df1=DataFrame(pd.DataFrame({'a':['name1','name2','name3','name1'],'b':[1,2,3,4]}))df1 a b 0 name1 1 1 name2 2 2 name3 3 3 name1 4 df2=DataFrame(pd.DataFrame({'a':['name1']}))df2 a 0 name1 df1.bloom_filter('a',df2.a)#这里第...
创建DataFrame方法，请参见 从MaxCompute表创建DataFrame 或 从MaxCompute分区创建DataFrame。推荐使用PyODPS DataFrame接口来完成数据处理。常见的需求，比如需要对每一行数据处理然后写回表，或者一行数据要拆成多行，都可以通过PyODPS ...
cur.close()conn.close()Pandas DataFrame快速写入Hologres最佳实践 使用Python时，经常会使用Pandas将数据转换为DataFrame，并对DataFrame进行处理，最终将DataFrame导入Hologres，此时希望将DataFrame快速导入Hologres。pip install ...
PyODPS支持对MaxCompute表的基本操作，包括创建表、创建表的Schema、同步表更新、获取表数据、删除表、表分区操作以及如何将表转换为DataFrame对象。背景信息 PyODPS提供对MaxCompute表的基本操作方法。操作 说明 基本操作 列出项目空间下...
MySQL PostgreSQL HDFS S3 支持 支持 大数据量ETL处理，需结合计算逻辑（如SQL/DataFrame）的离线导入场景。通过Spark导入数据 DataX 插件化架构：支持20+数据源扩展，提供离线批处理同步，适配企业级异构数据迁移。MySQL Oracle HDFS Hive...
from odps import DataFrame import numpy as np import pandas as pd iris=DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))#判断是否为null。print iris.sepallength.isnull().head(5)#逻辑判断。print(iris.sepallength 5).ifelse('gt5','lte5')....
import numpy as np def cosine_distance(vector1,vector2):#将输入向量转换为NumPy数组 A=np.array(vector1)B=np.array(vector2)#计算余弦相似度，范围是[-1,1]cosine_similarity=np.dot(A,B)/(np.linalg.norm(A)*np.linalg.norm(B))print...
feature]]return X,y#拆分特征变量和目标变量 X_train_original,y_train=split_label(train_data,target_feature)X_test_original,y_test=split_label(test_data,target_feature)#转换为numpy格式 y_train=y_train[target_feature].to_...
output_config=pb_utils.get_output_config_by_name(model_config,"OUTPUT_0")#将Triton types转为numpy types。self.output_dtype=pb_utils.triton_string_to_numpy(output_config["data_type"])#获取模型仓库的路径。self.model_...
import pandas as pd import numpy as np df=DataFrame(pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=list('abc')))注意事项 用Pandas DataFrame初始化时：PyODPS DataFrame会尝试对NUMPY OBJECT或STRING类型进行推断。如果一整列都为...
print(type(iris[iris.sepalwidth 2.5].to_pandas(wrap=True)))返回结果：class 'odps.df.core.DataFrame' 说明 PyODPS可以执行 open_reader 方法，通过 reader.to_pandas()转成Pandas DataFrame。详情请参见 表。立即运行设置运行参数 ...
本文主要介绍如何使用 SQLAlchemy 将Python DataFrame的数据导入至 AnalyticDB for MySQL。前提条件 已安装Python环境，且Python版本为3.7及以上版本。已 安装SQLAlchemy。已创建 AnalyticDB for MySQL 集群的数据库账号。如果是通过阿里云...
示例：按照单列或多列排序 import maxframe.dataframe as md import numpy as np df=md.DataFrame({ 'col1':['A','A','B',np.nan,'D','C'],'col2':[2,1,9,8,7,4],'col3':[0,1,9,4,2,3],})res=df.sort_values(by=['col1']).execute()print...
脚本示例如下：from odps.udf import annotate import pandas as pd@annotate("string,string-string")class SumColumns(object):def evaluate(self,arg1,arg2):#将输入参数转换为pandas DataFrame df=pd.DataFrame({'col1':arg1.split(','...
准备 Pandas DataFrame（修复 hsap 为字符串）pdf=pd.DataFrame({"id":["1006"],#改为整数，匹配 Hologres 的 BIGINT/INT"name":["sl"]#字符串 })#2.转换为 PySpark DataFrame（可选：显式定义 schema 以确保类型正确）schema=StructType(...
epochs):#前向传播#DataFrame 转换为 Tensor if isinstance(X_train_pt,pd.DataFrame):X_train_pt=torch.tensor(X_train_pt.values)X_train_pt=X_train_pt.float()outputs=pt_model(X_train_pt)outputs=outputs.squeeze()#ndarray 转换为 ...
Serializer负责将 numpy.ndarray 类型的数据转换成相应的 Protocol Buffers 消息，并将接收的 Protocol Buffers 消息反序列化为 numpy.ndarray 数据类型。创建一个TensorFlow processor服务。tf_predictor=Model(inference_spec=...
SQL查询结果写入DataFrame：SQL查询结果可直接存储在Pandas DataFrame 或 MaxFrame DataFrame对象中，以变量的形式传递至后续单元格。可视化图表生成：基于DataFrame中的数据内容，您可以在Python Cell中读取DataFrame变量并绘制图表，实现...
向量化模型可将文本、图像、视频等数据转换为数值向量，用于语义搜索、推荐、聚类、分类、异常检测等下游任务。准备工作 您需要已 获取与配置 API Key 并 配置API Key到环境变量。如果通过OpenAI SDK或DashScope SDK进行调用，还需要 安装...
cycler=0.10.0#via matplotlib kiwisolver=1.2.0#via matplotlib matplotlib=3.2.1 numpy=1.18.5 pandas=1.0.4 pyparsing=2.4.7#via matplotlib python-dateutil=2.8.1#via matplotlib,pandas pytz=2020.1#via pandas scipy=1.4.1#via ...
左转、右转、掉头箭头":"车道地面上所画的乳白色箭头标志（少数为黄色），不是指高速路的绿白色指示道路右弯的绿白箭头。判断是否存在这些箭头时，首先只有车道地面中间的明晰的箭头标志才是目标，其他的路边的等一律不是。若地面存在...
保存转换后的样本 save_with_ray_lance(processed_ray_dataset)#添加元数据 metadata={"dataset":dataset_name,"num_samples":NUM_SAMPLES,"conversion_date":pd.Timestamp.now().isoformat(),"conversion_format":"SA1B转多模态对话...
返回值：表示从队列服务中实时推送到客户端的DataFrame对象。close()功能：关闭一个Watcher对象，用于关闭后端的数据连接。说明 一个客户端只能启动一个Watcher对象，使用完成后需要将该对象关闭才能启动新的Watcher对象。程序示例 字符串...
Processor是包含在线预测逻辑的程序包。EAS 已将一些常用的Processor预置为官方Processor，您可以直接使用该官方Processor部署常规模型，节省开发在线预测逻辑的成本。EAS 提供的Processor名称及Code如下表所示（使用EASCMD部署服务时，...
import numpy as np import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq from faker import Faker#初始化Faker用于生成随机数据 fake=Faker()#生成100,000行数据 def generate_data(num_rows=100000):data={ 'id':np....
2024年10月28日-MaxCompute动态分区转静态分区优化对UPDATE/DELETE/MERGE INTO行为变更的影响说明 尊敬的MaxCompute用户：MaxCompute已于北京时间 2024年10月24日（周四）起，默认对所有DML操作开启动态分区转静态分区优化功能，以提升查询...
import h5py import numpy as np import psycopg2 import pgvector.psycopg2#假设 conn_info={ 'host':'pgm-*.rds.aliyuncs.com','user':'ann_testuser','password':'*','port':'5432','dbname':'ann_testdb' } embedding_len=1024 ...
host_input=np.array(preprocess_image("dog.jpg").numpy(),dtype=np.float32,order='C')cuda.memcpy_htod_async(device_input,host_input,stream)#运行推理。start=time.time()context.execute_async(bindings=[int(device_input),int...
本文介绍通义万相-背景生成模型的输入输出参数。相关指南：图像背景生成 重要 本文档仅适用于“中国大陆（北京）”地域，且必须使用该地域的 API Key。模型概览 模型效果示意 模型简介 模型名 模型简介 wanx-background-generation-v2 通义...
Stable Diffusion是强大的图像生成模型，能够生成高质量、高分辨率的图像，并具有良好的稳定性和可控性。Stable Diffusion WebUI开源项目在模型的基础上进行封装，基于Gradio开发了可视化图形界面，为用户提供了丰富的生图工具。...
y portaudio portaudio-devel&pip install pyaudio#Microsoft Windows#python-m pip install pyaudio import os import dashscope import pyaudio import time import base64 import numpy as np#以下为北京地域url，若使用新加坡地域的...
查看生成表的结果，该结果直接以pandas.DataFrame的形式呈现。pd_ret=output_table.to_pandas(execute_date,limit=20)展示pd_ret的内容。pd_ret 查看生成的配置，该配置包含输入表定义、变换SQL、依赖、参数以及输出表定义等。该配置既适用...
print(iris['sepallength'].head(5))返回结果 sepallength 0 4.9 1 4.7 2 4.6 3 5.0 4 5.4 列类型 DataFrame拥有自己的类型系统，进行表初始化时，MaxCompute的类型会被转换成对应的DataFrame类型，以便支持更多类型的计算后端。...
addict in/opt/*/lib/python3.8/site-packages(from modelscope)(2.4.0)Requirement already satisfied:numpy in/opt/*/lib/python3.8/site-packages(from modelscope)(1.22.2)Collecting simplejson=3.3.0 Downloading ...
addict in/opt/*/lib/python3.8/site-packages(from modelscope)(2.4.0)Requirement already satisfied:numpy in/opt/*/lib/python3.8/site-packages(from modelscope)(1.22.2)Collecting simplejson=3.3.0 Downloading ...
在深度学习中，一般会使用Nsight Systems和Nsight Compute工具对AI应用进行性能分析与优化。本文演示如何使用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化。AI性能分析优化 流程 NVIDIA提供了一些适用于CUDA层面的Profiling工具，其中最重要...
Alibaba Cloud Linux是阿里云打造的Linux服务器操作系统发行版，目前发行版本有Alibaba Cloud Linux 3和Alibaba Cloud Linux 2。本文介绍Alibaba Cloud Linux 3与Alibaba Cloud Linux 2有哪些主要区别。模块/组件/内核功能区别 模块版本...