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原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是 阅读全文
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函数ADDCOLUMNS和SELECTCOLUMNS的功能相似，都是迭代函数，在行下文中计算表达式，并返回一个表。 从数据沿袭的角度来看： ADDCOLUMNS函数：新添加的列不具有数据沿袭的能力。 SELECTCOLUMNS函数：SELECTCOLUMNS 保留直接对列引用的数据沿袭，对列执行的任 阅读全文
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自动存在是 DAX 中内置的一项技术，其唯一的目标是避免无用计算，换句话说，它是 DAX 的过滤机制使用的一种优化技术，目的是减少计算值的工作量。 例如，假设有人构建了一份按大陆和国家/地区划分的报告。 在一个数据库中，一个人可能有两大洲和五个国家： 在这些数据上，可以运行一个简单的查询，如下所示： 阅读全文
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数据沿袭实际上存在DAX中的每个角落，它的设计如此好，以至于很多开发人员在不知情的情况使用。 DAX使用数据沿袭来维护关于列值来源的信息。数据沿袭实际上是一个标签（Tag），分配给表中的每一列，此Tag用于标识数据模型中的原始列，即列的值源自于该列。通过数据沿袭，DAX可以利用现有的关系来过滤数据模 阅读全文
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在筛选上下文中，一列可能是由于应用了过滤器而被直接筛选，也可能是由于关系的传递，其他列被筛选而导致该列被间接筛选。因此，可以把数据模型中的筛选分为直接过滤和交叉过滤。 一，判断直接过滤和交叉过滤 直接过滤：当过滤器直接作用到表中的一列上时，该列是被直接过滤的。直接过滤是由外部的切片器和查询上下文中的 阅读全文
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表值函数 VALUES, DISTINCT 都用于返回一列的唯一值，唯一的区别是：VALUES()会额外添加一个BLANK。当使用VALUES函数从一个关联表中获取唯一值时，如果某一个值在关系中缺失，那么VALUES()函数会返回BLANK()。 当关系代表的约束无效时，数据模型会再关系的“一”端的 阅读全文
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按照以下的步骤来启用远程桌面连接，可以允许同时连接多人。 Step1：登录Windows 服务器“”，打开“Start”（按下Windows键），输入“Edit group policy” 或 “gpedit.msc”来加载“Local Group Policy Editor” Step2：导航到C 阅读全文
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在表格数据模型中，用户可以创建关系，并可以沿着关系的方向自动进行交叉过滤。但是在计算列中，必须通过RELATED 和 RELATEDTABLE函数来检索相关联的表。当使用CALCULATE函数时，可以直接使用现有的活跃关系来进行过滤，并不需要显示调用RELATED 和 RELATEDTABLE函数来 阅读全文
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Power BI报表的用户，肯定会被Q&A的功能惊艳到，在查看报表时，仅仅通过输入文本就可以探索数据，并且结果是可视化的，更令人惊艳的时，结果几乎是实时显示出来的。这使得Q&A Visual就像一个搜索引擎，输入你想查询的问题，Q&A返回一个可视化的结果。 在用户开始输入问题之前，Q&A会显示一些建 阅读全文
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numpy使用save(), savez()和load()函数来保存和加载numpy的二进制文件。 一，保存文件 save()和savez()的区别是前者是非压缩的，而后者是压缩存储。 1，save()函数 def save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imp 阅读全文
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数组的统计函数用于对数组做统计运算。 一，统计方法 NumPy内置数据分析常用的统计量： mean()：计算元素的均值 median()：计算中位数 var()：计算元素的方差 std() ：计算元素标准差 max()：计算元素的最大值 min()：计算元素的最小值 ptp()：计算元素的取值范围， 阅读全文
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1，查找最大值或最小值所在的索引 按照特定的轴查找最大值或最小值的索引 numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>) numpy.argmin(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no 阅读全文
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拼接不会改变数组的维度，而堆叠会增加新的轴。 一，拼接 如果要把两份数据组合到一起，需要拼接操作。 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) 参数axis默认值是0，标识按照行来拼接，如果设置为None，那么所有的数组将展开为一维，并拼接在 阅读全文
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通用函数（universal function）通常叫作ufunc，它对数组中的各个元素逐一进行操作。这表明，通用函数分别处理输入数组的每个元素，生成的结果组成一个新的输出数组。输出数组的大小跟输入数组相同。 一元通用函数： abs：计算绝对值 sqrt：计算平方根 square：计算平方 exp： 阅读全文
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一个数组的形状是由每个轴的元素数量决定的，可以通过reshape()和resize()函数来操纵数组的形状。transpose()函数用于数组的转置，ravel()函数用于把数组展开为一维数组，而flatten()用于获得数组展开之后的一个副本；swapaxes()函数用于交换数组的两个轴，sque 阅读全文
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NumPy是Python中用于科学计算的基础软件包，专门用于处理矩阵，数据类型是数值型的，用于对数值数据进行快速的计算。因此，numpy支持的数据类型非常精细，但是numpy不支持精确小数。 在导入numpy模块时，通常把numpy模块重命名为np： import numpy as np 一，num 阅读全文
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本文总结了在工作中用过的脚本 1，列出folder中的所有文件 %python display(dbutils.fs.ls("dbfs:/mnt/folder/")) 2，改变表的列 由于Azure Databricks不支持修改列，所以可以通过把数据表重命名，然后创建一个同名的表来实现列的改变 % 阅读全文
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bool（也叫逻辑值）有True和False，用于表示真或假。True和False是预先定义的关键字，在内部，True和False是bool的实例，实际上仅仅是内置的整数类型int的子类。True和False的行为跟整数1和0是相同的。 有些值是unknown的，用None来表示。 一，布尔类型 b 阅读全文
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Python的对象分为变量和常量，常量的值是字面意思，其值是不可变的；变量的值是可变的，例如，123，"上海"是常量，而a=1，a=2，其中a是变量名。内置的核心数据类型有：数字、字符串、列表（list）、字典（dictionary）、元组（tuple）、文件、集合（set）、None和布尔（boo 阅读全文
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在Python语言中，浮点数是有精度的，通常有精度缺失，这是由于浮点数是使用2进制进行计算的，如下所示： >>> print(0.3 - 0.2) >>> print(0.3 - 0.2 == 0.1) 0.09999999999999998 False 让我们考虑十进制的 1 / 3 是 0.33 阅读全文