下载：https://pan.baidu.com/s/1I-Kd5KhmkggOVTppo3ysTQ 《Python机器学习》高清英文版PDF+中文版PDF+源代码及数据集 中文和英文两版对比学习， 带目录书签；讲解详细并配有源代码。 中文版如图：
将大型数据集从django数据库移动到另一个数据库的最佳方法是什么？ 我想在较高级别(在Django中)而不是在数据库级别上执行此操作.我知道的所有现有工具(dumpdata / loaddata,序列化程序类,django扩展)都在内存中,因此它无法处理大型数据集.解决方法:我发现这篇文章非常有用-Migrating Django from MySQL to PostgreSQL the Easy Way.
我有一个连接到PostGreSQL数据库的python程序.在这个数据库中,我有很多数据(大约12亿行).幸运的是,我不必同时分析所有这些行. 这12亿行分布在几张桌子上(大约30张).目前我正在访问一个名为table_3的表,我想在其中访问具有特定“did”值的所有行(如调用该列). 我使用SQL命令计算了行数：SELECT count(*) FROM table_3 WHERE did='356002062376054';返回1.57亿行. 我将对所有这些行执行一些“分析”(提取2个特定值)并对这些值进行一些...
我正在研究一个长期运行的Python程序(其中一部分是Flask API,另一部分是实时数据获取程序). 我的长时间运行过程经常(大多数情况下,API可能每秒数百次)迭代大数据集(第二次观察某些经济系列,例如1-5MB的数据甚至更多).它们还在系列之间进行插值,比较和计算等. 为了保持我的进程存活,我可以在迭代/传递参数/处理这些大数据集时练习什么技术？例如,我应该使用gc模块并手动收集吗？ UPDATE 我原来是一名C/C++开发人员,在C中编写部件没有...