PHP金融数据处理 php 数据分析
php中金钱数据类型
如果你的金钱没有小数，建议使用int类型，PHP可以直接操作，在PHP里面数据类型是可以自动转换的。
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在PHP中怎么解决大量数据处理的问题
mysql_query函数查询的方式是查询出全部结果后缓存到内存中，这样就会出现超内存的现象，使用另外一个函数mysql_unbuffered_query可以解决这个问题，mysql_unbuffered_query不会缓存结果集，而是查询出来数据后立马对结果集进行操作，也就是便查询边返回，这样就不会出现超出内存的现象，但是使用mysql_unbuffered_query的是时候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 发送一条新的 SQL 查询之前，必须提取掉所有未缓存的 SQL 查询所产生的结果行。例如：
使用缓存结果集的代码：
function selecttest()
{
try {
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');
// 不使用缓存结果集方式
// $pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);
$sth = $pdo-prepare('select * from test');
$sth-execute();
echo '最初占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";
$i = 0;
while ($result = $sth-fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
$i += 1;
if ($i 10) {
break;
}
sleep(1);
print_r($result);
echo '占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";
}
} catch (Exception $e) {
echo $e-getMessage();
}
}
执行时将会报超出内存的错误：
Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56
Call Stack:
0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0
0.0005 135568 2. test-selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85
0.0050 142528 3. PDOStatement-execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56
将上面代码中的$pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注释去掉后将不在缓存结果集，这时运行该函数的结果如下：
最初占用内存大小：144808
Array
(
[id] = 1
[a] = v
[b] = w
[c] = i
)
占用内存大小：145544
Array
(
[id] = 2
[a] = b
[b] = l
[c] = q
)
占用内存大小：145544
Array
(
[id] = 3
[a] = m
[b] = p
[c] = h
)
占用内存大小：145536
Array
(
[id] = 4
[a] = j
[b] = i
[c] = b
)
占用内存大小：145536
可以看到，这时返回一条数据内存占用非常的小，也就700多字节，这样就不会出现超出内存的错误了。
php处理大量数据时，运行到一定时间就中断了，请问如何解决
php处理数据时会有一个等待时间，就是所说的超时时间，而且如果使用mysql的话，它也有一个超时时间，运行一串代码时间如果超过配置文件的时间，会被中断不运行。第一种你可以修改php配置文件timeout的运行时间，第二你可以分批处理大量数据，注意是分批处理，就OK了。
教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理
数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。
Step 1：导入相关模块
Step 2：获取数据
特征构造
Step 3：处理缺失值
Step 4：分类数据编码
创建虚拟变量
Step 5：划分训练集和测试集
Step 6：特征标准化
数据变换十大秘诀
数据变换[1]是将数据集的每个元素乘以常数；也就是说，将每个数变换为，其中,和都是实数。数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。
数据标准化[2]（有时称为 z-score 或 standar score）是已重新缩放为平均值为零且标准偏差为1的变量。对于标准化变量，每种情况下的值在标准化变量上的值都表明它与原始变量的均值（或原始变量的标准偏差）的差值。
归一化数据 是将数据缩放到0到1范围内。
Binarizing Data
二值化[3]是将任何实体的数据特征转换为二值化的向量以使分类器算法更高效的过程。在一个简单的示例中，将图像的灰度从0-255光谱转换为0-
1 光谱就是二值化。
Mean Removal
去均值法 是将均值从每一列或特征中移除，使其以零为中心的过程。
One Hot Encoding
独热编码[4]是将分类变量转换为可以提供给ML算法以更好地进行预测的形式的过程。
Label Encoding
标签编码 适用于具有分类变量并将数据转换为数字的数据。
fit
transform
词向量 用于带有标签和数字的数据。此外，词向量可用于提取数据。
获取特征名称
Polynomial Features
多项式特征 用于生成多项式特征和交互特征。它还生成了一个新的特征矩阵数据，该数据是由所有次数小于或等于指定次数的特征的多项式组合组成的。
截距项
填补 (如用均值填补缺失值)，它用列或特性数据中的平均值替换缺失的值
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