2018年2月7日 星期三

[NumPy] NumPy Basic

NumPy是大部分Python熱門程式庫的底層, 有龐大的生態體系, 是學習其它套件的入門磚, 學習NumPy的關鍵在於它的矩陣處理, 不同套件之間透過轉換處理之後即可輕鬆整合, 這裡記錄常用語法方便查詢用 

2018年2月3日 星期六

[Pandas] 資料探索與前處理實作(1)

pandas dataframe以類似表格方式展示資料, 相當快速且方便,  也提供豐富的函式庫供資料處理分析使用, 當我們將資料從各種來源匯入後, 因為來源相當多元, 各種系統格式皆不同, 遺漏資料的狀況也屢見不鮮, 必須先對資料進行探索與前處理, 並可搭配matplotlib視覺化函式庫整合, 將探索的結果視覺化

[Flask]FlaskAPI撰寫方法與Decorator檢查參數

Flask是個簡易的WebAPI撰寫框架, 短時間內即可實現網路服務, 這裡使用Flask做個範例, 並且搭配Python Decorator檢查Request參數, 最後用Json回傳結果


2018年2月2日 星期五

[Pandas]Pandas Dataframe與Json相互轉換

Pandas Dataframe可以用簡單的方式與Json相互轉換,舉一個簡單範例實作 ,用來串接API使用

2018年1月28日 星期日

[HDFS] python hdfs套件使用


本範例使用python hdfs套件來串聯HDFS, 可對HDFS做一些檔案的檢查, 之後再使用spark將訓練完的model寫入HDFS


2018年1月27日 星期六

[Spark][ML] Feature Transformers 特徵轉換器

特徵值處理是資料工程中的一個重要環節, 用來將資料轉換為MLlib需要的格式, Feature Transformers為Spark所提供相當方便的工具, 本篇是使用Dataframe格式將官網範例做個測試


[Cassandra] 監控與維運

介紹C*監控與維運常用command與用法



[Cassandra] 基本觀念

介紹Cassandra基本觀念, schema設計與一些常見的名詞解釋

[Spark] dataframe 基本統計(轉貼)

Spark dataframe 基本統計方法, 整理幾個重點保存下來, 包含:隨機數據生成.  總結和描述性統計. 樣本協方差和相關性. 交叉分類匯總表. 頻繁項. 數學函數


[Spark] Spark效能優化(未完成)

Spark效能優化

[Cassandra] 基本安裝方式


介紹Cassandra基本安裝方式