搞大数据必须要正视的一个问题就是并行计算。就像执行一件任务一样，大伙一起同时干，才有效率，才会很快出成果。正所谓“众人拾柴火焰高”~
对于并行计算，有很多高大上的概念，我也不全懂。这里就单单罗列一下我对于多进程和多线程计算的理解和总结。
在计算机中，处理一个任务，可以在一个进程中...
fireling
10年前 (2015-07-09) 18467℃ 0评论
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在大数据分析中，比较常用的两个数据分析包就是numpy和pandas，而pandas正是基于numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，在金融领域应用更是广泛。在实际的工程中，经常遇到的问题就是numpy的ndarray数据结构与pandas的series和datafr...
fireling
10年前 (2015-02-13) 41921℃ 0评论
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Python之所以强大，很大一个原因在于它有无数的依赖包。只要安装配置好环境，即可方便调用相关库函数，实现你想要的功能。
总结来说，Python安装依赖包有3种常见方法：
第一种，就是直接使用Python内置的Distutils安装，使用它能够进行Python模块的安装和发布。
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fireling
10年前 (2015-02-05) 13288℃ 0评论
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曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架，渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python...
fireling
10年前 (2015-02-05) 9886℃ 0评论
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在Python中，字符串、列表、字典是能够很容易进行相互转换的，这无疑增加了Python数据结构的灵活性。但是作为几大数据结构中的成员，它们又存在一些非常值得我们注意的差别，很典型的情况就是进行引用与复制时，注意不同对象结构下带来结果的不同。
在C/C++中，复制分为深复制和浅复...
fireling
10年前 (2015-01-28) 8708℃ 0评论
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字符串在Python内部的表示是unicode编码，在编码转换时通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode，再从unicode编码(encode)成另一种编码。
比如从文件读入utf-8编码格式的字符串s，
s.decode(...
fireling
10年前 (2015-01-28) 7334℃ 0评论
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