Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Векторизованные операции Pandas не работают с большим набором данных

Я запустил следующий код и обнаружил, что он работает, как и ожидалось, с довольно небольшими наборами данных, но не с большими. Вы можете попробовать сами:

import pandas as pd
import numpy as np

# generating dataframe of one million observations
observations = 1000000
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(observations, 1)), columns=['A'])

for i in range(50):
   if (df.A + 2).equals(df.A + 2) == False:
      print('why?')

На моей машине строка "почему?" печатается около 4 раз. Я понятия не имею, почему я получаю этот результат, и я надеюсь, что кто-то прольет свет на проблему.


  • Он ничего не печатает на моей машине, кажется, работает как положено. 20.06.2016
  • Я запускал это тысячи раз без отпечатков. 20.06.2016
  • Я не могу воспроизвести поведение, но проверка на точное равенство чисел с плавающей запятой в целом ненадежна. Что вы на самом деле пытаетесь сделать? 20.06.2016
  • старая проблема с numexpr 2.4.4 вызвала это в Windows - обновите ее - более новые версии панд не будут использовать эту версию (и выведут предупреждение) 20.06.2016

Ответы:


1

После полной деинсталляции всех версий и пакетов Python я переустановил Anaconda. Это решило проблему для меня. Я не знаю точно причину проблемы, которая у меня возникла... Должно быть, я запутался с пакетами или версиями Python.

Спасибо за комментарии, которые помогли мне понять, что нужно!

19.06.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..