Fama-MacBeth回歸和滾動(dòng)回歸都是用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析方法。以下是它們的簡(jiǎn)要說明和示例代碼,F(xiàn)ama-MacBeth回歸是一種用于面板數(shù)據(jù)的回歸分析方法,它將時(shí)間序列和橫向截面數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。查看全文>>
Jupyter Notebook(簡(jiǎn)稱Jupyter)是一個(gè)交互式編輯器,它支持運(yùn)行40多種編程語言,便于創(chuàng)建和共享文檔。Jupyter本質(zhì)上是一個(gè)Web應(yīng)用程序,與其他編輯器相比,它具有小巧、靈活、支持實(shí)時(shí)代碼、方便圖表展示等優(yōu)點(diǎn)。下面分別為大家演示如何安裝和使用Jupyter。查看全文>>
隊(duì)列和棧是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它們都用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),但是它們?cè)诖鎯?chǔ)和訪問數(shù)據(jù)的方式上有所不同。隊(duì)列是一種先進(jìn)先出(FIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類似于排隊(duì)。新的元素被添加到隊(duì)列的尾部,而從隊(duì)列中刪除元素時(shí),總是刪除隊(duì)列頭部的元素。查看全文>>
GIL是Python解釋器中的全局鎖(Global Interpreter Lock),它是一種機(jī)制,確保同一時(shí)刻只有一個(gè)線程在執(zhí)行Python代碼。在多線程程序中,因?yàn)镚IL的存在,多個(gè)線程并不能真正并行地執(zhí)行,而是通過競(jìng)爭(zhēng)GIL的方式來實(shí)現(xiàn)對(duì)CPU的占用。查看全文>>
我們通常所說的數(shù)據(jù)可視化是指狹義的數(shù)據(jù)可視化,即將數(shù)據(jù)以圖表的方式進(jìn)行呈現(xiàn),常見于PPT、報(bào)表、新聞等場(chǎng)景。圖表是數(shù)據(jù)可視化最基礎(chǔ)的應(yīng)用,它代表圖形化的數(shù)據(jù),通常以所用的圖形符號(hào)命名,例如使用圓形符號(hào)的餅圖、使用線條符號(hào)的折線圖等。下面介紹一些常見的圖表,并結(jié)合一些應(yīng)用場(chǎng)景給出圖表示例。查看全文>>
索引創(chuàng)建完成后還無法使用索引功能,此時(shí)索引表中是沒有數(shù)據(jù)的,需要通過重建索引操作,將索引列的值、索引列的值在HDFS對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件路徑和索引列的值在數(shù)據(jù)文件中的偏多量,這些數(shù)據(jù)加載到索引表中。重建索引的語法格式如下。查看全文>>