今天学习的视频是：【stata入门】一条命令轻松搞定数据合并_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头，这个up主讲得好好 快去给我看起来】其他参考资料：（三）数据清理之stata的使用----------merge，append使用_qq_42729246的博客_stata中merge怎么用stata: merge 合并 目录1.如何合并？2.合并数据2.1将excel
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2024-01-21 00:06:00
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1、项目介绍基于Python的医疗数据可视化系统 医疗数据+画像可视化系统技术栈： Flask框架、Echarts可视化 HTML基于Python的医疗数据可视化系统是一个非常有用的工具，可以帮助医疗专业人员更好地理解和分析医疗数据，从而提高医疗决策的准确性和效率。这样的系统通常包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等功能模块。在这样的系统中，Python作为一种功能强大的编程语言，可以结合
他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。十多年来，Chris Latt
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2024-01-08 11:11:49
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作者：许梦洁 (中山大学) 早在去年在 Coursera 上学 Julia 的时候就用过 Jupyter Notebook，当时感觉没啥特别的。然鹅最近和连老师交流的时候突然发现了 Jupyter 的妙处，就像一个美人儿，看一眼觉得还行，多看几眼就发现了韵味，所以写篇 Jupyter 配置笔记来记录一下。目录Note: 助教招聘信息请进入「课程主页」查看。因果推断-内生性 专题 ⌚ 2020.11
br:浏览文件所存储的内容 set obs n(具体样本数量)：该命令会自动帮你生成n个样本 list ：显示样本的内容，使用方法为： list in 5//显示第5个样本的内容 list in 1/10 // "/"表示至的关系，显示1到至10的样本内容 list var1 var2 in 1/5 //仅显示var1 var2 这两个变量1至5个样本的内容describe(des):对变量的具体
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2024-06-05 11:00:58
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读取csv，多列空值处理，多列标准化，matplotlib绘制柱状图及散点图，常用函数df_city = data1_c[['居住地','职业经历']].groupby('居住地').count()
data2['city'] = data2['地区'].str[:-1]
qldata = pd.merge(df_city,data2,left_index = True,right_on = 'c
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2023-10-18 15:38:01
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## awk 比 python 快
在数据处理领域，awk 和 python 是两种常用的编程语言。它们都有强大的文本处理能力，但在某些情况下，awk 明显比 python 更快。本文将介绍 awk 和 python 的特点、比较它们的性能，并给出一些实际的代码示例。
### awk 简介
awk 是一种用于文本处理和数据提取的编程语言。它基于 C 语言开发，最初是由 Alfred Aho、
原创
2023-08-25 05:08:29
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# 如何让 Python 比 C 快
众所周知，C 是一种高效的编程语言，但在某些情况下，Python 也可以通过某些技术手段实现比 C 快的效果。以下是实现这一目标的流程和代码示例，以帮助新手开发者理解这个过程。
## 流程概览
以下表格描述了实现“Python 比 C 快”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# OpenCV比Python快
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常知名的开源库，它提供了丰富的功能和工具来处理图像和视频。Python作为一种流行的编程语言，也有着广泛的应用。然而，在处理图像和视频时，OpenCV通常比Python更快速有效。本文将介绍为什么OpenCV比Python快，并提供一些代码示例来说明这一点。
## OpenCV的速度优势
OpenCV是一个用C
原创
2024-05-14 06:28:20
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# Python比Ruby快的初探
在现代编程语言中，Python和Ruby是两种非常流行的语言。虽然它们各自有着广泛的应用领域，但在性能上，Python通常被认为比Ruby快一些。这主要体现在两种语言的设计哲学、执行效率和标准库的表现等方面。本文将探讨Python与Ruby的性能差异，并通过代码示例来说明这一点。
## 性能对比
首先，Python的设计更倾向于快速开发和执行，而Ruby则
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6419在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。理想情况 - 随机治疗分配理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）一个大型数据集，该数据集可能在随机试验中出现：gen x = rnormal...
原创
2021-05-12 15:38:49
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6419在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。理想情况 - 随机治疗分配理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）一个大型数据集，该数据集可能在随机试验中出现：gen x = rnormal...
原创
2021-05-20 22:03:41
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Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。但是，Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。那么，构建一个 Python 原型测试想法之后，
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2023-09-18 20:14:49
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2.1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。2.2.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常
本篇将继续介绍Python与Stata的数据交互过程中的时间变量处理的问题。在开始介绍之前，通知一下：本文，包括之前部分文章的源代码已经托管至github上了，地址："https://github.com/zhangdashenqi/"，请需要的同学自取。1. 使用Stata函数处理在上一篇（传送门：张大神气：Python与Stata的数据交互），我们介绍了在Stata16中Python和
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2023-11-28 08:54:40
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1、一切数据库操作最好使用内网连接，2、使用批量操作接口操作数据库，而不是多线程频繁操作单条数据3、如果python进程的cpu使用率达到100%了，需要开启多进程。java单个进程cpu使用率在32核处理器上可以达到3000%以上，python单个进程职高只能100%，要想加速必须修改代码使用多进程。如图，java单个进程cpu使用率可以远超100%，python单进程cpu最高只能100%&n
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2023-07-02 18:44:42
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Python中的for循环是一种常见的遍历方式，可以用来迭代一个可迭代对象（iterable）。然而，在某些情况下，使用for循环可能导致性能问题，特别是当需要处理大量数据或在高性能要求的场景中。
在这种情况下，我们可以考虑使用其他的遍历方式来提高性能。以下是几种可以比for循环更快的遍历方式：
1. 使用while循环：可以使用while循环来手动控制迭代过程。这种方式可以减少一些for循环
原创
2024-01-14 09:05:12
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用python也有小两年了，不是开发，所以代码应该没那么精湛。但是经常会写测试脚本和小工具。在积累了大量的库以后，开始把重点放在提高python效率的方法，养成好的习惯。因为是刚刚开始关注，所以不断补充吧，以便将来随时查看。一.原则类1.把range全部换成xrange2.生成器，如 list=(item for item in fp)3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。4.字符串拼接：
作者：Kaito前言我们都知道，Redis和Memcached都是内存数据库，它们的访问速度非常之快。但我们在开发过程中，这两个内存数据库，我们到底要如何选择呢？它们的优劣都有哪些？为什么现在看Redis要比Memcached更火一些？这篇文章，我们就从各个方面来对比这两个内存数据库的差异，方便你在使用时，做出最符合业务需要的选择。要分析它们的区别，主要从以下几个方面对比：线程模型数据结构淘汰策略
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2024-07-02 06:53:42
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数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往
