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用Python玩转时序数据

时间序列是日常生活中最常见的数据类型之一。股票价格、销售信息、气候数据、能源使用,甚至个人身高体重都是可以用来定期收集的数据样本。几乎每个数据科学家在工作中都会遇到时间序列,能够有效地处理这些数据是数据科学领域之中的一项非常重要的技能。 本文简要介绍了如何从零开始使用Python中的时间序列。这包括对时间序列的简单定义,以及对利用pandas访问伦敦市居民智能电表所获取数据的处理。可以点击此处获取本文中所使用的数据。还提供了一些我认为有用的代码。 让我们从基础开始,时间序列的定义是这样的: 时间序列是按时间的顺序进行索引、排列或者绘制的数据点的集合。最常见的定义是,一个时间序列是在连续的相同间隔的时间点上取得的序列,因此它是一个离散时间数据的序列。 时间序列数据是围绕相对确定的时间戳而组织的。因此,与随机样本相比,可能包含我们将要尝试提取

Mars——基于张量的统一分布式计算框架

很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。 大数据领域,由于 hadoop 和 spark 等,Java 等还是占据着比较核心的位置,但是在 spark 上也可以看到,pyspark 的用户占据很大一部分。 深度学习领域,绝大部分的库(tensorflow、pytorch、mxnet、chainer)都支持 Python 语言,且 Python 语言也是这些库上使用最广泛的语言。 对 MaxCompute 来说,Python 用户也是一股重要力量。 PyData(nump

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。