https://zhuanlan.zhihu.com/p/66424209 SUMMARIZE函数非常强大,掌握以后表面上看也非常好用,所以我专门写篇文章介绍一下这个函数,至于是否一定要使用该函数,请看完再决定. SUMMARIZE,单纯从英文语义上看,是汇总.总结的意思,而它的功能,确实也就是汇总,它可以返回一个汇总表. 你可以从官方的文档中查询到该函数的说明, https://docs.microsoft.com/en-us/dax/summarize-function-dax 它的参数非常

weekdays.pyimport numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): return datetime.strptime(s.decode('ascii'), "%d-%m-%Y").date().weekday() dates, open, high, low, close=np.loadtxt('data.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1, 3

前言: NLP工具有人推荐使用spacy,有人推荐使用tensorflow. tensorflow:中文译作:张量(超过3维的叫张量)详细资料参考:http://www.tensorfly.cn/ Jiagu:甲骨,语言处理工具,源码参考:https://github.com/ownthink/Jiagu jiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的.看来甲骨的分词还是比较先进的.分词一般有3种,字典的,统计学的,深度学习的. 另:需要一点python知识,自行复习. 1. 环境准备  经过各种

摘要:先汇总相关股票价格,然后有选择地对其分类,再计算移动均线.布林线等. 一.汇总数据 汇总整个交易周中从周一到周五的所有数据(包括日期.开盘价.最高价.最低价.收盘价,成交量等),由于我们的数据是从2020年8月24日开始导出,数据多达420条,先截取部分时间段的数据,不妨先读取开始20个交易日的价格.代码如下: import numpy as np from datetime import datetime def datestr2num(s): #定义一个函数 return dateti

前言: 前面我们已经能初步实现一个中文自然处理语言的模型了,但交互界面是命令行的,不太友好. 如果想做一个类似http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo的界面,那就还需要继续往下处理. Django 由于Jiagu等使用了python语言,所以Web站点的实现,优先考虑到python的web框架. 而这里选择了还比较流行的Django. 教程参考: https://www.runoob.com/django/django-tutorial.html https://www

PHP代码 lazycms::$sysname 第一次见到这种表现方式,请问是双冒号什么意思 答:直接属类的方法或属性.也就是static 静态方法或属性的使用.域运算符,一般用于在B类对象中使用A类对象的属性/方法! 本文描述 PHP V5 中对象和类的基础知识,从最基本的概念一直讲到继承,主要针对经验丰富的面向对象程序员和尚未接触过对象的读者.作为 PHP 程序员,您肯定知道变量和函数.但类和对象可能就是另一回事.不定义单个类,就可以创建完美的系统.但即使您决定在自己的代码中不使用面向对象的

dplyr包:plyr包的替代者,专门面对数据框,将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数,其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数,从而省略了中间的赋值步骤,可以大量减少内存中的对象,节省内存,可惜的是应用范围还不是很广. dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包,这两个包有它们各自的优点. data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹,dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处 首先dplyr提供了

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

Grand Central Dispatch (GCD)是Apple开发的一个多核编程的较新的解决方法.它主要用于优化应用程序以支持多核处理器以及其他对称多处理系统.它是一个在线程池模式的基础上执行的并行任务.在Mac OS X 10.6雪豹中首次推出,也可在IOS 4及以上版本使用. 设计 GCD是一个替代诸如NSThread等技术的很高效和强大的技术.GCD完全可以处理诸如数据锁定和资源泄漏等复杂的异步编程问题.GCD的工作原理是让一个程序,根据可用的处理资源,安排他们在任何可用的处理器核心

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开

1.背景简介 在数据分析工作中,经常需要对原始的数据集进行清洗.整理以及变换.常用的数据整理与变换工作主要包括:特定分析变量的选取.满足条件的数据记录的筛选.按某一个或几个变量排序.对原始变量进行加工处理并生成新的变量.对数据进行汇总以及分组汇总,比如计算各组的平均值等. 其实,上述的数据处理与变换工作在任何一种SQL语言(如Oracle,MySQL)中都非常容易处理,但是R语言作为一门编程语言,如何高效地完成上述类似SQL语言的数据处理功能?本文介绍的R语言dplyr包正是这方面工作的有力武器

以下内容主要参照 Introducing dplyr 和 dplyr 包自带的简介 (Introduction to dplyr), 复制了原文对应代码, 并夹杂了个人理解和观点 (多附于括号内). 0 初始化0.1 安装 install.packages("dplyr") 0.2 示范数据 library(Lahman): Lahman 包里的棒球比赛数据集 Batting library(hflights): hflights 包里的飞机航班数据 0.3 数据集类型 将过长过大的数

DAX是一种专门用于计算数据模型的业务公式的语言,本文以Power BI的关系来学习数据模型. 一,理解数据模型 数据模型是由一组表和关系构成的结构,表和表之间由关系链接,如下图所示的产品数据模型: 表格是组织数据的结构,其本身是最简单的数据模型,而要描述更复杂的数据模型,需要使用多个表.在具有多个表的数据模型中,表和表之间具有关系,通过关系把相关的两个表连接起来,并设置关系的类型和方向. 关系用于连接两个表,关系是模型的重要组成部分,关系具有以下几个特点: 用来创建关系的列(通常在两个表中都有

DAX有三个用于生成分组聚合数据的函数,这三个函数有两个共同的特征:分组列和扩展列. 分组列是用于分组的列,只能来源于基础表中已存的列,分组列可以来源于同一个表,也可以来源于相关的列. 扩展列是由name和expression对构成的,name是字符串,expression是包含聚合函数的表达式. 在分组列和扩展列上,这三个函数有各自独特的处理方式. 一,SUMMARIZE SUMMARIZE函数对相互关联的Table按照特定的一个字段(分组列)或多个字段,进行分组聚合.由于分组列是唯一的,通过

比较好的一套处理工具吧,感谢作者,原文地址:https://github.com/ownthink/Jiagu 练习一下使用 """ Funciton: jiagu测试 Author: dyx DateTime: 20191021 """ import jiagu # 分词,词性标注,命名实体模块 def model_01(): text = '厦门市美亚柏科信息股份有限公司,邓叶勋任自然语言处理算法工程师一职' jieba_words = ji

ggplot绘图之基本语法 2018年09月03日 22:29:56 一个人旅行*-* 阅读数 4332更多 分类专栏: R语言   1.ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离.按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高.

今天来聊Rust中两个重要的概念:泛型和trait.很多编程语言都支持泛型,Rust也不例外,相信大家对泛型也都比较熟悉,它可以表示任意一种数据类型.trait同样不是Rust所特有的特性,它借鉴于Haskell中的Typeclass.简单来讲,Rust中的trait就是对类型行为的抽象,你可以把它理解为Java中的接口. 泛型 在前面的文章中,我们其实已经提及了一些泛型类型.例如Option.Vec和Result<T, E>.泛型可以在函数.数据结构.Enum和方法中进行定义.在Rust中,

1. 读写文件(基本) savetxt.loadtxt i2 = np.eye(2) print(i2) np.savetxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\eye.txt",i2) c,v = np.loadtxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\data.csv",delimiter=',',usecols=(6,7),unpack=True) print(c,v) #[336.1 339.32 345.03 344.3