Python提高数据科学和机器学习效率和性能库joblib使用详解
概要
在数据科学和机器学习的实践中，效率和性能至关重要。Python的joblib库提供了一个简单的解决方案，用于对重复计算进行缓存，以及高效地保存和加载大型数据，特别适用于有大量重复计算且计算成本高昂的任务。这篇文章将详细介绍joblib库的安装、特性、基础及高级功能，并通过实际应用场景展示其实用性。
安装
joblib库可以通过pip安装，这是最直接的方法：
pip install joblib
这条命令将从Python包索引(PyPI)下载并安装joblib库。
特性
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内存缓存：自动缓存函数的输出结果，避免重复计算。
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高效存储：特别优化用于存储大型数组，使用joblib进行数据序列化和反序列化比Python标准的pickle更快。
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并行计算支持：简化了并行计算的实现，能够轻松地在Python代码中实现多核处理。
基本功能
缓存函数结果
joblib提供了一个装饰器，可以用来缓存函数的计算结果，减少重复计算的时间。
from joblib import Memory
memory = Memory("cachedir", verbose=0)
@memory.cache
def
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