所以，老铁们，别看 For 循环简单易用，有时候在处理复杂或者大规模数据时，还是要斟酌一下，看看有没有更合适的工具。接下来，我们将介绍一些这样的替代工具，让你的代码不仅跑得快，而且更加清晰易懂。1....这种方式不仅代码量少，而且一眼就能看懂做了啥，是不是比那些嵌套的 For 循环清爽多了？下面，我们来看看更高级一点的工具，也就是生成器表达式，这也是处理数据时的一把利器。2....这种方法利用了 NumPy 的内部优化，能显著提升计算速度。用 NumPy 来说，就是把那些通常需要在循环中逐个处理的任务，转换为整体操作，让整个数组一次性处理。...而且代码整洁到不行，看着都是一种享受。8. Pandas 向量化操作继 NumPy 之后，Pandas 在数据处理界也是个大腕儿。它的向量化操作专门针对表格数据，效率和功能都一流。...[ 抱个拳，总个结 ]在编程中，替换 For 循环的方法有很多，每种方法都有其适用的场景。选择合适的方法不仅能提升代码的执行效率，还能增强代码的可读性和可维护性。
在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。 我们先导入测试数据： 第一次向量化测试： 以这个函数为例。...3 numpy.vectorize() 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc，这样它就可以处理向量化的方法。...代码： 基本上，当使用np.select()时。根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。...用np.vectorize()时： 同时，当使用向量化方法处理字符串时，Pandas为我们提供了向量化字符串操作的.str()。
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...pandas最为强大的功能当然是数据处理和分析，可独立完成数据分析前的绝大部分数据预处理需求。...尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...3 数据转换 前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法 map，适用于series
此图只是为了封面而已，并非python女友 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...，这在数据的处理中十分常见，通常用在单行单列上。...矩阵求逆： 求特征值和特征向量: 按列拼接两个向量成一个矩阵： 在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成： 一个水平合一起，一个垂直合一起...nan_to_num可用来将nan替换成0，在后面会介绍到的更高级的模块pandas时，我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。...NumPy还有很多的函数，想详细了解可参考链接http://wiki.scipy.org/Numpy_Example_List 和 http://docs.scipy.org/doc/numpy 关注一下
但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。...pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。...此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。
，但是yield返回的是生成器，除了这点其他都一样，所以return也好yield也好都只能用在函数中。...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...Numpy arrays的矢量化方式实现代码如下： #Numpy arrays的矢量化方式 df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close']....NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。...由于矢量化是同时作用于整个序列的，可以节省更多的时间，相比使用标量操作更好，NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化，同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销，例如索引、数据类型等等
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。 结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub...该工具能用于多个工作站，而且即使在单块 CPU 的情况下，它的矩阵运算速度也比 NumPy（MKL）快。 ?...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 ?
本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub...该工具能用于多个工作站，而且即使在单块 CPU 的情况下，它的矩阵运算速度也比 NumPy（MKL）快。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。
但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用，因此并不是那么快。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...▍使用Numpy继续加速 使用Pandas时不应忘记的一点是Pandas Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。...▍使用HDFStore防止重新处理 现在你已经了解了Pandas中的加速数据流程，接着让我们探讨如何避免与最近集成到Pandas中的HDFStore一起重新处理时间。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
前言 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环； 列表处理； apply等操作 在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。
数据科学与AI： 数据分析：Pandas（表格处理）、NumPy（数值计算）、Matplotlib（可视化）。...：PEP8标准化格式 典型应用场景 AI/数据分析：借助NumPy/Pandas快速处理矩阵运算 Web开发：Django/Flask框架构建服务端 自动化脚本：文件处理/系统管理 科学计算：SymPy...进行符号计算 跨语言胶水：通过CFFI整合C/C++模块 ⚡ 性能优化要点 向量化运算：用NumPy替代纯Python循环 JIT加速：Numba实时编译关键代码 并发处理： 多进程：multiprocessing...适合调试模型） IPython：增强的交互式解释器支持自动补全和魔法命令（如 %timeit） 完整的AI技术栈支持 机器学习全流程工具链 阶段 代表性库 功能亮点 数据处理 NumPy/Pandas...计算密集型优化 底层加速：用Cython将关键代码编译成C扩展 即时编译：Numba加速数值计算循环（装饰器一键优化） 生产级部署方案 轻量化部署：TensorFlow Lite（移动端）/ ONNX
下面几节中我们将使用它来度量循环的当前性能和改进后的性能。...对于每种方法，我们通过运行测试来建立基线，该测试包括在10次测试运行中运行被测函数100K次(循环)，然后计算每个循环的平均时间(以纳秒为单位，ns)。...当一个简单的函数在循环中被重复调用时，函数调用的开销会增加并影响性能。所以将函数的代码直接内联到循环中可以消除这种开销，从而可能显著提高速度。...它允许在不使用显式for循环的情况下处理和转换可迭代对象中的所有项。...使用Python内置的map()函数代替显式的for循环加速970x 使用set代替嵌套的for循环加速498x[技巧#3] 使用itertools的filterfalse函数加速131x 使用lru_cache
[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环； 列表处理； apply等操作 在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。
因为要循环矩阵中的每个元素，计算复杂度为 n*n。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。 编译开销 编译源代码需要一定的时间。...因为要循环矩阵中的每个元素，计算复杂度为 n*n。...Numba性能测试 Numba的更多功能 除了上面介绍的加速功能，Numba还有很多其他功能。@vectorize装饰器可以将一个函数向量化，变成类似NumPy函数一样，直接处理矩阵和张量。...小结 无论你是在做金融量化分析，还是计算机视觉，如果你在使用Python进行高性能计算，处理矩阵和张量，或包含其他计算密集型运算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行
向量化操作： 利用NumPy的向量化操作来替代循环，这将显著提升性能。例如，使用NumPy的np.add 、np.multiply 等函数进行数组操作，而不是逐个元素地进行加法或乘法运算。...例如，可以使用NumPy的@运算符进行矩阵乘法，并将结果存储在变量中供后续使用。 性能监控与调优： 使用工具如cProfile来监控代码的执行时间，找出瓶颈所在并进行针对性优化。...这些功能使得NumPy成为处理大量矩阵计算和向量操作的理想选择，从而加速模型参数的更新和优化。...在深度学习框架中，NumPy也被广泛应用于神经网络的训练过程中。例如，在训练神经网络时，每轮训练包括前向计算、损失函数（优化目标）和后向传播三个步骤。...总之，NumPy在机器学习项目中的应用不仅限于数值计算和线性代数运算，还包括对数据预处理的优化和对模型训练过程的加速。 NumPy在图像处理中的应用案例有哪些？
我们可以使用pip安装Numba： 1pip install numba 如果您的代码有很多数值运算，经常使用Numpy，并且/或者有很多循环，那么Numba应该会给您一个很好的加速。...加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...众所周知，Python循环很慢。更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方!...查看下面的代码，看看在带有Numpy的Python中如何工作。 ? 注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。
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