首先对微软的office功能表示敬佩!可能是这些办公软件太过平常化,所以体会不到他有多牛!csv格式数据以前没接触过,百度百科定义,Comma-Separated Values,CSV,逗号分隔值,或者符号分隔值  分隔符号一般是逗号,文件以纯文本形式存储表格数据,因此能存储非常大数据量的数据.Excel03以前的只能存储65536行,256列07能存储1048576行 ,16384列,csv能存储得更多.如果直接用Excel打开csv,显示的是一行行的逗号连起来的文本值 首先记录下csv拆分,

用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验 » 进化的测试 | 进化的测试 用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验  python  Add comments 八 032010   最近的工作总是跟数据打交道,需要经常比较一些CSV文件,这些CSV文件其实都需要被LOAD到数据库里面,所以也就是一堆堆的数据文件需要比较.暂时没有发现有比较好用的现成的CSV比较工具,自己动手用Python做了一个凑合能用的.思想比较简单,就是把CSV文件的内容读取出来,保存为一个list,然后

首先说明几点: excel格式的文件最大支持100万的数据,所以不考虑使用excel格式 laravel的toArray()方法有内存泄露,所以大量数据导出不能使用. 当然要使用chunk方法查询数据,然后写到文件中 关于toArray()方法内存泄露排查 chunk()方法的代码块如下(chunk中按理是不用unset的,会自动释放): $ormQuery->chunk(1000, function ($data) use (&$firstWrite, $fp) { Log::info(&

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,

转载:https://www.cnblogs.com/FYZHANG/p/11629075.html 一次就运行成功了,感谢博主分享 #!/usr/bin/env python3 # -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头的 def Data_split(filename,fi

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

经过头脑风暴法想出了很多特征,目前经过筛选已经提交了两次数据,数据提交结果不尽如人意,但是收获很大. 接下来继续提取特征,特征数达到27时筛选出20条特征,并找出最佳搭配

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

将数据库连接信息.查询条件.标题信息替换为真实数据即可使用. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit', '128M'); $fileName = date('YmdHis', time()); header('Content-Encoding: UTF-8'); header("Content-type:application/vnd.ms-excel;charset=UTF-8"); header('Content-Dis

引言:读写大“二进制”文件,不必申请很大内存(fopen.fread.fwrite.fclose)!做到开源节流,提高速度! 每天告诉自己一次,『我真的很不错』.... 加速读写大文件,在实际工作过程当中其实想必很多人都有这样的经历-大家知道,如果使用记事本(notepad)打开10M的文本文件,那会卡到无响应,但是如果使用Sublime或者Notepad++则瞬间打开. 不展开讲了,接口简单,多说无益,直接上码. 函数 <?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到

<?php $file_name = "d:test.sql"; $dbhost = "localhost"; $dbuser = "root"; $dbpass = "; $dbname = "test"; set_time_limit(); $fp = @fopen($file_name,"r") or die("sql文件打不开");//打开文件 $pdo = &q

今天新提交了一次数据,总量达到10337个,本以为成绩会突飞猛进,没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序,有待完善,接下来兵分四路:找特征.决策树.完善人工轨迹程序,使其可以将生成的数据自动储存.还一个是Python面向对象. 为什么要学习Python面向对象,因为我发现现在接触的程序越多.越深,越觉得举步维艰,越觉得不懂的地方越多.其实我是在学习Java的面向对象吃到了甜处,面向对象可以提高一个程序的可读性,一个程序的可利用性.这几天我们一直在找一个最佳组合,而我们一直是手动去找,

目前已经找出26条特征 ,但是提交数据越来越少,给我的感觉是随机森林画的范围越来越小,输出的机器数据也越来越少,我自认为特征没太大问题 我已经将不懂之处列了出来,将于明天咨询大师级人物

第一次提交数据 增加了部分特征 3000数据测试中得分99 但是10万数据出现过拟化现象,正确率下降 总结:1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃 2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见,但是数据表达出来的结果不一定完美 第二次提交数据 这次提交的数据采用昨天提交的特征,并加入今天的得出的特征的其中一个,打算以不同的方式找出最佳配合 结果 分数降低7分 本次吸取经验教训,得出如下总结:1.继续寻找特征的最佳组合 2.训练集太少,端午前后必须扩大训练集

第一次提交数据: 今天用了8个特征,加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的树的数目为50再次使用3000条测试数据测试结果-- 结果不错: 99%但是运行官网数据结果分数--降低0.5      为58.55分总结:总特征数目为8,树的数目远远超过特征数,以后树的数目不能多于特征的1.5倍,否则结果很难得出结论,无说服力 第二次提交数据: 本次使用9个特征,加上的特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的 树的数目为12 使用3000条测试数据测试结果--

运行六个特征,提高了3分,也就是说以前做的特征已经用完了,穷途末路,依靠以前的特征已经很难取得进步了,提出以下建议 1.测试集曾经运行错误的数据尽早画出图形,并尽可能发现问题并提出特征 2.运行其他程序测试数据 决策树.SVM等 3.不拘泥大赛给的数据

经过一个下午找资料,已作出人工轨迹记录程序,这样就可以增加样本容量 接下来三个方向:特征.决策树.机械轨迹程序 虽然机械轨迹的程序相对好做,但是现有机械轨迹程序太过于死板,不能自行更改轨迹

今天我们离成功又近了一步,因为又失败了两次 第一次使用了所有特征,理由:前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征,结果出现过拟合现象. 本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较. 结果稍好:比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征,去除其中单个特征测试结果最好的,加入新的特征,加入的特征为新总结的特征,结果等于以前的最佳成绩. 也就是说没有进步 总结:盲目增加特征有可能继续造成过拟合,接下来的工作应该在程序上做文章,优化程序,做出一个为现在的工作服务的程序,也可以说是量身定做

一.MySQL添加csv数据 此问题是前几天整理数据的时候碰到的,数据存在 CSV文件中(200多万记录),通过python 往数据库中导入太慢了,后来使用MySQL 中自带的命令 LOAD DATA INFILE, 30多秒就能够完成二三百万的数据量导入. LOAD DATA INFILE 命令允许你读取文本文件然后非常快速的插入数据库. 导入文件之前,你需要准备以下的内容: 创建相应数据的数据库表格. CSV 文件中的数据需要和数据库表格在列数和数据类型保持一致. 具有写入数据库的文件和插入

csv:逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 这是使用记事本打开大一个csv文件: 另外,csv也可以像excel那样作为一个表