序列化scikit-learn分类器的最有效方法是什么？我目前正在使用Python的标准Pickle模块来序列化textclassifier，但这会导致pickle大得惊人。序列化的对象可以是100MB甚至更大，这看起来太大了并且需要一段时间来生成和存储。我用Weka做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几MB。scikit-learn是否可能在pickle中缓存训练数据或其他无关信息？如果是这样，我怎样才能加快和减少序列化scikit-learn分类器的大小？classifier=Pipeline([('vectorizer',CountVectorizer(ngram_rang
我有一个海量数据数组(50万行)，如下所示:idvaluescore12020110301150212423825693618...如您所见，左侧有一个非唯一ID列，第3列中有各种分数。我希望快速将所有分数相加，并按ID分组。在SQL中，这看起来像SELECTsum(score)FROMtableGROUPBYid我尝试使用NumPy遍历每个ID，按每个ID截断表格，然后对该表格的分数求和。table_trunc=table[(table==id).any(1)]score=sum(table_trunc[:,2])不幸的是，我发现第一个命令很慢。有没有更有效的方法来做到这一点？
我有一个模型，它看起来像:classStaffMember(models.Model):id=models.OneToOneField(to=User,unique=True,primary_key=True,related_name='staff_member')supervisor=models.ForeignKey(to='self',null=True,blank=True,related_name='team_members')我当前的团队层次结构设计为假设有一个管理员(位于层次结构的最高点)。现在，假设有3个人(A、B、C)向管理员报告，A、B和C中的每一个人都有自己的团队
我有以下数据框，第一行看起来像这样:['station_id','country','temperature','time']['12','usa','22','12:04:14']我想按“法国”前100个站点的降序显示平均温度。在pyspark中最好(最有效)的方法是什么？ 最佳答案 我们通过以下方式将您的查询转换为SparkSQL:frompyspark.sql.functionsimportmean,descdf.filter(df["country"]=="france")\#onlyfrenchstations.group
我的pandas/numpy生疏了，感觉自己写的代码效率低下。我正在Python3.x中初始化一个numpy零数组，长度为1000。为了我的目的，这些只是整数:importnumpyasnparray_of_zeros=np.zeros((1000,),)我还有下面的DataFrame(比我的实际数据小很多)importpandasaspddict1={'start':[100,200,300],'end':[400,500,600]}df=pd.DataFrame(dict1)print(df)####startend##0100400##1200500##2300600DataFr
我知道两种向pandasdataframe添加新列的方法df_new=df.assign(new_column=default_value)和df[new_column]=default_value第一个不会在原地添加列，但第二个会。那么，哪种使用效率更高呢？除了这两个，还有比这更有效的方法吗？ 最佳答案 我认为第二个，assign如果想要漂亮的代码女巫链接所有功能，则使用-一行代码:df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(10000)})default_value=10In[114]:%timeit
我目前有一个在PiCloud上运行的项目，该项目涉及ODE求解器的多次迭代。每次迭代都会生成一个大约30行和1500列的NumPy数组，每次迭代都会附加到先前结果数组的底部。通常，我只是让函数返回这些相当大的数组，将它们保存在内存中并一次处理它们。异常(exception)PiCloud对函数可以输出和输出返回的数据大小有相当严格的限制，以降低传输成本。这很好，只是这意味着我必须启动数千个作业，每个作业都在迭代中运行，开销相当大。看起来最好的解决方案是将输出写入文件，然后使用他们拥有的另一个没有传输限制的函数收集文件。我最好的选择是将其转储到CSV文件中吗？我应该在每次迭代中添加到CS
我有一个列表理解，它调用一个可能返回None的函数。>>>f=lambdax:xifx>>l=[f(x)forxin[1,2,3,4]][1,2,None,None]我想要像上面那样理解列表，但没有“无”条目。有什么方法可以更有效地执行以下操作，既不会产生额外的开销，又能保持列表理解的效率？>>>filter(None,[f(x)forxin[1,2,3,4]])[1,2] 最佳答案 将if添加到您的理解中，例如:l=[yforyin(f(x)forxin[1,2,3,4])ifyisnotNone]通过放置GeneratorExp
我的上传表单需要一个tar文件，我想检查上传的数据是否有效。tarfile模块支持is_tarfile()，但需要一个文件名-我不想浪费资源将文件写入磁盘只是为了检查它是否有效。有没有一种方法可以使用标准Python库来检查数据是否为有效的tar文件，而无需写入磁盘？ 最佳答案 tar文件格式为here在维基百科上。我怀疑您最好的选择是检查第一个文件的header校验和是否有效。您可能还想检查文件名的完整性，但这可能不可靠，具体取决于存储在其中的文件名。在此处复制相关信息:OffsetSizeDescription0100Filen
我希望通过排除任何包含非0-9字符的项目来“清理”列表，并想知道是否有比例如更有效的方法importreinvalid=re.compile('[^0-9]')ls=['1a','b3','1']cleaned=[iforiinlsifnotinvalid.search(i)]printcleaned>>['1']因为我要对长字符串(15个字符)的大型列表(5k项)进行操作。 最佳答案 字符串方法isdigit有什么问题吗？>>>ls=['1a','b3','1']>>>cleaned=[xforxinlsifx.isdigit()
