Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速-低调大师

Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速

2018-03-11 779

如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。对于100万行数据，使用Pandas方法和混合数值计算创建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢许多倍。

Python：60.9x | Dask：8.4x | Numba：5.8x |Numba+Dask：1x

作为旧金山大学的一名数据科学硕士，会经常跟数据打交道。使用Apply函数是我用来创建新特征或清理数据的众多技巧之一。现在，我只是一名数据科学家，而不是计

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深度剖析：PHP中json_encode与json_decode

一、json_encode() 对变量进行JSON编码，语法：json_encode($value[,$options=0]) 注意：1、$value为要编码的值，且该函数只对UTF8编码的数据有效； 2、options:由以下常量组成的二进制掩码：JSON_HEX_QUOT, JSON_HEX_TAG, JSON_HEX_AMP, JSON_HEX_APOS,JSON_NUMERIC_CHECK,JSON_PRETTY_PRINT, JSON_UNESCAPED_SLASHES, JSON_FORCE_OBJECT； 3、第二个参数一般不需要； 4、json数据其实就是一个string，可以用var_dump()打印出来看数据类型； 5、执行成功返回JSON数据，否则返回FALSE。示例： $book = array('a'=>'xiyouji','b'=>'sanguo','c'=>'shuihu','d'=>'hongloumeng'); $json = json_encode($book); echo $json; 浏览器打印出的结果如下： {"a"...

2018-03-12

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背景有几个客户在使用自定义监控，通过脚本方式上报数据时，反馈我们的文档不细致，对于aliyuncli的配置不熟，对于自定义指标的部分字段的含义不理解。因此有必要再整理一个stepbystep的文档，描述清楚每一步的具体含义。希望能够根据这个文档，能够快速的完成一个自定义的监控脚本。前置条件你需要有一个阿里云官网账号生成ak（accesskeyid， accesskeysecrret）建议使用子账号accesskeyid， accesskeysecrret，安全性更好。创建子账号为子账号生成accesskeyid， accesskeysecrret 为子账号授权：cloudmonitorfullaccess 安装aliyuncli工具前提条件 • 系统要求：Linux、UNIX 或 Mac OS。 • 环境要求：已安装 Python 2.

2018-03-12

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