Python酷库之旅-第三方库Pandas(105)

目录

一、用法精讲

456、pandas.DataFrame.rdiv方法

456-1、语法

456-2、参数

456-3、功能

456-4、返回值

456-5、说明

456-6、用法

456-6-1、数据准备

456-6-2、代码示例

456-6-3、结果输出

457、pandas.DataFrame.rtruediv方法

457-1、语法

457-2、参数

457-3、功能

457-4、返回值

457-5、说明

457-6、用法

457-6-1、数据准备

457-6-2、代码示例

457-6-3、结果输出

458、pandas.DataFrame.rfloordiv方法

458-1、语法

458-2、参数

458-3、功能

458-4、返回值

458-5、说明

458-6、用法

458-6-1、数据准备

458-6-2、代码示例

458-6-3、结果输出

459、pandas.DataFrame.rmod方法

459-1、语法

459-2、参数

459-3、功能

459-4、返回值

459-5、说明

459-6、用法

459-6-1、数据准备

459-6-2、代码示例

459-6-3、结果输出

460、pandas.DataFrame.rpow方法

460-1、语法

460-2、参数

460-3、功能

460-4、返回值

460-5、说明

460-6、用法

460-6-1、数据准备

460-6-2、代码示例

460-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

456、pandas.DataFrame.rdiv方法
456-1、语法
# 456、pandas.DataFrame.rdiv方法
pandas.DataFrame.rdiv(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Get Floating division of dataframe and other, element-wise (binary operator rtruediv).Equivalent to other / dataframe, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs. With reverse version, truediv.Among flexible wrappers (add, sub, mul, div, floordiv, mod, pow) to arithmetic operators: +, -, *, /, //, %, **.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, dict or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns. (1 or ‘columns’). For Series input, axis to match Series index on.level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.fill_value
float or None, default None
Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.Returns:
DataFrame
Result of the arithmetic operation.
456-2、参数

456-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，要与DataFrame进行反向乘法运算的对象；如果是标量，DataFrame的每个元素将会乘以这个标量；如果是另一个DataFrame或Series，逐元素执行乘法。

456-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果为0或'index'，则对行标签对齐进行操作；如果为1或'columns'，则对列标签对齐进行操作，通常情况下，只有other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

456-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪一层进行对齐。

456-2-4、fill_value(可选，默认值为None)：标量值，在DataFrame与other进行对齐时，若某些元素在其中一个对象中缺失，可以使用fill_value来填充缺失的数据以避免NaN值的出现。

456-3、功能

        执行的是反向乘法运算，假设有一个DataFrame df和一个标量或另一个对象other，df.rmul(other)将会计算other * df(即从other的角度执行乘法，而非df)。如果other是标量，rmul将会把other乘以DataFrame的每一个元素；如果other是一个具有相同索引或列标签的DataFrame或Series，那么乘法将会在相应的元素之间进行。

456-4、返回值

        返回值是一个新的DataFrame，包含了反向乘法操作的结果，它不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

456-5、说明

        无

456-6、用法
456-6-1、数据准备
无
456-6-2、代码示例
# 456、pandas.DataFrame.rdiv方法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 标量乘法
result = df.rmul(10)
print(result, end='\n\n')
456-6-3、结果输出
# 456、pandas.DataFrame.rdiv方法
#     A   B
# 0  10  40
# 1  20  50
# 2  30  60
457、pandas.DataFrame.rtruediv方法
457-1、语法
# 457、pandas.DataFrame.rtruediv方法
pandas.DataFrame.rtruediv(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Get Floating division of dataframe and other, element-wise (binary operator rtruediv).Equivalent to other / dataframe, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs. With reverse version, truediv.Among flexible wrappers (add, sub, mul, div, floordiv, mod, pow) to arithmetic operators: +, -, *, /, //, %, **.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, dict or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns. (1 or ‘columns’). For Series input, axis to match Series index on.level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.fill_value
float or None, default None
Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.Returns:
DataFrame
Result of the arithmetic operation.
457-2、参数

457-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，要与DataFrame进行反向除法运算的对象，如果是标量，DataFrame的每个元素将会被该标量除；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素执行除法。

457-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果为0或'index'，则对行标签对齐进行操作；如果为1或'columns'，则对列标签对齐进行操作，通常情况下，只有other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

457-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪一层进行对齐。

457-2-4、fill_value(可选，默认值为None)：标量值，在DataFrame与other进行对齐时，若某些元素在其中一个对象中缺失，可以使用fill_value来填充缺失的数据以避免NaN值的出现。

457-3、功能

        执行的是反向除法运算，假设有一个DataFrame df和一个标量或另一个对象other，df.rtruediv(other)将会计算other / df(即从other的角度执行除法，而非df)。如果other是标量，rtruediv将会把other除以DataFrame的每一个元素；如果other是一个具有相同索引或列标签的DataFrame或Series，那么除法将会在相应的元素之间进行。

457-4、返回值

        返回值是一个新的DataFrame，包含了反向除法操作的结果，它不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

457-5、说明

        无

457-6、用法
457-6-1、数据准备
无
457-6-2、代码示例
# 457、pandas.DataFrame.rtruediv方法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 标量除法
result = df.rtruediv(10)
print(result)
457-6-3、结果输出
# 457、pandas.DataFrame.rtruediv方法
#            A         B
# 0  10.000000  2.500000
# 1   5.000000  2.000000
# 2   3.333333  1.666667
458、pandas.DataFrame.rfloordiv方法
458-1、语法
# 458、pandas.DataFrame.rfloordiv方法
pandas.DataFrame.rfloordiv(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Get Integer division of dataframe and other, element-wise (binary operator rfloordiv).Equivalent to other // dataframe, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs. With reverse version, floordiv.Among flexible wrappers (add, sub, mul, div, floordiv, mod, pow) to arithmetic operators: +, -, *, /, //, %, **.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, dict or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns. (1 or ‘columns’). For Series input, axis to match Series index on.level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.fill_value
float or None, default None
Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.Returns:
DataFrame
Result of the arithmetic operation.
458-2、参数

458-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，要与DataFrame进行反向地板除法运算的对象，如果是标量，DataFrame的每个元素将会被该标量整除；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素执行地板除法。

458-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果为0或'index'，则对行标签对齐进行操作；如果为1或'columns'，则对列标签对齐进行操作，通常情况下，只有other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

458-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪一层进行对齐。

458-2-4、fill_value(可选，默认值为None)：标量值，在DataFrame与other进行对齐时，若某些元素在其中一个对象中缺失，可以使用fill_value来填充缺失的数据以避免NaN值的出现。

458-3、功能

        执行反向地板除法运算，假设有一个DataFrame df和一个标量或另一个对象other，df.rfloordiv(other)将计算other // df。

458-4、返回值

        返回值是一个新的DataFrame，包含了反向地板除法操作的结果，它不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

458-5、说明

        无

458-6、用法
458-6-1、数据准备
无
458-6-2、代码示例
# 458、pandas.DataFrame.rfloordiv方法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 对标量10进行反向地板除法
result = df.rfloordiv(10)
print(result)
458-6-3、结果输出
# 458、pandas.DataFrame.rfloordiv方法
#     A  B
# 0  10  2
# 1   5  2
# 2   3  1
459、pandas.DataFrame.rmod方法
459-1、语法
# 459、pandas.DataFrame.rmod方法
pandas.DataFrame.rmod(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Get Modulo of dataframe and other, element-wise (binary operator rmod).Equivalent to other % dataframe, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs. With reverse version, mod.Among flexible wrappers (add, sub, mul, div, floordiv, mod, pow) to arithmetic operators: +, -, *, /, //, %, **.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, dict or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns. (1 or ‘columns’). For Series input, axis to match Series index on.level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.fill_value
float or None, default None
Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.Returns:
DataFrame
Result of the arithmetic operation.
459-2、参数

459-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，用于与DataFrame中的元素进行反向取模计算的对象，如果other是一个标量，则DataFrame的每个元素都会与该标量进行计算；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行运算。

459-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果为0或'index'，则对行标签对齐进行操作；如果为1或'columns'，则对列标签对齐进行操作，通常情况下，只有other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

459-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪一层进行对齐。

459-2-4、fill_value(可选，默认值为None)：标量值，在DataFrame与other进行对齐时，若某些元素在其中一个对象中缺失，可以使用fill_value来填充缺失的数据以避免NaN值的出现。

459-3、功能

        用于对DataFrame进行元素级别的反向取模操作，即与另一个对象的元素进行取模运算。此方法类似于Python中的取模运算符%，但顺序是反向的，即从other的角度进行取模运算。

459-4、返回值

        返回一个新的DataFrame，其包含反向取模运算的结果，它不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

459-5、说明

        无

459-6、用法
459-6-1、数据准备
无
459-6-2、代码示例
# 459、pandas.DataFrame.rmod方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})
# 对标量10进行反向取模运算
result = df.rmod(10)
print(result)
459-6-3、结果输出
# 459、pandas.DataFrame.rmod方法
#    A  B
# 0  0  2
# 1  0  0
# 2  1  4
460、pandas.DataFrame.rpow方法
460-1、语法
# 460、pandas.DataFrame.rpow方法
pandas.DataFrame.rpow(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Get Exponential power of dataframe and other, element-wise (binary operator rpow).Equivalent to other ** dataframe, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs. With reverse version, pow.Among flexible wrappers (add, sub, mul, div, floordiv, mod, pow) to arithmetic operators: +, -, *, /, //, %, **.Parameters:
other
scalar, sequence, Series, dict or DataFrame
Any single or multiple element data structure, or list-like object.axis
{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
Whether to compare by the index (0 or ‘index’) or columns. (1 or ‘columns’). For Series input, axis to match Series index on.level
int or label
Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level.fill_value
float or None, default None
Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.Returns:
DataFrame
Result of the arithmetic operation.
460-2、参数

460-2-1、other(必须)：标量、Series、DataFrame或array-like对象，用于与DataFrame中的元素进行反向幂计算的对象，如果other是一个标量，则DataFrame的每个元素都会与该标量进行计算；如果是另一个DataFrame或Series，则逐元素进行运算。

460-2-2、axis(可选，默认值为'columns')：{0, 1, 'index', 'columns'}，确定运算的轴，如果为0或'index'，则对行标签对齐进行操作；如果为1或'columns'，则对列标签对齐进行操作，通常情况下，只有other是DataFrame或Series时才需要指定axis参数。

460-2-3、level(可选，默认值为None)：用于在多层索引(MultiIndex)中匹配特定级别，如果DataFrame或other有MultiIndex，level指定要在MultiIndex的哪一层进行对齐。

460-2-4、fill_value(可选，默认值为None)：标量值，在DataFrame与other进行对齐时，若某些元素在其中一个对象中缺失，可以使用fill_value来填充缺失的数据以避免NaN值的出现。

460-3、功能

        用于对DataFrame进行元素级别的反向幂运算，即将DataFrame的元素作为幂指数，另一个对象的元素作为底数进行幂运算。简单来说，这相当于其他对象的元素参与幂运算，而DataFrame的元素作为指数。

460-4、返回值

        返回一个新的DataFrame，其包含反向幂运算的结果，它不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

460-5、说明

        无

460-6、用法
460-6-1、数据准备
无
460-6-2、代码示例
# 460、pandas.DataFrame.rpow方法
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4],'B': [1, 2, 3]
})
# 对标量2进行反向幂运算
result = df.rpow(2)
print(result)
460-6-3、结果输出
# 460、pandas.DataFrame.rpow方法
#     A  B
# 0   4  2
# 1   8  4
# 2  16  8

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/bicheng/52740.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

搭建面向切面编程项目

搭建面向切面编程项目

此项目在整合Mybatis基础上修改&#xff0c;可参考主页的整合Mybatis文章 注解版本 第一步 引入maven坐标 <!-- 切面编程所需jar包--><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-context</artifactId>…
阅读更多...
学生管理系统升级（登录注册 + 关联学生管理系统）

学生管理系统升级（登录注册 + 关联学生管理系统）

新增需求 这是在昨天的基础初代版本上面新增一个登录注册忘记密码的功能 需求分析 注册 登录 忘记密码 user类代码呈现 package StudentSystem;public class User {private String username;private String password;private String personID;private String phoneNumber;pu…
阅读更多...
PHP同城派送多区域运营配送小程序源码

PHP同城派送多区域运营配送小程序源码

&#x1f69a;&#x1f4a8;「同城派送多区域运营小程序」——让每一份需求快速触达&#xff01;&#x1f308;&#x1f680; &#x1f525; 开篇燃爆&#xff1a;同城生活新风尚&#xff0c;一键速达不是梦&#xff01; Hey小伙伴们&#xff0c;你还在为找不到合适的同城服务…
阅读更多...
推荐并整理一波vscode插件（哪些内置了，哪些好用）

推荐并整理一波vscode插件（哪些内置了，哪些好用）

文章目录 背景现在还在用的&#xff08;21款&#xff09;Chinese(Simplified)简体中文Chinese LoremLorem ipsumCode Runner&#xff08;很推荐&#xff09;Codeium: AI Coding Autocomplete&#xff08;推荐&#xff09;Draw.io IntegrationESLintHighlight Matching TagJavaS…
阅读更多...
甄选范文“论软件系统建模方法及其应用”，软考高级论文，系统架构设计师论文

甄选范文“论软件系统建模方法及其应用”，软考高级论文，系统架构设计师论文

论文真题 软件系统建模（Software System Modeling）是软件开发中的重要环节，通过构建软件系统模型可以帮助系统开发人员理解系统、抽取业务过程和管理系统的复杂性，也可以方便各类人员之间的交流。软件系统建模是在系统需求分析和系统实现之间架起的一座桥梁，系统开发人员…
阅读更多...
【二叉树】OJ题目

【二叉树】OJ题目

&#x1f31f;个人主页&#xff1a;落叶 目录 单值⼆叉树 【单值二叉树】代码 相同的树 【相同二叉树】代码 对称⼆叉树 【对称二叉树】代码 另一颗树的子树 【另一颗树的子树】代码 二叉树的前序遍历 【二叉树前序遍历】代码 二叉树的中序遍历 【二叉树中序遍历】…
阅读更多...
NVIDIA将在Hot Chips 2024会议上展示Blackwell服务器装置

NVIDIA将在Hot Chips 2024会议上展示Blackwell服务器装置

NVIDIA 将在 Hot Chips 2024 上展示其 Blackwell 技术堆栈&#xff0c;并在本周末和下周的主要活动中进行会前演示。对于 NVIDIA 发烧友来说&#xff0c;这是一个激动人心的时刻&#xff0c;他们将深入了解NVIDIA的一些最新技术。然而&#xff0c;Blackwell GPU 的潜在延迟可能…
阅读更多...
【freeDiameter】服务端和客户端的连接流程

【freeDiameter】服务端和客户端的连接流程

连接流程详解 进程启动时&#xff0c;先使用main_cmdline解析命令行参数&#xff0c;比如使用-c就会使用指定路径的配置文件&#xff0c;使用-d就会启用后台进程。 之后使用fd_core_initialize初始化核心库。具体会先使用fd_conf_init初始化配置&#xff0c;比如设置各项的默…
阅读更多...
最长的一帧学习 part3

最长的一帧学习 part3

文章目录 八、osgUtil:: SceneView::cull ()part1 初始化必要的SceneView类成员变量part2 立体显示的处理part3 执行SceneView::cullStage函数&#xff0c;它也是场景视图筛选工作的核心函数part3.1 首先统计场景中的遮挡节点&#xff08;OccluderNode&#xff09;&#xff0c;…
阅读更多...
缺失ffmpeg.dll要用什么修复方法？快速恢复丢失的ffmpeg.dll文件

缺失ffmpeg.dll要用什么修复方法？快速恢复丢失的ffmpeg.dll文件

多媒体软件用户常常会遭遇一个提示&#xff1a;系统无法找到ffmpeg.dll文件。这类情况经常在启动视频编辑软件、流媒体播放应用或其他音视频处理工具时出现&#xff0c;导致相关程序无法正确加载和执行。ffmpeg.dll是一种关键的动态链接库文件&#xff0c;负责处理复杂的视频和…
阅读更多...
ssrf+redis未授权访问漏洞复现

ssrf+redis未授权访问漏洞复现

ssrfredis未授权访问漏洞复现 一&#xff0c;pikachu靶场练习 docker拉取环境&#xff1a; docker run -d -p 8765:80 8023/pikachu-expect:latest国内很多加速源都用不成&#xff0c;配置代理拉取即可&#xff0c;配置方式如下&#xff1a; 1&#xff0c;新建目录 mkdir -…
阅读更多...
数据结构与算法的代码实现（C++版）

数据结构与算法的代码实现（C++版）

数据结构与算法的代码实现&#xff08;C版&#xff09; 1. 线性表的顺序表示和实现1.1 线性表的初始化1.2 线性表的销毁1.3 线性表的清空1.4 线性表的长度1.5 判断线性表是否为空1.6 线性表的线性表取值1.7 线性表的顺序查找1.8 线性表的插入1.9 线性表的删除总结 2. 线性表的链…
阅读更多...
JavaScript ES6+ 新特性

JavaScript ES6+ 新特性

JavaScript ES6 新特性 引言 随着前端技术的不断发展&#xff0c;JavaScript 语言也在不断演进。自 ES6&#xff08;ES2015&#xff09;发布以来&#xff0c;JavaScript 引入了许多新的特性和语法&#xff0c;极大地提升了开发者的编程体验和代码的可维护性。本篇文章将详细探…
阅读更多...
真话有危险，测评需谨慎！一个家最大的内耗：谁都在抱怨，没人肯改变——早读（逆天打工人爬取热门微信文章解读）

真话有危险，测评需谨慎！一个家最大的内耗：谁都在抱怨，没人肯改变——早读（逆天打工人爬取热门微信文章解读）

现在都这么完了吗&#xff1f; 引言Python 代码第一篇 洞见 一个家最大的内耗&#xff1a;谁都在抱怨&#xff0c;没人肯改变第二篇 故事风云录结尾 引言 慢慢调整时间 一是现在有点忙 做那个传播声音的研究实验实在是有点没有头绪 没有头绪的事情你就不知道怎么安排时间 也就…
阅读更多...
数学建模比赛（国赛）水奖攻略

数学建模比赛（国赛）水奖攻略

之前很多同学私聊问我&#xff0c;学校要求参加数模比赛&#xff0c;但是不擅长建模编程&#xff0c;但又不想浪费这个时间该怎么办呢&#xff0c;今天就来给大家讲一下大家都非常感兴趣的内容——数学建模水奖攻略。分享一下博主直接参加比赛时候的经验。 一、选题技巧 有一句…
阅读更多...
HarmonyOs如何获取rawfile目录下的所有文件列表

HarmonyOs如何获取rawfile目录下的所有文件列表

最近在做一个功能&#xff0c;需要使用获取rawfile下目录的所有文件 参考连接为&#xff1a; zRawfile-模块-C API-Localization Kit&#xff08;本地化开发服务&#xff09;-应用框架 - 华为HarmonyOS开发者 (huawei.com) 需要使用到native实现&#xff0c;实现步骤&#…
阅读更多...
2008-2020年 中国健康与养老追踪调查CHARLS数据合集

2008-2020年 中国健康与养老追踪调查CHARLS数据合集

中国健康与养老追踪调查&#xff08;China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS&#xff09;是一项由北京大学国家发展研究院主持的大型跨学科调查项目。该项目始于2011年&#xff0c;每两到三年对样本进行一次追踪调查&#xff0c;旨在收集代表中国45岁及以上中…
阅读更多...
面试经典算法150题系列-反转字符串中的单词

面试经典算法150题系列-反转字符串中的单词

反转字符串中的单词 给你一个字符串 s &#xff0c;请你反转字符串中 单词 的顺序。 单词 是由非空格字符组成的字符串。s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。 返回 单词 顺序颠倒且 单词 之间用单个空格连接的结果字符串。 注意&#xff1a;输入字符串 s中可能…
阅读更多...
关于告警，要想做好，从这些方面着手

关于告警，要想做好，从这些方面着手

各类监控系统都会产生告警事件&#xff0c;于是&#xff0c;就产生了 FlashDuty、PagerDuty、Opsgenie 这类产品&#xff0c;做告警事件的收敛降噪、排班认领升级等。如果你想增强自己公司的告警事件处理能力&#xff0c;参考&#xff08;chao xi&#xff09;这些产品的功能就可…
阅读更多...
使用统计方法在AMD GPU上使用JAX Profiler可靠地比较大型生成AI模型中的算法性能

使用统计方法在AMD GPU上使用JAX Profiler可靠地比较大型生成AI模型中的算法性能

Using statistical methods to reliably compare algorithm performance in large generative AI models with JAX Profiler on AMD GPUs — ROCm Blogs 摘要 本文提供了一份详细的指南&#xff0c;介绍如何在JAX实现的生成AI模型中测量和比较各种算法的性能。利用JAX Profiler…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023