1.【Python数据分析系列】多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
2.PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module
3.Python数据分析系列读取Excel文件中的分析分析多个sheet表(案例+源码)
4.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
5.Python modbus_tk 库源码分析
6.怎样在Python中查询相关函数的源代码
【Python数据分析系列】多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中,每个DataFrame作为独立的源码源码依赖sheet。通过以下步骤实现:
首先,分析分析创建两个DataFrame df1 和 df2。源码源码依赖然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。分析分析使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象,源码源码依赖即墨网页制作源码通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的分析分析不同sheet中,分别命名为Sheet1和Sheet2。源码源码依赖最后,分析分析运行代码后,源码源码依赖会在指定路径下生成包含两个sheet的分析分析"dataframes.xlsx"文件。
运行示例代码,源码源码依赖你将看到在指定路径下生成的分析分析"dataframes.xlsx"文件,该文件包含df1和df2的源码源码依赖数据。
本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的分析分析作者撰写,目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创,以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛",获取更多内容。
原文链接:Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module
nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构,它是操作符/损失函数的基类,同时也是对讲软件源码组成各种网络结构的基类(实际上是由多个module组合而成的一个module)。
在Python侧,2.1回调函数注册,2.2 module类定义中,有以下几个重点函数:
重点函数一:将模型的参数移动到CUDA上,内部会遍历其子module。
重点函数二:将模型的参数移动到CPU上,内部会遍历其子module。
重点函数三:将模型的参数转化为fp或者fp等,内部会遍历其子module。
重点函数四:forward函数调用。
重点函数五:返回该net的所有layer。
在类图中,PyTorch的算子都是module的子类,包括自定义算子和整网定义。
在C++侧,3.1 module.to("cuda")详细分析中,本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上,最终调用的是tensor.to(cuda)。
3.2 module.load/save逻辑中,PyTorch模型保存分为两种,一种是纯参数,一种是带模型结构(PyTorch中的模型结构,本质上是由module、sub-module构造的一个计算图)。
parameter、buffer是自制指标源码通过key-value的形式来存储和检索的,key为module的.name,value为存储具体数据的tensor。
InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。
通过Module,PyTorch将op/loss/opt等串联起来,类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型,是逐个算子进行计算的,tensor在CPU和GPU之间来回流动,而不是整个计算都在GPU上完成(即中间计算结果不出GPU)。实际上,在进行推理时,可以构建一个计算图,让整个计算图的计算都在GPU上完成,不知道是否可行(如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作,不知道tensorrt是否是这样的操作)。
Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表(案例+源码)
在Python中使用pandas库,读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件,其中包含多个sheet表。
Excel文件,如同数据库,存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。
首先,定义excel文件路径,蓝点系统源码通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后,借助pd.read_excel函数,逐一读取每一个sheet表,并进行后续的统一处理。
以sheet_name为“ch”的读取结果为例,展示读取后的数据内容。
作者拥有丰富的科研经历,期间在学术期刊发表六篇SCI论文,专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作,致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创,以简洁的方式解释复杂概念,欢迎关注公众号“数据杂坛”,获取更多数据和源码学习资源。
欲了解更多详情,请参考原文链接。
Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,广德网站源码例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下:
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量:{ t_statistic}")
print(f"显著性水平:{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码,执行T检验后,得到的输出信息如下:
python
T统计量:-0.
显著性水平:0.
根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。
Python modbus_tk 库源码分析
modbus_tcp 协议是工业项目中常用的设备数据交互协议,基于 TCP/IP 协议。协议涉及两个角色:client 和 server,或更准确地称为 master 和 slave。modbus_tk 库作为 Python 中著名且强大的 modbus 协议封装模块,其源码值得深入分析,尤其是在关注并发量等方面的需求时。深入研究 modbus_tk 库的源代码和实现逻辑,对在库的基础上进行更进一步的开发尤其重要。因此,本文旨在提供对 modbus_tk 库源码的深入解析,以供参考。
实例化 TcpMaster 对象时,首先导入 TcpMaster 类,该类继承自 Master,但在实例化时并未执行任何操作。Master 的 `__init__()` 方法同样没有执行任何具体任务,这使得 TCP 链接在创建 TcpMaster 实例时并未立即建立。TCP 链接的建立在 `open()` 方法中实现,该方法由 TcpMaster 类执行。在 `open()` 方法中,自定义了超时时间,进一步保证了 TCP 连接的建立。
在 TcpMaster 类的 `execute()` 方法中,核心逻辑在于建立 TCP 协议的解包和组包。在读写线圈或寄存器等操作时,都会调用 `execute()` 方法。详细分析了 `execute()` 方法的具体实现,包括通过注释掉的组包等过程代码,以及 `TcpMaster._make_query()` 方法的实现。`_make_query()` 方法封装了请求构建过程,包括生成事务号、构建请求包和发送请求。
在请求构建完成后,`_send()` 方法负责通过 `select` 模块进行连接状态检测,确保发送数据前连接无异常。通过分析 `execute()` 方法的后续逻辑,我们能够看到一个完整的组包、发送数据及响应解析的源码流程。响应解析涉及 `TcpMaster.execute()` 方法中对 MBAP 和 PDU 的分离、解包及数据校验。
在解析响应信息时,`TcpQuery().parse_response()` 方法解包并验证 MBAP 和 PDU,确保数据一致性。通过此过程,获取了整个数据体,完成了响应信息的解析。在 `execute()` 方法的后续部分,没有执行新的 I/O 操作,进一步简化了流程。
为了保障线程安全,`threadsafe` 装饰器被添加在 `Master.execute()` 方法及 `TcpQuery._get_transaction_id()` 方法上。这一装饰器确保了跨线程间的同步,但可能引起资源竞争问题。在实际应用中,为了避免同一设备不能同时读写的情况,可以显式传递 `threadsafe=False` 关键字参数,并实现自定义锁机制。
modbus_tk 模块提供了丰富的钩子函数,如 `call_hooks`,在数据传递生命周期中自动运行,实现特定功能的扩展。常见的钩子函数包括初始化、结束、请求处理等,这些功能的实现可以根据具体需求进行定制化。
怎样在Python中查询相关函数的源代码
1. 在Python中,要查询某个函数的源代码,首先需要确定该函数所属的模块。
2. 例如,想要查看`os`模块中的`stat`函数的源代码,可以通过`help`函数来查看`os`模块的文档。
3. 运行`help(os)`将显示模块的文档页面,其中包括了函数的引用和一些详细信息。
4. 尽管可以查看到函数的引用,但通常不会直接显示出源代码。
5. 如果函数是纯Python编写的,你可以在模块的文档页面中找到指向源文件的链接。
6. 然而,如果函数是C语言编写的扩展,那么你将无法直接查看其源代码。
7. 你提到`os`模块中没有`stat`函数,那是因为`stat`函数实际上是在`posix`或`nt`模块中实现的。
8. `os`模块会根据你的操作系统自动导入相应的模块来提供功能。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。