写一个函数需要一个参数，根据这个参数输出一个图形 <?php /* 算法二、写一个函数需要一个参数，根据这个参数输出一个图形， 比如：输入4： 4 ...
Excel表格从第 2 列起，每 N 列为一组，以 N=2 为例：ABCDEFG1IDType 1Count 1Type 2Count 2Type 3Count 321a640d290a32d12000a1900f600043f48000f3600e160054c46000e3100b120065e47000c3400d140076b64000b3600c1200...现在要进列转行：每行的每 2 列内容填成一行，即扩展成 3 行；第 1 列 ID 保留；新增第 2 列 No 是扩展出来的行号：ABCD1IDNoTypeCount211a640312d290413a521d12000622a1900723f6000831f48000932f36001033e1600...(ID|#|~))",A2:G7)~.m(2:)从当前行的第2列开始取数据直到结尾，group函数将这些数据每2列分一组。改成每 5 列一组，只要分组时把2改成 5。
因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数） 生成随机数（以矩阵为例） # 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码...print(matrix1) 如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法 # 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码...print(matrix1) 生成固定分布的随机数 # 服从特定分布的随机数 # 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码
列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于： DSM将所有记录中相同字段的数据聚合存储; NSM将每条记录的所有字段的数据聚合存储; 其实列存储并不是什么新概念...列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于，DSM将所有记录中相同字段的数据聚合存储，而NSM将每条记录的所有字段的数据聚合存储，如下图所示： 列存储有什么优点...列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似； 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。...对于 SQL：select m from A, B where A.m=B.n其中m 为驱动列, 则连接策略如图2 和图3。...对于n 个节点的查询树来说, 列之间连接方法有种。
行（Row）行（Row）是Bootstrap中的一个容器，用于包含一组列。通过将内容放置在行内，我们可以创建水平排列的列，并控制其在不同屏幕尺寸下的布局。...-- 列内容 -->在上述示例中，我们使用元素创建了一个行，并添加了.row类。行可以包含一个或多个列，并且总宽度应该等于12列。如果超过12列，那么多余的列会自动换行到下一行。...-- 右侧内容 --> 在上述示例中，我们在一个行中创建了两个列。每个列都使用col-类指定了列的宽度。...在这种情况下，.col-6表示每个列占据行的一半宽度，因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...行中包含了三个列（.col-lg-4 col-md-6）。在大型屏幕（大于等于lg断点）上，每个列占据4个网格列的宽度（.col-lg-4），即一行同时显示3个列。
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 2005 新增的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
语句不难，不做多余解释了，看语句时，从内往外一句一句剖析 行转列 有如图所示的表，现在希望查询的结果将行转成列 建表语句如下： CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE...CASE course WHEN '英语' THEN score ELSE 0 END ) 英语 FROM test_tb_grade GROUP BY USER_NAME; 结果展示： 列转行
SQL行转列、列转行 这个主题还是比较常见的，行转列主要适用于对数据作聚合统计，如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。...80000); INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000); 二、行转列...主要思路是分组后使用case进行条件判断处理 #行转列 select a.date, sum(case a.name when '小说' then a.scount...else 0 end) as char)) as 'str' from wyc_test a group by a.date; #列转行...end) as char)) as '微信' from wyc_test a group by a.date; 结果： 四、列转行详解
白羊座','B','乒乓球,读书,滑板'); insert into table syc_ads.test_transform values('黄六','天蝎座','A','乒乓球,读书,滑板'); 行转列...,CONCAT_WS(',',constellation,blood) a FROM syc_ads.test_transform )t1 GROUP BY t1.a 四、执行结果： 列转行
行观点xA 行观点 列观点Ax 列观点
使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ：
行转列 假如我们有下表： ?...PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果，FOR 后面跟的科目是我们要转换的列，这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。...列转行 假设我们有下表 student1 ?
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...04、在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。...07、列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 什么是列存储？...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
F列每四行对应一条记录：ABCDEF1NameAddressCityShort IDCompany 122222 al street3Blue cheese415Company 261111 arm rd7Ranch829Company...3103333 raindrop drive11Peanut123需要把F列整理成规范表格，按行写入A-D：ABCDEF1NameAddressCityShort IDCompany 12Company
使用awk取某一行数据中的倒数第N列：$(NF-(n-1)) 比如取/etc/passwd文件中的第2列、倒数第1、倒数第2、倒数第4列（以冒号为分隔符） [root@ipsan-node06 ~]#
int a[m][n];即，a[i][j]可用*(p+i*n+j)和p[i*n+j]来表示。 二维数组的首地址是a[0]，所以，p=&a[0][0]等价于p=a[0]。...所以，a[i][j]又可表示为*(a[0]+i*n+j)。 注意：二维数组名a不可以赋值给一般指针变量p，只能赋值给二维数组的行指针变量。 行指针变量 行地址和列地址 先看一个代码。...a：第0行的地址 a+i：第i行的地址 *(a+i)：即a[i]，第i行第0列的地址 *(a+i)+j：即&a[i][j] *(*(a+i)+j)：即a[i][j] 表示a[i][j]的四种方法： a[...i][j] *(a[i]+j) *(*(a+I)+j) (*(a+i))[j] 行指针 行指针是一种特殊的指针变量，专门指向一维数组。...初始化： p=a; 或： p=&a[0]; 用法：表示a[i][j]的四种方法： p[i][j] *(p[i]+j) *(*(p+i)+j) (*(p+i))[j] 列指针 定义： int *p; 初始化
有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟，但是用python或者别的语言感觉不太方便，linux下直接分割感觉会更快捷。...一般可以考虑以下的方法： 1. shuf shuf -n100 filename # 从文件中随机选取100行 2. sort sort -R filename | head -n100 -R参数是将文件随机顺序...是一个处理文件神器，可以像下面这么写（别的写法也可实现）： awk 'BEGIN{srand()} {print rand()"\t"$0}' filename | sort -nk 1 | head -n100...| awk -F '\t' '{print $2}' # 假如输出的内容只有一列 awk 'BEGIN{srand()} {print rand()"\t"$0}' filename 这一句话，strand...第一列是产生的随机数。sort -nk 1是根据第一列排序，运行后输出： ? 因为种子不一样，所以结果与上图不同。 最后选取想要的行数，然后输出除了第一列的内容就可以了。
最近在开发过程中遇到问题，需要将数据库中一张表信息进行行转列操作，再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。 借此机会，在网上查阅了相关方法，现总结出一种比较简单易懂的方法备用。...一、行转列：将原本同一列下多行的不同内容作为多个字段，输出对应内容。...效果图： 数据库表中的内容： 转换后： 可以看出，这里行转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来，作为结果集中的不同列，并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score；...但是正常情况下，一个student对应一个subject只有一个分数，因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到行转列的效果。...’语文’，f_score，0)作为条件，即对所有f_subject=’语文’的记录的f_score字段进行SUM()、MAX()、MIN()、AVG()操作，如果f_score没有值则默认为0； 二、列转行
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