定优于配置,只要按照他Iris的约定规则来编写代码即可很简单地完成一个controller,下面我们通过一个实例来了解一下,代码如下: package main import ( "github.com/kataras/iris" "git...
  • JavaScript或HTML POST形式的SOAP客户端

    I'm trying to use a local HTML file as a SOAP client. I'm new to this, but I believe that leaves JavaScript or a normal POST form as options. I've gotten some responses from simple web services using some code from IBM, but I keep getting errors when try...
  • 技术影响:技术的速度

    技术影响:技术的速度 坐下来喝杯咖啡,是时候换个技术故事了 Jimmy Freligh Jr | 2004年5月1日 真是一个月,哇,我简直不敢相信它快结束了。我只是觉得我昨天写了最后一篇文章。如果您说的话,我已经读了很多文章,并注意到技术正在发生着“最终”变化(这是时候了!)。我们即将进行64位处理以及64位PCI插槽,或者我应该说即将接管的PCI Express。 DDR3200越来越流行,PC2100已经成为过去,人们现在为所有事物提供散热器,ram成为其中一个,硬盘,芯片组,视频卡的种类并没有结束。...
  • 70道NumPy 测试题

    点击上方“机器学习与python集中营”,星标公众号重磅干货,第一时间送达机器学习、深度学习、python全栈开发干货作者:Selva Prabhakaran来源:机器之心本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。输入:a = np.arange期望输出:15. 如何创建一个 Python 函数以对 NumPy 数组执行元素级的操作?arr = np.arange.reshape(3,3)arr17. 如何在 2d NumPy 数组中交换两个行?难度:L1问题:输出或显示 NumPy 数组 rand_arr 中小数点后三位的数字
  • Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    默认在 DataFrame 尾部插入列。insert 函数可以指定插入列的位置:In[72]:df.insertIn[73]:dfOut[73]:onebarflagfooone_trunca1.01.0Falsebar1.0b2.02.0Falsebar2.0c3.03.0TruebarNaNdNaNNaNFalsebarNaN用方法链分配新列受 dplyr 的 mutate 启发,DataFrame 提供了 assign() 方法,可以利用现有的列创建新列。In[74]:iris=pd.read_csvIn[75]:iris.head()Out[75]:SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWidthName05.13.51.40.2Iris-setosa14.93.01.40.2Iris-setosa24.73.21.30.2Iris-setosa34.63.11.50.2Iris-setosa45.03.61.40.2Iris-setosaIn[76]:....:Out[76]:SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWidthNamesepal_ratio05.13.51.40.2Iris-setosa0.68627514.93.01.40.2Iris-setosa0.61224524.73.21.30.2Iris-setosa0.68085134.63.11.50.2Iris-setosa0.67391345.03.61.40.2Iris-setosa0.720000上例中,插入了一个预计算的值。还可以传递带参数的函数,在 assign 的 DataFrame 上求值。
  • 小白也能看懂的seaborn入门示例

    编辑:王老湿我们的《机器学习入坑指南》专栏发布后,目前已经更新了 5 篇:1.上手机器学习前,先来学习下Python相关的环境配置吧~,2.小白也可以看懂的Numpy实操演示教程3.小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)4.小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)5.小白也能看懂的Matplotlib简明教程Seaborn就是让困难的东西更加简单。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
  • Python小白机器学习教程:Sklearn精讲

    本文授权转载自王的机器禁二次转载作者:王圣元阅读文本大概需要 60分钟老表建议先收藏,慢慢学或者有需时可以查看0引言本文是 Python 小白教程系列:Python小白教程:入门篇 (上)Python小白教程:入门篇 (下)Python小白数据科学教程:NumPy (上)Python小白数据科学教程:NumPy (下)Python小白数据科学教程:SciPy精讲Python小白数据科学教程:Pandas (上)Python小白数据科学教程:Pandas (下)Python小白数据可视化教程: Matplotlib 精讲Python小白数据可视化教程: Seaborn 精讲Python小白数据可视化教程:PyEcharts 精讲Sklearn 是基于 Python 语言的机器学习工具。加这一章的原因是不把机器学习相关概念弄清楚之后很难完全弄明白 Sklearn。
  • Iris 框架入门—— Iris 服务监听和配置

    Iris 服务监听Iris 提供了丰富的服务监听方法。= nil { panic } app.Run}Https 监听package mainimport func main() { app := iris.New() app.Get // start the server on port 443 app.Run}同时,还可以将 http 重定向到 httpspackage mainimport func main() { app := iris.New() app.Get app.Get //创建http服务,并将其转到https target, _ := url.Parse go host.NewProxy.ListenAndServe() //创建https服务 app.Run}自动使用 Let’sEncrypt 证书创建 https 服务Iris 提供了一键使用 Letsencrypt 的免费证书,免除倒腾证书和配置 Nginx 的苦恼。
  • 万万没想到,命令行也能玩数据分析?

    有的朋友喜欢用图形化软件,还有很多喜欢用Python或 R写脚本进行更灵活的数据分析。但你有没有想过,其实Linux命令行也可以玩数据分析?在今天的文章里,我通过一个数据分析的实例,为大家演示一些Linux命令行下可以帮助数据分析的经典命令。今天的示例一共有两个,分别是著名的机器学习 iris 数据分析,以及莎士比亚文本分析。这时,cat结果更多是作为管道符的一个输入,传递给后续命令进行筛选或处理,而不是直接显示出来。注意-S参数,对数据分析很有用。在大数据量的初步检查时,less更能体现出其作用。
  • sklearn中的这些特征工程技术都掌握了吗?

    特征工程数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案,有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种:用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择Filter:过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的 个数,选择特征。Wrapper:包装法:根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者...
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