作者 | 费弗里简介我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的
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2024-02-21 14:13:11
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将一个数据结构的模型OpenMesh进行分割，用区域增长的方式，来遍历所有，且此算法耗时比较短。 文章目录本博文的简述or解决问题？思路：代码：效率：更新： 本博文的简述or解决问题？ 将一个数据结构的模型OpenMesh进行分割，用区域增长的方式，来遍历所有，且此算法耗时比较短。编程环境： Win10 x64 专业版编程软件： visual studio 2015思路：将所有的面进行标记为-1
描述已知两非递减的顺序线性表，要求合并成一个新的非递减顺序线性表。输入输入包含四行，第一行为自然数n，表示第一个非递减顺序线性表的长度，第二行为n个自然数构成的非递减顺序线性表，第三行为自然数m，表示第二个非递减顺序线性表的长度，第四行为m个自然数构成的非递减顺序线性表。输出用一行输出合并后的非递减顺序线性表，各数之间用一个空格隔开。样例输入
原创
2022-11-30 09:59:13
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一种是在两份数据相交的地方打断线。 一种是在给定长度、均分打断、长度百分比处打断线 https://www.cnblogs.com/wangshunli/p/4438902.html https://www.zhihu.com/question/67554018 选择线，点击Editor->Spli ...
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2021-07-12 15:53:00
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2.1. 解析几何算法 比如说，在平面中判断两线段相交，我们可以很容易通过解析几何来求解，联立两直线的代数方程：(y−y2)/(y1−y2)=(x−x2)/(x1−x2) 然后对这个二元二次方程进行求解。很容易得到相应算法的代码：//判断两线段相交
bool IsIntersect(double px1, double py1, double px2, double py2, double px
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2024-02-24 06:02:34
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# 数据处理的选择：Python与SPSS
在数据分析的世界里，Python和SPSS是两个被广泛使用的工具。两者在数据处理方面各具优势，适应不同的需求。本文将探讨这两种工具的特点，并提供一些代码示例，展示如何使用Python进行数据处理，并对比SPSS的功能。
## Python处理数据
Python是一种强大的编程语言，在数据科学和数据分析领域，因其丰富的库而备受推崇。以下是使用Pyth
原创
2024-10-18 08:03:03
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2.2.7 合并：HBase日常工作The Delete command doesn’t delete the value immediately. Instead, it marks the record for deletion. That is, a new “tombstone” record is written for that value, marking it as d
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2024-07-05 21:04:40
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在计算机世界，当人们谈到并发时，它的意思是一系列的任务在计算机中同时执行。如果计算机有多个处理器或者多核处理器，那么这个同时性是真实发生的；如果计算机只有一个核心处理器那么就只是表面现象。现代所有的操作系统都允许并发地执行任务。你可以在听音乐和浏览网页新闻的同时阅读邮件，我们说这种并发是进程级别的并发。而且在同一进程内，也会同时有多种任务，这些在同一进程内运行的并发任务称之为线程。在这里我们要讨论
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2023-09-21 23:35:13
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-07-02 11:40:51
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Python split()方法在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间话不多说，直接上代码语法str.split(str="", num=string.count(str)).参数 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num -- 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
例子1：以下实例以 # 号为
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2023-06-26 16:25:37
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目录1 前言2 读取EXCEL2.1 xlrd模块安装及导入2.2 xlrd模块基本操作3 简单数据处理3.1变维并求均值3.2 简单拟合4 绘制图像5 结尾参考链接 1 前言来H一个月了，还没有更新过任何博客碰巧上周帮之前美赛队友做了点 “华为杯”研究生数学建模编程的任务 觉得一直用Matlab做简单的数据处理没有成长，就用Python复现了Matlab程序,也算是接触一点Python简单数据
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2023-07-22 15:14:29
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目录写在前面1. 属性过滤条件2. 空间过滤条件3. 使用SQL创建临时图层4. 利用过滤条件 写在前面 过滤条件可以将不想要的要素抛弃，通过过滤条件可以选出符合特定条件的要素，也可以通过空间范围限定要素，这样就可以简单地处理感兴趣的数据。1. 属性过滤条件 过滤条件需要一个条件语句，类似于SQL语句中的Where子句。如：‘Population < 50000’
‘Populati
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2024-08-22 21:03:44
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Python数据处理手册关键词： Python Python数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 DataFrame和Series之间
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2024-07-25 13:17:12
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数据预处理技术与对应python代码实现一、数据清洗1.缺失值的处理：1).忽略元组：若有多个属性值缺失或者该元祖剩余属性值使用价值较小时，应选择放弃对应Python代码df.dropna()#注df为pandas 的DataFrame数据类型2).人工填写：该方法费时，数据庞大时行不通3).全局常量填充：方法简单，但填充方法适用场景很少df.fillna(volae=V)#V即为我们填充的常量4
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2023-09-22 20:34:56
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一 文件操作 (----------------------------------------------------------------------)一 介绍计算机系统分为：计算机硬件，操作系统，应用程序三部分。我们用python或其他语言编写的应用程序若想要把数据永久保存下来，必须要保存于硬盘中，这就涉及到应用程序要操作硬件，众所周知，应用程序是无法直接操作硬件的，这就用到了操作系统。操
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2023-06-04 17:16:13
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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在本章和下一章里，我们将研究两种文件类型实例：Excel 文件和 PDF，并给出几条一般性说明，在遇到其他文件类型时可以参考。处理 Excel 比上章讲的处理 CSV、JSON、XML 文件要难多了，下面以 UNICEF(联合国儿童基金会) 2014 年的报告为例，来讲解如何处理 Excel 数据。相关文章：一、安装 Python 包要解析 Excel 文件，需要用第三方的包 xlrd。我们用 p
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2023-07-14 17:55:54
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今天要跟大家分享的文章是如何利用Python处理文件中的数据？Python入门新手和正在Python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！Python编程学习记得我小的时候，经常有同学被老师喊去做统计分数这种“苦力”。现在电脑普及了，再这么干就太弱了。用Python，几行代码就可以搞定。看一下我们的文档里的数据：#– scores.txt刘备 23 35 44 47 51关羽 60
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2023-12-26 21:59:37
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注意代码中LONGITUDE、LATITUDE、SPEED、DIRECT等属于博主做交通数据处理时的残留模板。如要自定义使用替换为使用场景下的对应词句即可import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
# %matplotlib inline
import csv
import codecs
impor
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2023-08-11 09:15:38
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本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.导入标准库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd2.导入数据集dataset= pd.read_csv('data (1).csv')# read_csv：读取csv文件#创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量
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2023-08-20 21:17:57
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