转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

ora_hash函数用来返回分区号,而dbms_rowid.rowid_object()函数用来返回object_id , ) part_id ,count(*) from sales_fact_part ,) ;

目录 查看变量的内存占用 查看运行内存占用 查看变量的内存占用 import sys c = 1145.114 print(sys.getsizeof(c)) 查看运行内存占用 import psutil memory = psutil.virtual_memory() # 总内存 print(float(memory.total)) # 已使用 print(float(memory.used)) # 未使用 print(float(memory.free)) 单位是字节

select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id;

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 在进行数据分析的时候,经常需要将数据进行可视化,以方便我们对数据的认识和理解. 0,Matplotlib 简介 Matplotlib 是一个可视化工具包,可以让我们使用Python 来可视化数据. 这里有一些官方资源你可以点击查看: Matplotlib 安装 Matplotlib 用户手册 Matplotlib 函数汇总 Matplotlib 模块索引 Matplotlib 示例库 Matplo

本文主要介绍GeoPandas结合matplotlib实现地图的基础可视化.GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口.GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图.GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas.GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc.关于GeoPandas的使用见[数据分析与可视化] Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北. 本文所有代码见:Pyth

可以看链接:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78820654 1.import seaborn as sns 2.seaborn的主题风格(5种):如黑底.白底.要格子.不要格子等.sns.set_style("dark") (1)sns.set():想使用seaborn默认样式可以采用set函数, (2)seaborn预先定义了5中主题样式,以适合不同场景需要,分别是:darkgrid, whitegrid, dark, w

情景:总所周知,DB2的表空间(数据)在节点中存储是根据每张表的分区键来分布的,如果分区键建的不好,会直接导致表空间在各节点的占用大小不均匀,久而久之,其中一个或几个节点的大小已所剩无几,其他的却依旧充足,这样就不得不扩展空间不足的节点大小,对性能也会有所影响. 检查: 1.查看表空间使用情况,YOUR_SPACENAME为查看的表空间名 SELECT * FROM SYSIBMADM.TBSP_UTILIZATION WHERE TBSP_NAME='YOUR_SPACENAME'; 每个节点

DebugLog 可以用来查看收发包的情况,比较有意思,现特意记录下来: Sample: import urllib2 httpHandler = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1) httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1) opener = urllib2.build_opener(httpHandler, httpsHandler) urllib2.install_opener(opener) resp

在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 引言 最近这个系列有段时间没更新,理由也就不找了,总结就一点,懒!懒得学习! 我就是这么一个能勇于发现并且承认错误

python调用数据返回字典dict数据的现象2 思考: 话题1连接:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10248479.html在打印和添加时候加上内存地址id(),可以查看结果.可以得出结论:1.在make()函数里,生成数据的两种不同赋值方式. 1.1第一种情况,是在一个内存地址生成了一个空的字典.随后每次调用数据时候改变这个内存地址的里的数据. 1.2第二种情况,是在每次调用数据的时候,都生成不同内存地址的字典.2.添加进list后,并不是把数据直接保存在l

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

一.mysql内置方法 1)视图的概念和用法 .什么是视图 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次用的直接使用即可 .为什么要用视图 如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询 .如何用视图 创建视图: create view teacher2course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id; 查看视图:create * from teacher2course; 删

查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则,并按支持度降序排序输出 #导入arules包 install.packages("arules") library ( arules ) setwd('D:\\data') Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",") summary(Gary) #查看部分规则

介绍 在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点 数据处理 数据可视化 中文分词 文本聚类 数据概览 本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.

话说实验报告每天都要查人数,何不用程序实现 使用 python 查看谁没有交作业 version 1.0 程序嘛,肯定是可以改进的.使用该程序的前提是实验报告文件名中包含学号信息.将以上程序放在实验报告所在目录,双击即可显示谁没交. 程序大致的流程是: 1.将本班学号姓名数据放在字典中 2.使用正则过滤出包含有学号数据的有效文档名放在列表中 3.正则提取有效列表名中的学号与标准字典对比 4.对比出的差值就是没有交作业的 import os import re #定义学号姓名标准字典 nameda

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:小白 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 今天我们来学习数据导入,需要使用到Pandas模块. 模块相当于是一个文件夹,它能够用于存放同个主题相关的Python代码段,包括定义函数.类和变量. 例如将数据处理相关的函数都存放在一个模块里,将数据分析相关的函数都存放在一个模块里,将数据可视化相关的

本文主要介绍GeoPandas的基本使用方法,以绘制简单的地图.GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口.GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图.GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas.GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc. 本文所有代码见:Python-Study-Notes GeoPandas推荐使用Python3.7版本及以上,运行环境最好是linux系统.Ge

windows上有各种软件可以进行"一键加速"之类的操作,释放掉一些内存(虽然我暂时不知道是怎么办到的,有待后续学习).而任务管理器也可以很方便地查看各进程使用的内存情况,如下图: 同样地,linux下也有一些方法来查看内存的使用情况. 一.free 对于free命令,可以加上-m参数,使其显示单位为Mb.如下: [ccx@ubuntu ~]$>free total used free shared buffers cached Mem: -/+ buffers/cache: S

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介