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pandas Series矢量化的字符串函数——Series.str

在清理文本数据时，对pandas Series（序列）可以使用map函数，所有的字符串都可以应用字符串函数或正则表达式，但是如果存在NA，就会报错。为了解决这个问题，Series有一些可以跳过NA值的字符串操作方法，这可以通过Series的str属性来访问。 s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot'

编译器优化：何为SLP矢量化

摘要：SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。 本文分享自华为云社区《编译器优化那些事儿（1）：SLP矢量化介绍》，作者：毕昇小助手。 0.Introduction Superword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-v

轻松一刻：跟我一起矢量化你的名字

想不想把你的名字或者任何文字进行矢量化，自动生成Shapefile矢量文件。 不想？拜拜。   第一步，打开ENVI，呵呵…   第二步，找一景美美的遥感影像或矢量文件。 这个文件将决定我们文字矢量化结果的地理位置。 在ENVI中打开此文件，并加载显示。 这里我选了一景国产高分4号卫星，经过了自动

一款好用的印章设计工具 --（可转为ofd文件）

    本人开发了一款软件，可以设计印章；不但可以将印章保存为图片，而且可以保存为ofd格式文件。 将印章保存为ofd格式，有很多优势：占用资源少、缩放不失真、可添加元数据。 矢量化图形格式一般为svg、pdf。很少人会用ofd保存矢量化图形，概因缺少相应的工具也。 ofd就是国产化的pdf，采用o

R语言几何布朗运动 GBM模拟股票价格优化建立期权定价概率加权收益曲线可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26842  原文出处：拓端数据部落公众号 对于模拟股票价格，几何布朗运动 (GBM) 是 事实上的首选 模型。 它有一些很好的属性，通常与股票价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。 当然，GBM 只是一个模型，没有一个模型可