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三行Python代码,让数据预处理速度提高2到6倍

在 Python 中,我们可以找到原生的并行化运算指令。本文可以教你仅使用 3 行代码,大大加快数据预处理的速度。 Python 是机器学习领域内的首选编程语言,它易于使用,也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时,一些问题就会显现…… 目前,大数据(Big Data)这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上,工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。在设计机器学习系统时,数据预处理非常重要——在这里,我们必须对所有数据点使用某种操作。 在默认情况下,Python 程序是单个进程,使用单 CPU 核心执行。而大多数当代机器学习硬件都至少搭载了双核处理器。这意味着如果没有进行优化,在数据预处理的时候会出现「一核有难九核围观」的情况——超过 50% 的算力都会被浪费。在当前四核处理器(英特尔酷睿 i5)和 6 核处理器(英特尔酷睿 i7)大行其道的时候,这种情况会变得更加明显。 幸运的是,Python 库中内建了一些隐藏的特性,可以让我们充分利用所有 CPU 核心的能力。通过使用 Python 的 concurrent.futures 模块...

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