最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
转载
2023-11-23 12:40:09
99阅读
本节大纲迭代器&生成器装饰器 基本装饰器多参数装饰器递归算法基础：二分查找、二维数组转换正则表达式常用模块学习作业：计算器开发实现加减乘除及拓号优先级解析用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后，必须自己解析里
文章目录MAD3σ法百分位法 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造测试数据
mean = 0.6
sigma = 1
num = 3500
np.random.seed(0)
factor_data = np.random.normal(mean, sigma, num)
factor
转载
2023-11-02 12:51:49
135阅读
引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍，本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法，递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET)。其中，RFE整合了两种不同的超参数，分别是SVM库中的线性SVC与Logistic方法。而ET函数内采用的仍是基尼系数评价特征重要性，因此这与前文基于随机森林的筛选指标是相同的，即平均不纯度减少量。运行环境：Anoconda py
转载
2024-01-26 07:01:05
121阅读
# Python实现多列去重
## 概述
在数据处理过程中，经常会遇到需要对数据进行去重的情况。如果我们使用Python进行数据处理，就可以使用pandas库中的DataFrame来完成去重操作。本文将详细介绍如何使用Python的pandas库实现多列去重的方法，并提供代码示例和详细的解释。
## 流程
下面是实现多列去重的整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
原创
2023-12-28 10:29:14
166阅读
# Python 按995去极值教程
## 1. 整体流程
我们将教会你如何在 Python 中实现按照995去极值的操作，这是一种数据处理技术，可以帮助去除数据中的离群值，使得数据更加稳定和可靠。下面是整个流程的详细步骤：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 步骤一
开始 --> 按照995去极值 --> 结束
```
##
原创
2024-07-10 06:07:31
54阅读
目录一、公式介绍(一)正向标准化公式(二)负向标准化公式如下(三)[a,b]取[0,1]的特例二、构建数据集三、自定义标准化函数 四、正向标准化五、负向标准化 六、合并数据一、公式介绍将一列数据X标准化到指定区间[a,b](一)正向标准化公式nor_X=(b-a)*(X-X_min)/(X_max-Xmin)+a(二)负向标准化公式如下nor_X=(b-a)*(Xmax-X)/
消除重复的数据可以通过使用 distinct 和 dropDuplicates 两个方法。distinct数据去重distinct 是所有的列进行去重的操作，假如你的 DataFrame里面有10列，那么只有这10列完全相同才会去重。 使用distinct：返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。dropDup
简单的表格去重方法，可以直接在Excel软件中进行，如下图：选择：数据 -> 重复项 -> 删除重复项 今天我要介绍的方法不是这种简单的去重问题，而是假如你遇到了类似的情况：表格中数据非常多，且存在重复的数据，有的数据中分数一列是空的，但有的数据分数一列是填写了的，该如何把分数为空的重复内容删除掉呢？ 如果你遇到上面的问题，可能用简单的去重方式无法满足，那么就可以使
转载
2023-11-22 15:07:33
158阅读
在上次文章《如何在 1 秒内做到大数据精准去重》中，我们介绍了 Apache Kylin 为什么要支持大数据集上的精确去重，以及基于 Bitmap 的精确去重原理等。看到今天的文章标题，你肯定要问，精确去重跟用户行为分析又能有什么关系呢？原来啊，Kylin 采用 Bitmap 完整记录了每个维度组合下的用户集合，利用 Bitmap 提供的或(or)运算方法来高效精准地回答了各种条件下的去
# pyspark 按多列去重
## 简介
在使用 pyspark 进行数据处理时，经常会遇到需要按照多列进行去重的需求。本文将详细介绍如何使用 pyspark 实现按多列去重的方法。
## 流程概述
1. 读取数据：使用 `pyspark` 读取数据，可以是文件、数据库或其他数据源。
2. 创建临时表：将数据加载到 DataFrame 中，并创建临时表以方便后续操作。
3. 去重操作：使用
原创
2023-12-29 03:59:37
234阅读
# Hive 多列合并去重实现方法
## 引言
在Hive中，多列合并去重是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Hive实现多列合并去重的方法，逐步引导新手开发者完成这个任务。
## 整体流程
以下是实现“Hive 多列合并去重”的整体流程，我们将使用一些Hive内置函数和语法来完成任务。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 创建一个Hive表 |
原创
2023-12-05 16:28:19
326阅读
## MySQL 去重显示多列
在 MySQL 数据库中，我们经常需要根据一列或多列的值进行去重并显示多列的数据。这种操作对于数据清洗、数据分析和报表生成等任务非常常见。本文将介绍如何在 MySQL 中实现去重并显示多列的操作，并通过代码示例详细说明。
### 基本概念
在开始之前，我们先来了解一些基本概念。
#### 1. 去重
在数据库中，去重是指从一张表中删除重复的数据，确保每一行
原创
2023-08-24 11:07:27
296阅读
在处理"**hadoop多列数据去重代码**"时，首先我们需要设计一个可靠的**备份策略**，以确保数据的安全性和完整性。接下来，我们将探讨相应的恢复流程，同时引入潜在的灾难场景分析，以及如何有效整合工具链进行开发和测试。此外，通过日志分析和案例分析，能够进一步了解我们的方法的有效性。
### 备份策略
为了高效进行数据去重工作，我们首先必须设计一个全面的备份方案。下图展示了我们的备份流程以思
# 如何在 MySQL 查询结果中去重复（多列）
在实际数据处理中，我们经常会遇到需要在 MySQL 数据库中查询结果去重复的情况。有时候我们不仅需要根据单个列去重，还需要根据多个列去重。本文将介绍如何在 MySQL 查询结果中去重复多列。
## 核心思路
在 MySQL 中，我们可以使用 `GROUP BY` 或 `DISTINCT` 关键字来实现去重。对于多列去重，我们可以将多个列组合起
原创
2024-05-23 05:33:03
78阅读
tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光.虽然有可能(见下文)NumPy不适合这个.你可能最好使用Pandas.问题的原因：值正在按字符串排序.您需要将它们排序为整数.In [7]: sorted(['15', '8'])Out[7]: ['15', '8']In [8]: sorted([15, 8])Out[8]: [8, 15]发生这种情况是因为order_array包含字符串.
转载
2024-02-23 12:00:22
70阅读
# 多列去重拼接序列在Hive中的实现
在数据处理和分析的过程中，我们常常会遇到需要对多列数据进行去重并拼接的情况。今天，我将指导你如何在Apache Hive中实现这一需求。本文将分为几个简明的步骤，同时还会通过代码示例和流程图帮助你更好地理解。
## 1. 阶段概览
在实现多列去重拼接的过程中，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# MySQL 统计多列去重数量
## 引言
在MySQL数据库中，我们经常需要进行数据统计和分析。一个常见的需求是统计多列的去重数量，也就是统计多个列中不重复的数据的个数。本文将介绍如何使用MySQL进行多列去重数量的统计，并给出代码示例。
## 数据准备
为了演示方便，我们创建一个名为`employees`的表，包含以下字段：
- `id`：员工ID
- `name`：员工姓名
- `de
原创
2023-10-08 08:43:33
480阅读
# MySQL获取多列合并去重
## 简介
在MySQL数据库中，我们经常需要对多个列进行合并并去重。这种场景在数据分析、报表生成以及数据清洗等领域非常常见。本文将介绍如何使用MySQL来实现多列合并去重的方法，并提供相关的代码示例。
## 基础概念
在开始之前，我们先来了解一些基本概念。
### 去重
"去重"指的是从数据集中删除重复的记录。在MySQL中，可以使用DISTINCT关
原创
2023-12-03 10:33:13
237阅读
有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函数，def f(x)，参数为实发工资。定义两个空list，循环分别插入取整、取余
转载
2023-07-10 17:26:24
243阅读
