一位球友在看过 抖音、视频号流行的 Bokeh 效果是怎么实现的？ 这篇文章，刚好也在用里面的圆形 Bokeh 效果，但是却遇到了性能和锯齿问题，希望给出一些建议。...性能和锯齿这两个问题，基本上是初学者经常碰到的，今天就针对 Bokeh 这个效果存在的问题展开讲一讲。...Bokeh 效果性能慢、卡顿的问题 Bokeh 效果性能慢的根本原因就是运算量过大，而运算量主要与渲染区域大小和每个像素的采样次数相关，注意渲染区域的大小指的不是输入纹理的尺寸。...但是你要是直接减小每个像素的采样次数，又会导致 bokeh 光圈形状偏小，这个时候最好的办法就是要适当地降低渲染图像的分辨率，从而减少总体的运算量。...Bokeh 效果锯齿问题 解决锯齿问题首先考虑使用多重采样，多重采样同样也会增大运算量，不过这个操作起来还挺麻烦的，也有兼容性问题。
Bokeh 可以处理非常大的数据集甚至是大数据流（比如实时光谱图），同时它还具有运算速度快、可嵌入和可视化新颖的特点。它对于想要快速便捷地创建交互式图表和数据应用的人来说非常有用。...目前大多数的交互式工具都需要利用 Javascript 来实现，但是 Bokeh 仅利用 Python 一种语言即可实现。 3. Dask Dask是一款基于外存的Python 调度工具。...它执行了关于机器学习更新操作的小粒度调度，而且优先计算的部分程序需要避免可能损害性能的不安全并行操作。 7. Flink Apache Flink 是可扩展的批处理和流处理的数据处理平台。...Flink 的核心组件是一个提供数据分布、通信和容错功能的流数据处理引擎。它和 Apache Spark 非常相似，因为它们的主要目的之一就是替代 Hadoop 的 MapReduce 功能。...虽然 Spark 和 Flink 的 API 非常相似，但是两者处理数据的方式存在不同之处。当 Spark 处理流式数据时，它实际上利用单位时间内的数据片集合进行小批量处理。
Bokeh Bokeh是一个不需服务器就可以在浏览器中实现互动可视化的Python库。它可以处理非常大的数据集而且速度很快也能嵌入在网页当中。想要快速方便地创建互动图表和数据应用的话这个库非常有用。...Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。还有另外一点就是开发这些互动图表只需要Python一种语言即可。 Dask Dask是一款主要针对单机的Python调度工具。...Dask开发人员则可以直接与Dask任务图打交道因为Dask任务图并不依赖于它提供的集合类型。...现在Python生态圈中有很多库看起来功能都差不多比如说Blaze、Dask和Numba，但其实应该用在数据处理的不同层面上，做一个类比的话Blaze就相当于数据库中的查询优化器，而Dask则相当于执行查询的引擎...Flink的核心是一个提供了数据分发、通信和容错功能的流数据处理引擎。它设计的主要目标之一是替代Hadoop的MapReduce功能，这就造成它和Aphache Spark非常相像。
Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）协调开发的。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...Delayed 下面说一下Dask的 Delay 功能，非常强大。 Dask.delayed是一种并行化现有代码的简单而强大的方法。...另外，如果添加以下代码可以连接到集群，通过Client可以展示整个计算过程的dashboard，由Bokeh实现。...5、总结 以上就是Dask的简单介绍，Dask的功能是非常强大的，且说明文档也非常全，既有示例又有解释。感兴趣的朋友可以自行去官网或者GitHub学习，东哥下次分享使用Dask进行机器学习的一些实例。
图1：用于数据科学，数据可视化和机器学习的顶级Python库， 按星级和贡献者数绘制；相对大小（按贡献者数量） 数据 1....3.Dask（https://github.com/dask/dask） star：7300，贡献：6149，贡献者：393 任务调度的并行计算 数学 4....github.com/scikit-optimize/scikit-optimize） star：1900，贡献：1540，贡献者：59 Scikit-Optimize或skopt是一个简单高效的库，可最大限度地减少（非常...VisPy通过OpenGL库利用现代图形处理单元（GPU）的计算能力来显示非常大的数据集。 31....32.Bokeh（https://github.com/bokeh/bokeh） star：1400，贡献：18726，贡献者：467 Bokeh是用于现代Web浏览器的交互式可视化库。
但在Python中这非常慢，对1千万个值进行基础算术需要6秒。这归结与很多原因，基本原因在于Python是解释和动态型的。 但如果使用Numpy，你可以使其更为简洁。...你可以做很复杂的图和一些代码，这是值得一试的库。 ? 除了matplotlib还有Bokeh。它有很多互动功能，可以做很多不同类型的图。这里不做过多的介绍。 ? 类似Bokeh的还有Plotly。...一开始SciPy是net-lib的添加，net-lib是进行整合和插值优化的一系列Fortran库，而且非常迅速高效。因此SciPy包括许多不同的子模块，基本上Fortran操作的包装、运行迅速。...如果你想用parallel的话，有一个问世一两年的库称为Dask。 ? Dask很有意思，如果你使用Numpy的话，这是你会使用的工具。取一个数组a，乘以4，记住把所有的元素乘以4。...在数据科学领域使用Dask可以实现很多有趣的内容。可以把Dask放到scikit-learn的后端，你可以关注一下，这很棒， 如果你想优化代码的话，有一个有趣的项目问世五六年了，称为Numba。 ?
xarray是目前地球科学领域使用非常多的库，集成度非常高，使用非常方便。...中缺乏接口以充分利用dask的并行能力 salem 库可以处理WRF模式结果，然后和 xarray 对象整合，但是 salem 库在处理诊断量方面不是很方便。...（比如hvplot）协同工作，进一步简化数据处理和分析的流程。...xr import xwrf from distributed import Client from ncar_jobqueue import NCARCluster hv.extension('bokeh...coastline=True, cmap='inferno', ) plot 交互式可视化示例 xwrf 使用起来还是比较方便的，并且可以直接利用 xarray 的强大功能，尤其是可以利用 dask
上一篇关于MongoDB的8个脚本的帖子火了，好多人入群差不多一上午20个吓了我一跳，看来MongoDB的号召力还是比较大，很多人还是有一些MongoDB的困扰和问题的，今天咱们就来一个疑难杂症的解决方案...说到这个问题，可能很多人都会有疑问，MongoDB插入慢，不会呀MongoDB插入数据很快呀，怎么会慢，是的MongoDB插入（更新）数据在普通情况上是很快的，不会有什么问题，但你是否留意过以下集中情况...2 数据库在进行查询（慢查询），而你要进行数据的更新，这二者如果是同一条数据，就有产生锁 3 副本集中插入数据或更新数据采用了多节点确认的情况或本身副本集中的节点较多，比如5个7个等，而且你选择了...还是你要看慢查询，慢查询解决的了问题吗？？？...脚本是通过Node.js 撰写的，如果对这个部分敢兴趣，Node,js 如何安装等，可以参考，下面文章，里面有一部分关于如何安装Node.JS 和如何运行，当然PG 运行Node.js比MongoDB
作者：xiaoyu，数据爱好者 Python数据科学出品 还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。...安装 需要安装Python3.6以上的版本，然后终端运行： pip install pyforest 链接：https://github.com/8080labs/pyforest 使用方法 非常简单！...pd = LazyImport("import pandas as pd") np = LazyImport("import numpy as np") dd = LazyImport("from dask...= LazyImport("import bokeh") alt = LazyImport("import altair as alt") pydot = LazyImport("import pydot...以上就是偷懒神器的介绍和使用方法，抓紧试试吧。
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xiaoyu，数据爱好者 来源：Python数据科学（ID：PyDataScience） 还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具...需要安装Python3.6以上的版本，然后终端运行： pip install pyforest 链接： https://github.com/8080labs/pyforest 03 使用方法 非常简单...pd = LazyImport("import pandas as pd") np = LazyImport("import numpy as np") dd = LazyImport("from dask...= LazyImport("import bokeh") alt = LazyImport("import altair as alt") pydot = LazyImport("import pydot...以上就是偷懒神器的介绍和使用方法，抓紧试试吧。
值得庆幸的是，有一个非常简单的解决方案可以为您节省大量时间。...np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这是两个数组的总和，结果如下: result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以用for循环来对这些数组求和，但是这样做非常慢...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...现在，你可以花更少的时间盯着进度条，更多的时间做科学这改变了生活。不过，你可能没那么多时间玩游戏。 ?
2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas...就是由geopandas团队研发的，基于dask对GeoDataFrame进行并行计算优化的框架，本质上是对dask和geopandas的封装整合。...dask-geopandas的安装非常简单，在已经安装了geopandas的虚拟环境中，执行下列命令即可： conda install dask-geopandas -c conda-forge -y...demo_points, npartitions=4) demo_points_ddf 在此基础上，后续执行各种运算都需要在代码末尾衔接.compute()，从而真正执行前面编排好的运算逻辑，以非矢量和矢量运算分别为例...dask-geopandas代替geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些，因为徒增了额外的分块调度消耗。
(19 kB) Requirement already satisfied: Jinja2>=2.9 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from bokeh.../usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from bokeh>=1.0.0->dask[complete]->xarray[complete]) (21.3).../usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from bokeh>=1.0.0->dask[complete]->xarray[complete]) (7.1.2)...=3.0.5,>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from packaging>=16.8->bokeh>=1.0.0->dask[complete...文中部分图片来源于网络，如涉及作品内容、版权和其他问题，请后台联系小编处理。
panda-profiling扩展了pandas DataFrame df.profile_report()，并且在大型数据集上工作得非常好，它可以在几秒钟内创建报告。...4、AutoViz Autoviz包可以用一行代码自动可视化任何大小的数据集，并自动生成HTML、bokeh等报告。用户可以与AutoViz包生成的HTML报告进行交互。...DataPrep构建在Pandas和Dask DataFrame之上，可以很容易地与其他Python库集成。...DataPrep的运行速度这10个包中最快的，他在几秒钟内就可以为Pandas/Dask DataFrame生成报告。...Lab中进行数据探索和可视化的python库，他本来是非常好用的，但是后来被砖厂(Databricks)收购并且整合到bamboolib 中，所以这里就简单的给个演示。
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...首先我们分别使用pandas和modin读入一个大小为1.1G的csv文件esea_master_dmg_demos.part1.csv，来自kaggle（https://www.kaggle.com/...对于尚未支持的功能modin会自动切换到pandas单核后端来执行运算，但由于modin中组织数据的形式与pandas不相同，所以中间需要经历转换： 图7 这种时候modin的运算反而会比pandas慢很多
我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...它的功能源自并行性，但是要付出一定的代价： Dask API不如Pandas的API丰富 结果必须物化 Dask的语法与Pandas非常相似。 ? 如您所见，两个库中的许多方法完全相同。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...Vaex语法 Pandas和vaex语法之间没有太多区别。 ? Vaex性能 与前两种工具不同，Vaex的速度与Pandas非常接近，在某些地区甚至更快。 ?
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...import pandas as pd变更为import modin.pandas as pd即可，接下来我们来看一下在一些常见功能上，pandasVSmodin性能差异情况，首先我们分别使用pandas和modin...图7 这种时候modin的运算反而会比pandas慢很多： ?
panda-profiling 扩展了 pandas DataFrame df.profile_report()，并且在大型数据集上工作得非常好，它可以在几秒钟内创建报告。...4、AutoViz Autoviz 包可以用一行代码自动可视化任何大小的数据集，并自动生成 HTML、bokeh 等报告。用户可以与 AutoViz 包生成的 HTML 报告进行交互。...DataPrep 构建在 Pandas 和 Dask DataFrame 之上，可以很容易地与其他 Python 库集成。...DataPrep 的运行速度这 10 个包中最快的，他在几秒钟内就可以为 Pandas/Dask DataFrame 生成报告。...Jupyter Lab 中进行数据探索和可视化的 python 库，他本来是非常好用的，但是后来被砖厂 (Databricks) 收购并且整合到 bamboolib 中，所以这里就简单的给个演示。
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