GPU框架,从ROCm、Pytorch看生态壁垒|gpu|大模型|cuda|pytorch...
在开发者的日常流程中,首个环节是数据管理,包括数据从数据来源的提取(Extraction)、变形(Transform)、加载到应用端(Load),合并称为ETL,随后还有数据的存储等。其次是数据训练、验证(可视化)、部署(推理)等多个环节。足够良好的GPU生态能够极大影响上述工作流,首先可以将模型训练环节迁移到GPU,随后还可以将ETL...
14张Python速查表玩转数据分析&可视化&机器学习
Python数据科学速查表-SciPy可视化系列推出的是内容包括:Matplotlib、Bokeh、Seaborn:Python数据科学速查表-MatplotlibPython数据科学速查表-BokehPython数据科学速查表-Seaborn机器学习系列推出的是内容包括:Keras、Scikit-learn:Python数据科学速查表-KerasPython数据科学速查表-Scikit-learn大...
未明学院:Python数据表处理——Groupby的妙用
Groupby简单来讲就是实现数据的快速分组聚合(求和、求均值等计算),比如按照产品类别,地区等进行数据的均值(和值)计算等。对数据进行分组操作的过程概括为拆分——应用——合并三步:1.拆分:按照键值(key)或者分组变量对数据进行分组;2.应用:是从拆分到合并使用的“工具”,该“工具”非常灵活,可以是python自带的...
Python爬虫实战:自动抓取网页动态表格数据的操作技巧
五、解决表格分页问题对于一些数据量较大的表格,可能会存在分页的情况。此时我们需要使用Selenium模拟点击“下一页”按钮,并重复获取表格内容,直到获取完所有数据。六、保存数据到本地在获取完所有表格数据后,我们可以将其保存到本地文件中。这里我们可以使用Python内置的csv库来实现。七、异常处理在爬取网页数据...
用ChatGPT处理word表格数据:直接使用和编写python脚本两种方法
好的,你可以使用Python中的docx库实现这个功能。只需要读取并遍历“物流信息统计表.docx”中的表格数据,找到符合条件的数据进行统计,最后将统计结果保存至“物流信息处理表.docx”文件中即可。以下是实现该功能的Python代码:importdocx#打开物流信息统计表doc=docx.Document("物流信息统计表.docx")#初始化...
学习Python 数据结构与算法,这是我见过最友好的教程
源代码遵循PEP8Python编程规范(www.e993.com)2024年9月25日。用pythonds3包(其中包含众多算法以及数据结构实现)取代了pythonds包。书中提供的示例和代码打包放至GitHub仓库(psads/psadspy-src)。章末的编程练习和讨论问题合并成了练习,读者可以自行决定是否需要讨论或者实现。
一文演示Python中最常用的 14 种数据图表
条形图适合应用到分类数据对比,横置时也称条形图。注意:条形图数据条数不宜超过12条;条形图数据条数不宜超过30条。plotlycodeseaborncode改变seaborn图表大小的三种方法1.seaborn自带的设置:2.结合matplotlib:3.displot和jointplot中以下是条形图的类型...
1分钟插入10亿行数据!抛弃Python,写脚本请使用Rust
插入1亿行数据的用时:Rust33秒PyPy126秒CPython210秒总结尽可能使用SQLitePRAGMA语句使用准备好的语句进行分批插入PyPy确实比CPython快4倍异步不一定更快目前,第二快的版本是单线程运行的,而作者的电脑有4个核心,于是他在一分钟内可以得到8亿行数据。然后再经过几秒钟的数据合并,时间仍然可以少于...
IBM开源了5亿行代码数据集,里面最多的编程语言却不是Python
首先,研究团队需要从AIZU和AtCoder收集代码样本。二者中只有一个平台有应用程序接口(API),可以很容易地获取代码,而另一个平台没有易于访问的接口,研究团队需要开发新工具,从平台的网页上抓取数据,并将其分解成表格格式。然后研究者们需要手动将两个数据集合并到一个统一的模式中。
1行代码实现Python数据分析:图表美观清晰,自带对比功能丨开源
compare_intra()丨数据集栏目比较想要对数据集中某个栏目下的参数进行分析,就采用这个函数进行。例如,如果需要比较“性别”栏目下的“男性”和“女性”,就可以采用这个函数。理解这几种函数的变量后,一行代码就能实现Python数据分析。使用指南sweetviz支持Python3.6+和Pandas0.25.3+环境,配置好环境后,使用万能...