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2024年5月24日
Linux系统中如何查看磁盘情况
摘要: Linux不像windows系统那样方便的图形界面,特别是作为服务器使用的时候,只有命令行可以使用。 我有个云服务器平时用来做一些数据分享用的,最近想看看磁盘和其中文件的占用情况,于是搜索并学习了一些查看磁盘空间信息的命令,命令虽然简单,但对我自己来说还是有些新的东西值得记录。 1. df 首先,登
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posted @ 2024-05-24 15:51 wang_yb
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2024年5月16日
基尼系数的直观解释
摘要: 我们在使用分类算法训练数据后,评价分类模型的优劣时,经常会遇到一个词,“基尼系数”。那么,什么是基尼系数呢? 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象,而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先,先假设有一个分类案例
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posted @ 2024-05-16 15:50 wang_yb
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2024年5月7日
神经网络极简入门
摘要: 神经网络是深度学习的基础,正是深度学习的兴起,让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久,灵感来自仿生智能计算,只是以前限于硬件的计算能力,没有突出的表现,直至谷歌的AlphaGO的出现,才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
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posted @ 2024-05-07 09:48 wang_yb
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2024年4月30日
pandas:时间序列数据的周期转换
摘要: 时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型,为了更多的挖掘出数据内部的信息,我们常常依据原始数据中的时间周期,将其转换成不同跨度的周期,然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例,演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据,下面创建一天的K
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posted @ 2024-04-30 17:25 wang_yb
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2024年4月28日
最近常用的几个【行操作】的Pandas函数
摘要: theme: smartblue 最近在做交易数据的统计分析时,多次用到数据行之间的一些操作,对于其中的细节,简单做了个笔记。 1. shfit函数 shift函数在策略回测代码中经常出现,计算交易信号,持仓信号以及资金曲线时都有涉及。这个函数的主要作用是将某列的值上下移动。默认情况下,shift函
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posted @ 2024-04-28 13:46 wang_yb
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2024年3月31日
Python装饰器实战:打造高效性能计时工具
摘要: 在数据分析工作中,针对百万,千万级别的数据进行分析是常有的事情,因此,分析代码性能的重要性不容忽视,能够有一个方便快速的测试函数性能的方法,对于我们快速发现性能瓶颈,及时优化,提高项目的开发效率至关重要。 本文介绍如何通过Python装饰器来实现性能计时工具,帮助我们在不改变现有代码的基础上,随时测
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posted @ 2024-03-31 10:11 wang_yb
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2024年3月29日
Python装饰器实战:实现优雅的重试机制
摘要: 重试机制在编程中是比较常见的场景,主要被用于处理那些可能由于临时性故障或网络波动等原因而失败的操作。 本文介绍如何通过Python装饰器来实现重试机制,从而能够在尽量少修改现有代码的基础上,给其中某些函数加上重试机制。 1. 概要 关于Python的装饰器,只是一个语法糖,原理也比较简单,这里不在赘
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posted @ 2024-03-29 14:06 wang_yb
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2024年3月24日
扔掉print,用icecream来调试你的代码
摘要: print是我们平时写些python小工具时,最常用的调试工具。因为开发代码时,常常通过print将执行流程、变量的值以及其他关键信息输出到控制台来观察,以便了解程序执行情况和调试bug。 但是,print的输出过于简单,在输出变量内容,函数调用,执行过程等相关信息时,往往需要自己手动去补充很多的输
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posted @ 2024-03-24 10:46 wang_yb
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2024年3月21日
借助Numpy,优化Pandas的条件检索代码
摘要: Numpy其实是最早的处理数据的Python库,它的核心ndarray对象,是一个高效的n维数组结构。 通过这个库,可以高效的完成向量和矩阵运算,由于其出色的性能,很多其他的数据分析,科学计算或者机器学习相关的Python库都或多或少的依赖于它。 Pandas就是其中之一,Pandas充分利用了Nu
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posted @ 2024-03-21 14:17 wang_yb
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2024年3月18日
Pandas:如何让你的代码性能飙升
摘要: 在数据分析相关的工作中,Pandas无疑是一个强大的工具,它的易用性和灵活性广受青睐。然而,随着数据量的不断增长和计算需求的日益复杂,Pandas代码的性能问题也逐渐浮出水面。如何让Pandas代码运行得更快、更高效,成为了每一个人使用者都需要面对的挑战。 今天,本文就一个简化版的实际分析案例,来一
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posted @ 2024-03-18 18:06 wang_yb
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