目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd...5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc...是用行列标签来进行选择数据的。...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是...与loc不同的是loc前闭后闭，以及loc是根据行列标签，而.iloc是根据行数与列数 .ix的使用 .ix我发现，上面两种用法他都可以，它既可以根据行列标签又可以根据行列数，比如拿到5 data.ix
简单的说： iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[10:20, 3:5] loc，则可以使用column名和index名进行定位，如...： df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例： import numpy as np import pandas as pd from pandas...使用 方法 iloc print(sub_df.iloc[1:3, :]) # iloc : index location 用索引定位 ''' c1 c3 c5 B 0.012703 0.048813...是 基于 index 信息的 ''' c1 c3 B 0.012703 0.048813 ''' # loc 方法， 通过label 名称来过滤 print(sub_df.loc['A':'B', 'c1...但是loc按照label标签取值则不是这样的。如：[‘A’:‘C’] A,B,C 都会取出来。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. ? iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. ?...ix ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ? github传送门
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...方法 loc方法是通过行、列的名称或者标签来寻找我们需要的值。...（1）读取第二行的值 # 索引第二行的值，行标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果： 备注： #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...= data.loc[ 1, "B"] 结果： （4）读取DataFrame的某个区域 # 读取第1行到第3行，第B列到第D列这个区域内的值 data4 = data.loc[ 1:
复杂需求的逻辑程序流程图由许多分支、节点和决策框组成。希望测试人员能够覆盖所有这些分支，触及这样一个复杂逻辑树的每一个角落。...面对过如此复杂的业务流程，并尝试过许多测试用例/测试场景准备技术，以简化流程。 最后，发现决策表测试技术在这方面非常有用。以下是决策表技术如何使复杂业务逻辑的测试场景准备更加容易。...，并且可以在编写测试用例时包括在内 在完成决策表之后，只需要验证逻辑树中的所有分支和叶子是否都被覆盖 使用决策表技术的优点 用图表示的任何复杂的业务流程都可以很容易地用这种技术覆盖 它提供了测试用例的信心...这是一种基于技能的技术，没有任何规则。错误猜测更多的是关于经验，虽然经验是必需的，但它不能证明是一切 用例测试在这个技术中，用例/场景被用来编写测试用例。用例中描述了用户和系统之间的交互。...寻找的是一种重新组织方法的方法，它允许更容易地测试方法，而不必考虑所有的依赖关系，同时仍然保持代码的可维护性，并且不会将其分散到一千个不同的地方，在那里再也不能遵循逻辑。我认为这可能需要一些权衡。
当查看 tensorflow 中提供的 Queue 的类的时候，会发现有个 dtypes 参数，这个参数代表 Queue 中元素是什么类型的，如果 dtypes=[tf.string, tf.int64...tensorflow as tf queue = tf.FIFOQueue(capacity=100, dtypes=[tf.string, tf.int64]) # enqueue_many 的写法...en_m = queue.enqueue_many([['hello', 'world'], [1, 2]]) # enqueue 的写法 en = queue.enqueue(['hello', 1
在日常开发中，我们往往需要面对复杂的业务需求，但通过 Vue 的特性和工具，我们可以用极简的代码实现清晰、优雅的解决方案。...本文将重点围绕 Vue3 的组合式 API 和其核心生态，展示如何通过简洁的代码应对复杂的业务场景。组件化开发为什么组件化在 Vue 中，组件化是构建复杂应用的重要方式。...将不同功能模块拆分成独立的组件，不仅能提高代码的复用性，还能让逻辑清晰，降低耦合度。...，仅用少量代码实现了复杂的筛选和分页功能，且逻辑清晰易维护。...结语在 Vue 3 的帮助下，用极简代码实现复杂的业务逻辑已经成为可能。通过组件化开发、组合式 API、Pinia 状态管理工具以及动态路由等特性，我们能够显著提升开发效率和代码质量。
用深度缓冲来决定片元是否可见，如果可见更新颜色缓冲区的颜色值。 2.Unity中的前向渲染 三种处理光照的方式：逐顶点处理、逐像素处理、球谐函数处理。...2.延迟渲染原理 在场景中存在大量的实时光源的时候，前向渲染会执行多个Pass，再将这些结果混合起来得到最终的光照。...而延迟渲染是使用额外的缓冲区（G缓冲：G-buffer），其中存储了我们关心的表面信息。...延迟渲染包含两个Pass，一个不进行任何光照的计算，仅仅计算那些片元可见，第二个Pass进行真正的光照计算。...Unity光源类型 1.平行光 2.点光源 3.聚光灯 4.面光源 实践 在我们计算点光源的光照的时候 1.将Pass的Tags的LightMode设置为ForwardAdd，我们要使用Blend
1.ShadowMap 计算光源的阴影映射纹理，记录光源的位置出发、能看到的场景中距离它最近的表面位置。...2.屏幕空间的映射（ScreenShadowMap） 此技术根据光源的阴影映射纹理和摄像机的深度纹理来得到屏幕空间的阴影图。...如果摄像机的深度图记录的表面深度大于阴影映射纹理中的深度值，说明表面是可见的。...不透明物体的阴影 在默认的情况下，FallBack会回调一个UnityShader，即内置的Specular，这个Specular回调了VertexLit，我们在Unity内置的着色器里找到它。...透明度物体的阴影
，并协助处理更杂的复需求。...图片来自网络 在旧金山举行的活动中，微软展示了智能搜索领域最新推动的一些智能搜索技术，这是在为人们提供更丰富，更有用的信息。...它们包括视觉搜索，它使用计算机视觉和对象识别技术，帮助人们更容易地追踪图片中显示的信息;机器阅读理解，使用深度学习来阅读内容并理解其更深层次的内容。...Bing推出的另一个由AI驱动的新进步让人们对可能更主观的搜索查询产生多种观点。例如，如果你问Bing“胆固醇不好”，你会看到两个不同的观点。...Ribas表示：“作为Bing的真正意义，我们想要做的是我们希望从整个网络提供最好的结果。我们希望能够找到最全面，最相关和最值得信赖的答案和结果，通常人们正在寻求超越数学方程的答案。
Vue.js是一个易于使用的Web应用程序框架，可用于开发交互式前端应用程序。 在本文中，我将介绍命名插槽和作用域插槽。 命名插槽 有时我们的模板中会有多个插槽。...p>Footer 填充没有名称的插槽： Main 我们还可以使用v-slot:default填充没有名字的默认插槽，如下所示： Main 无论哪种方式，渲染出来的HTML都是相同的。...作用域插槽 我们可以使用作用域插槽来访问子组件中的数据。 为了使子组件中的数据在父组件中可用，我们可以使用v-bind指令。...，slotProps可以访问子组件中的v-bind提供的所有数据。
上期我们针对MongoDB的聚合操作进行了一个实例的操作并且发现了与传统数据库在操作和索引方面的有意思的不同。...这次我们来继续深入聚合操作，我们这里换一个数据集合collection ,将我们的复杂度提高。...: primary] test> db.test.find(); [ { _id: '01001', city: 'AGAWAM', loc: [ -72.622739, 42.070206...], pop: 15338, state: 'MA' }, { _id: '01002', city: 'CUSHMAN', loc: [ -72.51565...42.377017 ], pop: 36963, state: 'MA' }, { _id: '01007', city: 'BELCHERTOWN', loc
本文重点： 1、烘焙自阴影到材质中 2、给表面的某些部分增加细节 3、支持更多的效果变体 4、一次性编辑多个材质 这是关于渲染的系列教程的第十部分。上一次，我们使用了多个纹理来创建复杂的材质。...这次我们再增加一些复杂度，并且还支持多材质编辑。 本教程是使用Unity 5.4.3f1制作。 ?...（复合材质往往看起来一团糟） 1、遮挡区域 虽然我们可以创建看起来很复杂的材质，但这些只是假象，三角形仍然是平坦。法线贴图可以给人深刻的印象，但这仅适用于直射光。没有自我遮挡。...由于遮挡贴图基于的是表面形状而不是特定的光，因此将其仅应用于间接光才是有意义的。来自四面八方的光会随着进入凹坑的深度而减少。但是，当灯光直接照射在其上时，凹痕应完全点亮。因此，我们删除方向光的遮挡。...如果愿意，可以用常规的for循环替换它们。 ? 请注意，上面的代码使用一个临时变量来缓存editor.targets属性。foreach循环不需要这样做，因为仅直接引用一次数组即可获得其迭代器。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
介绍 spring3.1引入了基于注解的缓存技术，即spring cache模块，它不是一个具体的缓存实现方案，而是一个对缓存使用的抽象。...我们用Spring Cache改造一下上面的代码 在Spring Boot中使用Spring Chache 1.在pom文件中加入依赖 org.springframework.boot...，里面的map是缓存的key和缓存的value。...实际的key有多个组合方式，还能设定key的缓存条件。更多使用方式看最后的参考资料。...如果不想每次指定缓存的名字，就可以用@CacheConfig注解在类上统一指定一个缓存的名字。
然后要你找到一个社区距离这些车站的最大值最小。。所以对每一个车站做一次spfa。那么就得到了到每一个社区的最大值，最后对每一个社区扫描一次，得到那个最小值的社区。。...还有题目要求是要最小的id，所以排一次序。
catch方块里的throw e代码上。 image.png 这里有几个问题。这里的异常实际上是在线程调度的函数抛出了异常。...也就是thread->m_Runner->Execute()的时候，当时在异常抛出的时候，我们其实想要看到的是那个时候的堆栈内存快照。...，我们知道上层代码如果catch住了调用函数的异常，会导致core信息显示的不是调用函数本身的堆栈。...时候的堆栈信息，导致不知道是哪里 throw 的，没法查问题。...，历史代码不好兼容新版本gcc，可以用更简单的办法： 1.代码 hook __cxa_throw ， 一个解决办法是通过改代码，hook __cxa_throw() 让每次生成的 coredump 都带上堆栈
专业服务和咨询机构埃森哲公司最近的一份报告指出，三分之二的大型企业没有意识到其云迁移之旅带来的好处，其主要障碍是业务和运营的复杂性。...在接受调查的200名大型企业的高级IT专业人员中，55%的受访者认为业务复杂性和组织变革是实现云计算优势的障碍。只有安全和合规风险被更频繁地引用。...埃森哲公司表示，虽然迁移到云端可以实现云计算的自动扩展，但获得云计算的优势需要时间，并且存在一个受许多变量影响的学习曲线。 以下是云计算比它看起来更复杂的一些意外的方式。...特别是这个用例不仅有助于加快我们的开发工作，而且还降低了他们的成本。” Trend Micro公司最突出的治理问题出现在测试环境中。使用单个模板，任何团队成员都可以同时复制数百个不同的环境。...Powell说，“提高迁移速度，或者成本更高，或者更复杂。企业可以从网络服务供应商(ISP)购买更多的带宽，但可能受到云计算提供商和服务规定的某些限制。”
你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决？无非就是布隆过滤器，缓存空值什么的。 但是，更深入的一个问题，缓存空值有没有问题？如果缓存的空值太多怎么办？...如果用的redis，那么太多的空值会不会打爆你的redis？如果用的本地缓存，会不会打爆你的内存？继而引发的问题就是还是会打爆你的数据库。...经过考虑之后，我们最终决定弃用redis缓存的方案，改为本地缓存，因为我们缓存的都是一些配置信息，实际上几个月都不太可能修改，而redis配置的连接数是200，5分钟超时，数据量实际上也就只有几千条而已...当然，这是由于我们的场景比较简单，这样直接处理就行了，那么，如果再复杂一点，比如上亿的缓存数据呢？...解决方案 前置过滤 如果说类似我这种比较简单的一些缓存，使用我上面说的解决方案也可以，还有一些缓存的key是比如ID之类，也可以根据一定的范围规则去提前过滤，比如缓存的key明确知道在1-10万的范围之后
今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...很多时候，整个数据框的数据并不会一次性的用于某一部的分析，而是选用某一列或几列的数据进行分析，此时就需要获取数据框的部分数据。...获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算，若为连续的行数，则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号，选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号，
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