在ipython Notebook中,首先创建一个pandas Series对象,然后通过调用实例方法.hist(),浏览器显示该图.
我想知道如何将这个数字保存到文件(我的意思是不是通过右键单击并另存为,但脚本中需要的命令).
我使用numpy.log10来计算概率值数组的日志.数组中有一些零,我正在尝试使用它
result = numpy.where(prob > 0.0000000001, numpy.log10(prob), -10)
但是,RuntimeWarning: divide by zero encountered in log10仍然出现了,我肯定是这条线引起了警告.
虽然我的问题已经解决,但我很困惑为什么这个警告一次又一次出现？
如何在pandas数据框中删除或禁用索引？
我正在从"python for data analysis"一书中学习大熊猫,我已经知道我可以使用dataframe.drop删除一列或一行.但我没有找到任何关于禁用所有指数的信息.
pandas中的操作是否与pyspark中的flatMap相同？
flatMap示例:
>>> rdd = sc.parallelize([2, 3, 4])
>>> sorted(rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect())
[1, 1, 1, 2, 2, 3]
到目前为止,我可以想到apply其次itertools.chain,但我想知道是否有一步到位的解决方案.
是否有自动方式将纯标签添加到子图中？具体来说,我用过
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
我想在子图中的右上角添加'A'和'B'来区分它们,现在我正在使用虚拟方式
ax1.annotate('A', xy=(2, 1), xytext=(1, 22))
ax2.annotate('B', xy=(2, 1), xytext=(1, 22))
我试过用
ax1.legend()
这也给了我在字母之前的线条或点的"小图像",我不需要那个图像.
我想从 Pandas 中的 DataFrame 绘制热图。数据看起来像
df = pd.DataFrame({"A": np.random.random(100), "B": np.random.random(100), "C": np.random.random(100)})
为了显示C如何作为A和B的函数变化，我想根据A和B对数据进行分箱并计算每个分箱中C的平均值，最后热图将A和B作为 X 轴和 Y 轴，颜色表示对应的C值。
我试图用Seaborn.heatmap，但该函数接受方的数据集，这意味着我应该斌数据第一。
有没有办法直接从 DataFrame 生成我想要的东西？如果没有，我如何将 DataFrame 放入二维网格中？
我知道pandas.cut可以做到这一点，但它似乎只能根据一列进行一次切割。当然，我可以编写乏味的函数来管道“两次切割”，但我想知道是否有一些简单的方法来完成这项任务。
在我的 Quarkus 服务中，我需要从外部服务获取结果列表，我发现有两种方法可以实现相同的目标：
第一种方法基于Uni.combine().all()：
List<Uni<Result>> results = new ArrayList();
for (Parameter p : parameters) {
// callService returns Uni<Result>
results.add(callService(p));
}
// collect all the results
Uni<List<Result>> combined = Uni.combine().all().unis(results)...
第二种方法基于Multi..onItem().transformToMultiAndConcatenate().collect()
Multi.createFrom().iterable(parameters)
.onItem()
.transformToMultiAndConcatenate(p -> callService(p))
.collect().asList()
一开始，我认为这两种方法之间不存在任何真正的区别，因为它们Uni是惰性评估的，或者Uni.combine对Multi.collect我来说就像语法糖。但我还是想问一下，有什么区别吗？尤其是性能方面的差异。
使用第一种方法，我正在调试一个错误，当 的大小parameters超过 25 时，它开始给出错误，但在 25 以下则很好。因此，我怀疑第一种方法会产生非常高的 QPS，从而淹没外部服务。但是，我怀疑第二种方法是否有助于限制。
我们有一项工作需要通过 REST API 插入数百万条记录。我们发现，一旦插入几百万条记录后，服务就会挂起并停止响应。
我怀疑问题出在 Postgres DB 上，所以我抓取了日志（来自 AWS RDS）并发现了以下相关行：
2022-09-08 19:17:58 UTC::@:[26730]:LOG: automatic vacuum of table "xxx.xxx.edges": index scans: 1
pages: 0 removed, 2659041 remain, 0 skipped due to pins, 321741 skipped frozen
tuples: 4680884 removed, 48758705 remain, 657299 are dead but not yet removable, oldest xmin: 458583508
index scan needed: 268594 pages from table (10.10% of total) had 4843221 dead item identifiers removed
index "edges_pkey": pages: 398515 in total, 0 newly deleted, 0 currently deleted, 0 reusable
index …局部变量应该对每个线程自动私有.如何将本地指针指向并行区域外的某个地址,例如
A * a = new A[10];
int i, j;
for (i = 0; i < 10; i++){
A * local_i = &a[i];
// do sth ...
#pragma omp parallel for
for (j = 0; j < 10; j++){
A * local_j = &a[j];
local_j->x = 1.0f;
// ...
}
}
delete[]a;
我应该local_a私人和afisrtprivate吗？我实际上是OpenMP和C的新手.
我已经使用 scikit-learn 训练了一个预测模型，并用于pickle将其保存到硬盘驱动器。该pickle文件是58M，这是相当大的。
为了使用模型，我写了这样的东西：
def loadModel(pkl_fn):
with open(pkl_fn, 'r') as f:
return pickle.load(f)
if __name__ == "__main__":
import sys
feature_vals = read_features(sys.argv[1])
model = loadModel("./model.pkl")
# predict
# model.predict(feature_vals)
我想知道在命令行中多次运行程序时的效率。
Pickle 文件应该可以快速加载，但有什么办法可以加快速度吗？我可以将整个内容编译成二进制可执行文件吗？
python ×6
pandas ×4
matplotlib ×2
amazon-rds ×1
autovacuum ×1
c ×1
c++ ×1
histogram ×1
java ×1
mutiny ×1
numpy ×1
openmp ×1
pickle ×1
postgresql ×1
pyspark ×1
quarkus ×1
rdbms ×1
scikit-learn ×1
seaborn ×1