类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。 即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。 这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。...但是，如步骤 4 所示，将它们水平连接时，只有两个年份的索引标签相匹配 - AAPL和TSLA。 因此，这些股票代号在任何一年中都没有缺失值。...join： 数据帧方法 水平组合两个或多个 Pandas 对象 将调用的数据帧的列或索引与其他对象的索引（而不是列）对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为左连接，带有内，外和右选项...merge： 数据帧方法 准确地水平合并两个数据帧 将调用的数据帧的列/索引与其他数据帧的列/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为内连接，带有左，外和右选项 join
内连接的结果是根据一个或多个匹配条件定义的，只返回两个表之间匹配的行，而不包括任何在其中一个表中没有匹配的行。内连接通常使用 INNER JOIN 关键字表示，连接条件在 ON 子句中指定。...内连接基于连接条件匹配的原则，只返回两个表之间匹配的行，而不包括任何在其中一个表中没有匹配的行。...优点： 保留未匹配项： 最显著的优点是外连接保留连接操作中的至少一个表的所有行，即使在另一个表中没有匹配的行。这对于查找缺失数据或保留所有信息非常有用。...缺点： 性能开销： 外连接通常会导致性能开销相对较大，尤其是在连接的表中有大量数据的情况下。这是因为外连接需要比较两个表的所有行，并找到匹配和非匹配的行。...以下是一些技巧，可以帮助你避免一些常见的连接错误： 确保连接条件的正确性： 确保连接条件中使用的列确实存在于连接的两个表中，并且数据类型相匹配。连接条件应该基于共同的列，如主键和外键。
难度：2 问题：获取数组a和b的元素匹配的索引号 输入： 输出： 答案： 14.从numpy数组中提取给定范围内的所有数字？ 难度：2 问题：从数组a提取5到10之间的所有元素。...输入： 输出： 答案： 16.如何交换2维numpy数组中的两个列？ 难度：2 问题：交换数组arr中的第1列和第2列。 答案： 17.如何交换2维numpy数组中的两个行？...难度：3： 问题：选择没有nan值的iris_2d数组的行。 答案： 36.如何找到numpy数组的两列之间的相关性？...答案： 44.如何按列排序二维数组？ 难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。 输入： 答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？
shape属性返回行和列数的两个元素的元组。size属性返回数据帧中元素的总数，它只是行和列数的乘积。ndim属性返回维数，对于所有数据帧，维数均为 2。...选择数据帧的行 选择[DataGate]行的最明确，最优选的方法是使用.iloc和.loc索引器。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...产生布尔序列的最直接方法是使用比较运算符之一将条件应用于列之一。 在步骤 2 中，我们使用大于号运算符来测试每部电影的时长是否超过两个小时（120 分钟）。...注意，调用assert_frame_equal后没有输出。 当两个传递的数据帧相等时，此方法返回None；否则，将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失的行与布尔索引之间的速度差异。
定义格式：元素类型 数组名[m][n]，可以理解为m行n列的矩阵。 列数n必须给出，行数m可以由编译器数出。 每行一个大括号 {} ，用逗号分隔。也可以没有大括号按序排列。...二维数组在内存里面也是连续的 看这个排列 元素之间是互相连续的，行与行之间是连续的。 初始化就是这样的 数组就是这样，有数组名，然后就是一行对应一列。...数据来了，为了平衡这个数据流的速度不匹配，加了缓冲区，其实就是一个没有被使用的数组，装进去慢慢的处理： 我们把数组的数据给处理函数 根据协议解析接收到的数据包，提取命令字和数据内容。...校验数据的完整性（如通过校验和验证）。 执行相应的操作，例如控制外设、返回状态。 因为我们知道对应的位置上面是什么数据，又知道单个字长。 首先就是通过索引获得对应位置上面的数据，直接做判断。...当然了，也会使用更近一步的接收函数 我们也要加入交互！ 直接建立连接 下面就是一个死循环，现打印操作要求，后面就是执行对应的命令。
相关性 相关性是最常见的统计数据之一，直接建立在 Pandas DataFrame中。 相关性是一个单一数字，描述两个变量之间的关系程度，尤其是描述这些变量的两个观测序列之间的关系程度。...使用相关性的一个常见示例是确定随着时间的推移，两只股票的价格彼此密切相关的程度。 如果变化密切，则两个股票之间的相关性很高，如果没有可辨别的格局，则它们之间是不相关的。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
当前帧中的块 与最匹配的块 的位移（像素单位）为运动向量v。 因为是单向搜索，插值帧的位置在当前帧与前一帧之间，所以实际运动向量为 ，见图2。 ?...块匹配 块匹配算法：计算两个块之间的MAD(Mean Absolute Difference)值： ?...Bij为第i行第j列，v为块Bij的运动向量，s属于块Bij内所有点的集合， b为块边长（单位像素）。 我们根据MAD值来确定宏块之间的匹配度。...由于双向搜索没有固定的搜索模板，只要在参考块移动的距离与搜索块移动的距离方向相反、大小相同的前提下找到两个一样的块就完成任务。所以双向搜索在搜索过程中很有可能搜到MAD值非常低但完全错误的运动向量。...移动块插值SBI(shifted Block Interpolation) 移动块插值是将每个块找到的最匹配的搜索块放入运动向量的一半处进行插值。
通过图像关键帧运算，使用宏块中已解码的像素来绘制图像中未知部分，从而去除冗余数据，实现更高效的压缩。...WebP 编码器四种帧内预测模式： H_PRED（水平预测）：用宏块左边的列 L 的填充块的每一列； V_PRED（垂直预测）：用宏块上边的行 A 的填充宏块的每一行； DC_PRED（DC预测）：用行...A 和列 L 的像素的平均值作为宏块唯一的值来填充宏块； TM_PRED（TrueMotion预测）：除了行 A 和列 L 之外，用宏块上方和左侧的像素P、A（从P开始）中像素块之间的水平差异以列 L...如果没有找到对应的匹配值，可以使用本地调色板，同时本地调色板也会不断更新最近使用的颜色。...，那么要如何在网站中开启 WebP 格式呢？
然而，在 Power Query 中，可以通过【合并】对话框支持多种不同的连接类型。这些连接类型不仅可以找到匹配的数据，还可以找到不匹配的数据，这对任何试图匹配或汇总记录的用户来说都是非常重要的。...这里保留是为了演示这些列不包含值，因为在 “COA” 表中没有找到匹配的记录。 10.2.2 右外部连接 该功能在 Power Query 叫做：【右外部 (第二个中的所有行，第一个中的匹配行)】。...【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录，就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列，因为无论如何每条记录都会返回空值。...图 10-24 “完全反” 连接，显示无法匹配的数据 如图所见，第 1 行和第 2 行显示了【左反】连接查询的结果，表示左表中的记录在右表中没有匹配项。...），那么该列可以安全的用作连接中 “右” 表的键，而不会产生问题，如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据不匹配，如本案例中 “Brand” 列一样，那么就会存在 “左” 表列中的值与 “右”
对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。如果对多列进行索引(组合索引)，列的顺序非常重要，MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。...可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、匹配。 一般，在创建多列索引时，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。...对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样）
理解G和H标志之间的区别是很重要的。 G标志区分了直接路由和间接路由，如上所述。但是H标志表明，目的地址（ n e t s t a t命令输出第一行）是一个完整的主机地址。...参考记数R e f c n t（Reference count）列给出的是正在使用路由的活动进程个数。面向连接的协议如T C P在建立连接时要固定路由。...由于没有设置G标志，说明这是一个直接路由，网关列给出的是外出 I P地址。 输出的第3行是默认路由。每个主机都有一个或多个默认路由。...由于这是一个直接路由（G标志没有被设置），网关列指出的I P地址是外出地址。...如果路由表中没有默认项，而又没有找到匹配项，这时会发生什么情况呢？ 结果取决于该 I P数据报是由主机产生的还是被转发的（例如，我们就充当一个路由器）。
LIMIT 获取查询生成的行的子集。 FETCH 限制查询返回的行数。 IN 选择与值列表中的任何值匹配的数据。 BETWEEN 选择值范围内的数据。 LIKE 基于模式匹配过滤数据。...左连接 从一个表中选择行，这些行在其他表中可能有也可能没有对应的行。 自连接 通过将表与自身进行比较来将表与其自身连接。 完全外连接 使用完全连接查找一个表中在另一个表中没有匹配行的行。...交叉连接 生成两个或多个表中的行的笛卡尔积。 自然连接 根据连接表中的公共列名称，使用隐式连接条件连接两个或多个表。 第 4 节....PostgreSQL 技巧 主题 描述 如何比较两个表 描述如何比较数据库中两个表中的数据。 如何在 PostgreSQL 中删除重复行 向您展示从表中删除重复行的各种方法。...PostgreSQL 索引 PostgreSQL 索引是增强数据库性能的有效工具。索引可以帮助数据库服务器比没有索引时更快地找到特定行。
如何在 Unix 和 MySQL 时间戳之间进行转换？...什么叫外连接 外连接（Outer Join）是 SQL 中的一种连接查询，用来从两个表中返回匹配的行，以及在另一个表中没有匹配的行。...全外连接（Full Outer Join）: 返回左表和右表中的所有行。 当左表中某行没有匹配右表时，或者右表中某行没有匹配左表时，结果集中对于缺失的匹配会用 NULL 填充。...如果数据库支持全外连接的话，结果集将包含两个表中的所有记录，并且没有匹配的记录将用NULL填充相应的列。...当进行内连接时，只有当两个表中的记录在指定的连接条件上相匹配时，这些记录才会出现在查询结果中。如果在一个表中有记录而在另一个表中没有相匹配的记录，则这些记录不会出现在最终的结果集中。
JOIN操作用于结合两个或多个数据库表的行。...类型包括INNER JOIN（只返回两表匹配的行）、LEFT JOIN（返回左表的所有行及右表匹配的行）、RIGHT JOIN（返回右表的所有行及左表匹配的行）等。4. 如何优化MySQL查询？...索引覆盖扫描是指查询可以仅通过索引来获取所需数据，而无需访问数据表。如果一个查询的所有列都包含在索引中，那么MySQL可以直接从索引中读取数据，提高查询效率。...- 网络延迟：优化应用程序与数据库服务器之间的通信，考虑使用连接池。 - 查询效率：使用索引，优化复杂查询，避免全表扫描。 - 锁竞争：减少长事务，优化锁粒度，避免不必要的行锁。32....- EXISTS子句：通常在内部查询返回非常大的结果集时更高效，因为它一旦找到匹配的行就会停止处理。性能差异主要是由于MySQL处理这两种子句的方式不同。通常，EXISTS在处理存在性检查时更高效。
loc要求两个参数之间用逗号分隔，其中第一个参数是要选择的行，第二个参数是要选择的列，如以下代码块所示： zillow.loc[7, 'Metro'] 如前面的命令所示，我们将7作为要选择的行的索引，...我们了解了用于从 Pandas 数据帧过滤行和列的方法。 我们介绍了几种方法来实现此目的。 我们了解了 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它。...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。...它仅包含在两个数据帧中具有通用标签的那些行。 接下来，我们进行外部合并。...通过将how参数传递为outer来完成完整的外部合并： 现在，即使对于没有值并标记为NaN的列，它也包含所有行，而不管它们是否存在于一个或另一个数据集中，或存在于两个数据集中。
pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...列和索引合并 在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...下图显示了Inner Join图，其中只选择了Customer和Order数据集上的列和/或索引之间匹配的值。...我们可以把外连接看作是同时进行的左连接和右连接。 最后就是交叉连接，将合并两个DataFrame之间的每个数据行。 让我们用下面的代码尝试交叉连接。
此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。两个数值变量（total_bill和tip）确定轴上每个点的位置，第三个（size）确定每个点的大小。...这种参数化可以很容易地控制图形的大小，而不用考虑它将具有多少行和列，尽管它可能是一个混乱的来源： ?...最后，在与底层matplotlib函数（如scatterplot()和plt.scatter）直接对应的情况下，其他关键字参数将传递给matplotlib层： ?...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM...要利用依赖于整齐格式数据的pandas.melt功能，您可能会发现该功能对于“取消旋转”宽格式数据帧非常有用。更多信息和有用的示例可以在这篇博客文章中找到，其中一位是熊猫开发者。
我将使用默认的立方体作为预制对象，将其缩放为一半大小，以便在它们之间留出空间。 ? （缩小立方体预置） 创建一个网格对象，添加我们的组件，并连接预制件。...（绕着Z轴的2D旋转） 一个点旋转时会发生什么变化呢？ 最简单的考虑点位于半径为一个单位的圆（单位圆）上的点。 最直接的点对应于X和Y轴。 如果将这些点旋转90°，则总是以0、1或-1结束。 ?...（2个2X2的矩阵相乘） 结果矩阵的第一行包含行1×列1，行1×列2，依此类推。 第二行包含第2行×第1列，第2行×第2列，依此类推。 因此，它具有与第一矩阵相同的行数和与第二矩阵相同的列数。...但我们实际上使用的是3D点。所以我们尝试乘法 ? ， 因为矩阵的行和列长度不匹配。所以我们必须把我们的旋转矩阵增加到3乘3，以包含第三维空间。如果我们用零来填充它会发生什么？ ?...这个想法是，空间中的每个点都可以用无限数量的坐标集表示。 最直接的形式使用1作为第四坐标。 通过将整个集合乘以任意数字，可以找到所有其他选择。 ?
嵌套循环）： 内部连接过程： a) 取出 row source 1 的 row 1（第一行数据），遍历 row source 2 的所有行并检查是否有匹配的，取出匹配的行放入结果集中 b) 取出 row...延伸： 嵌套循环的表有驱动顺序，注意选择合适的驱动表。 嵌套循环连接有一个其他连接方式没有的好处是：可以先返回已经连接的行，而不必等所有的连接操作处理完才返回数据，这样可以实现快速响应。...），创建Hash位图（bitmap） b) 取出 row source 2（匹配表）的数据集，对其中的每一条数据的连接操作关联列使用相同的Hash函数并找到对应的 a) 里的数据在 Hash Table...Ⅲ：定位到具体的Hash Bucket后，先检查Bucket里是否有数据，没有的话就马上丢掉匹配表（Probed Table）的这一行。...如果在内存中，就直接访问这个Bucket并检查其中的数据是否匹配，有匹配的话就返回这条查询结果。
# 数据冗余 空间冗余 一帧图像中，相邻像素之间的相关性 如将一帧图像划分成一个个 16x16 的块之后，相邻的块很多时候都有比较明显的相似性 时间冗余 相邻帧之间的相关性 如一个帧率为 25fps...在 H264 码流中，帧是以 Slice 的方式呈现的，或者可以说在 H264 码流里是没有“帧“这种数据的，只有 Slice。...Vertical 模式 当前编码亮度块的每一列的像素值，都是复制上边已经编码块的最下面那一行的对应位置的像素值 Vertical 模式得到的预测块同一列中的像素值都是一样的，该模式得到的块就叫做 Vertical...Plane 预测块的每一个像素值，都是将上边已编码块的最下面那一行，和左边已编码块右边最后一列的像素值经过下面公式计算得到的。...如说当前编码块大小是 16 x 16，那就先去参考帧中找到一个个 16 x 16 的块作为预测块，并用当前编码块减去预测块求得残差块，然后用经常做的绝对值求和操作得到两者之间的差距，最后选择差距最小的预测块作为最终的预测块
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