布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...因为新过滤器仅包含过滤器数组有值 True 的值，所以在这种情况下，索引为 0 和 2、4。...print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数： from numpy import random x = random.randint...实例 生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组...，每行包含 5 个随机数： from numpy import random x = random.rand(3, 5) print(x) 从数组生成随机数 choice() 方法使您可以基于值数组生成随机值
有一个Excel操作问题：我想删除所有包含有“完美Excel”的行，如何快速操作？ 我想，你肯定是多么地不想再看“完美Excel”公众号了！...如下图1所示的工作表，现在要删除单元格内容为“完美Excel”所在的行。 ? 图1 首先，选择所有的数据。...图2 单击“查找全部”按钮，在下面的列表框中选中全部查到的单元格（先选取第1行，按住Shift键，滚动到最后，选取最后1行，这将选择所有查找到的结果），如下图3所示。 ?...图3 单击“关闭”按钮，此时，工作表中所有含有内容“完美Excel”的单元格都被选择。 接下来，按 组合键，弹击“删除”对话框，选取“整行”，如下图4所示。 ?...图4 单击“确定”按钮，即可删除所有含有“完美Excel”内容的单元格所在的行。 详细的操作演示见下图5。 ? 图5
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
比如在二维坐标系内，用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点，那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的。而根据插值法所得到的结果，一定是经过所有给定的离散点的。...本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...（cubic spline），其原理是在所有给定的 个离散点之间构建 个三次函数： y_i=a_i+b_ix_i+c_ix_i^2+d_ix_i^3 三次样条插值的约束条件是给定的函数在端点处连续...如下图所示就是三种不同的边界条件取法（图片来自于参考链接3）： 接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式，以及numpy中实现的线性插值的调用方式（numpy中未实现三次样条插值算法...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。
删除所有行 要删除所有行，您可以使用代表所有行的%符号或1，$范围： 1、按Esc键进入正常模式。 2、键入%d，然后按Enter键以删除所有行。...删除包含模式的行 基于特定模式删除多行的语法如下： :g//d 全局命令（g）告诉删除命令（d）删除所有包含的行。 要匹配与模式不匹配的行，请在模式之前添加感叹号（!）： :g!...//d 模式可以是文字匹配或正则表达式，以下是一些示例： :g/foo/d-删除所有包含字符串“foo”的行，它还会删除“foo”嵌入较大字词（例如“football”）的行。 :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白行，与前面的命令不同，这还将删除具有零个或多个空格字符（\s*）的空白行。
np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一： count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...过滤Series的值的方式分为两种： 单条件筛选； 多条件筛选； import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d...使用dropna()方法删除缺失值，返回新的Series对象； 使用series.isnull()以及series.notnull()方法，使用布尔筛选进行过滤出非缺失值； print("-"*5 +..."使用dropna()删除所有的缺失值" + "-"*5) print(s.dropna()) print("-"*5 + "使用isnull()删除所有的缺失值" + "-"*5) print(s[~
现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。...总体来说，都是推荐物品给你，一个推荐的桥梁是用户，另一个是物品。 在运用的时候要根据实际情况的不同，选择是基于基于用户还是基于物品。
对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态 DFA算法 DFA（(Deterministic...Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。...xiqi4145/article/details/84313809 ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《基于...DFA的敏感词过滤》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8edfa%e7%9a%84%e6%95%8f%e6%84%9f%e8%af...Plugin For IDA C语言：字符串详解 C语言混乱代码 Sublime Text 2 2.0.1,Build 2217 for Mac OSX 10.8(x64) Crack 获取网页中所有的文字
前面了解了AngularJS的使用方法，这里就简单的写个小程序，实现查询过滤以及排序的功能。...本程序中可以了解到： 1 angularjs的过滤器 2 ng-repeat的使用方法 3 控制器的使用 4 数据的绑定 程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到...AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。
返回求和运算的中间结果，返回值数据类型为numpy.ndarray 3 np.add.reduceat返回值数据类型为numpy.ndarray 返回ndarray对象的第1个元素是0,5返回索引0...对象的第4个元素是7-end返回索引7-9对应值的求和结果，即8+9+10=27 4 np.add.outer返回值数据类型为numpy.ndarray 返回ndarray对象的第1个元素是a所有元素...+1的结果 返回ndarray对象的第2个元素是a所有元素+2的结果 返回ndarray对象的第3个元素是a所有元素+3的结果 import numpy as np a = np.arange(1,11...特征向量是关于特征值的向量。 在eigvals函数可以计算矩阵的特征值，而eig函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组。...A矩阵的特征向量: [[0.89442719 0.70710678] [0.4472136 0.70710678]] 6.3金融函数 1.fv函数：计算所谓的终值，即基于一些假设给出的某个金融资产在未来某一时间点的价值
程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...>name age AngularJS是一门基于...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。...再输入字符的时候，会自动过查询过滤掉一些选项 ?
基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。...基础算法 基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。...因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...基于物品的协同过滤算法可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，比如给用户推荐《天龙八部》的解释可以是因为用户之前喜欢《射雕英雄传》。... 流行度 和UserCF（基于用户的协同过滤推荐）不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！...为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。 基于近邻用户的协同过滤 假定有一个场景：某个周日的下午，你感觉很无聊，然后从电脑上打开了一个视频网站，想看下最近有什么好看的电影。...然而你发现网站上的热门电影基本都看过，其他的电影又太多，不知道该看什么。...这种思想其实就是基于近邻用户的协同过滤算法（简称UserCF）：给用户 A 推荐和他有着相似观影兴趣的用户 B 喜欢观看的电影。...基于近邻用户的协同过滤算法很容易给出的推荐理由是： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/147446.html原文链接：https://javaforall.cn
本文介绍了一种较基础的推荐算法，协同过滤Collaborative Filtering。基于用户购买的历史商品推荐--物品协同过滤；基于用户相似用户购买物品的推荐--用户协同过滤。...根据用户行为计算推荐结果，主要功能（1)计算item之间的相似度(2)计算行为相近的用户（3）计算某种Label item的排序，例如用户喜欢体育，计算所有体育类item的排序。...Item cf 基于物品协同过滤 1. 原理 ? 此系统中存在： 用户 A B C D 商品 a b c d 用户A购买过a、b、d；用户B购买过b、c、e。...Puj，计算用户U对物品j的评分，即用户U没有行为过物品j，我们要预测这个值。根据Sij（协同矩阵）进行打分。...如果用户消费了物品i和物品j，如果消费时间间隔越近，那么这次“同现”的权重应该越大，间隔越远权重越小。在分子上除以间隔时间，惩罚时间间隔影响。 User CF 基于用户协同过滤推荐算法 原理 ?
而这个将张量网络的所有张量进行计算，最终得到一个或一系列的新的张量的矩阵乘加过程，我们也称之为张量缩并，英文叫Tensor Contraction，注：上图转载自参考链接1。...相关的复杂性除了理论推导，用numpy.einsum的功能模块也可以实现程序判断： import numpy as np M = np.random.rand(2, 2) v = np.random.rand...也就是说，从复杂度的角度来说，这里选出了一条复杂度较低的缩并路线，这一条复杂性scaling较好的缩并顺序也是由numpy.einsum的贪心算法找出来的： import numpy as np np.random.seed...然后再次使用numpy.einsum来进行验证。...总结概要 本文主要介绍了张量网络的基本定义及其缩并复杂性scaling的含义，其中利用numpy.einsum这个高级轮子进行了用例的演示，并且额外的介绍了张量分割在张量网络缩并实际应用场景中的重要地位
读取csv文件结果.png 3.基于Numpy的股价统计分析应用 在第2节的基础上，对股价进行统计分析 3.1 计算成交量加权平均价格 概念：成交量加权平均价格，英文名VWAP(Volume-Weighted...3.2 计算最大值和最小值 使用方法：numpy.max(highPrice)和highPrice.max()相同 numpy.min(lowPrice)和lowPrice.min()相同 计算股价近期最高价的最大值和最低价的最小值...： max= 364.9 min= 333.53 3.3 计算极差 使用方法：numpy.ptp(highPrice)和highPrice.ptp()相同 计算股价近期最高价的最大值和最小值的差值...计算股价近期最低价的最大值和最小值的差值 import numpy as np params = dict( fname = "data.csv", delimiter = ',',...方法，将所有比给定值还大的元素全部设为给定的最大值，将所有比给定值还小的元素全部设定为给定的最小值。
需求的情况大体是这样:有一个表的字段是number(11,4),意味着数据保持4为精度，总共长度支持11位，最大值位9999999.9999 如果超过了那个最大值（比如99999999，有8个9），想在...update语句update之前能够把那个值改成9999999就可以了。...---------------------------- 2.0000 9999999.9999 a 9999999.9998 b 10.0000 c 可以看到行级的触发器做了多少的处理...--------------------------- 2.0000 9999.0000 a 9999.0000 b 9999.0000 c 尝试改成最大值...value larger than specified precision allowed for this column drop trigger maxvalue_test; 那改成合理范围的值呢
如何将一次数据上报请求中包含的所有业务日志快速过滤出来，就是本文要介绍的。...有了MDC工具，只要在接口或切面植入put()和remove()代码，在现网定位问题时，我们就可以通过grep requestId=xxx *.log快速的过滤出某次请求的所有日志。...在创建MDCRunnable类时保存当前线程的MDC值，在执行run()方法时再将保存的MDC值拷贝到异步线程中去。...经过我们的努力，最终在异步线程和线程池中都有requestId打印了！ 总结 本文讲述了如何使用MDC工具来快速过滤一次请求的所有日志，并通过装饰器模式使得MDC工具在异步线程里也能生效。...有了MDC，再通过AOP技术对所有的切面植入requestId，就可以将整个系统的任意流程的日志过滤出来。
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