NumPy数组的最小-最大归一化
我有以下numpy数组:foo = np.array([[0.0, 10.0], [0.13216, 12.11837], [0.25379, 42.05027], [0.30874, 13.11784]])产生:[[ 0. 10. ] [ 0.13216 12.11837] [ 0.25379 42.05027] [ 0.30874 13.11784]]如何标准化此数组的Y分量。所以它给了我类似的东西:[[ 0. 0. ] [ 0.13216 0.0...
2024-01-10pandas 数据归一化以及行删除例程的方法
如下所示:#coding:utf8import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame # 如果有id列,则需先删除id列再进行对应操作,最后再补上# 统计的时候不需要用到id列,删除的时候需要考虑# delete rowdef row_del(df, num_percent, label_len = 0): #print list(df.count(axis=1)) col_num = len(list(list(...
2024-01-10角保存响应数据为可变
user: User this.httpService.getCurrentUser() .subscribe( data => { this.user = JSON.parse(data["_body"]).value[0]; console.log("1" +this.user) }, error => console.error(error) ); console.log("2"+this.user); 因此,在这个功能让我的currentUser...
2024-01-10【JS】数据中心三维可视化之集装箱机房
首页专栏javascript文章详情0数据中心三维可视化之集装箱机房hightopo发布于 今天 15:11 前言随着全球网络经济的迅猛发展,数据中心逐步成为了社会发展的核心动力,需求的日益复杂,建设模式也迎来众多的挑战。集装箱式数据中心的出现可以解决这一问题——将服务器、存储、网络设备等...
2024-01-10vue 数据变化了视图没变
原数组 data:[{id:1, name:'北京'},{id:2, name: '上海'}]<ul v-for="city in cityList" :key="id"> <li>{{cite.name}}</li></ul>打印出北京上海更新数组后为data:[{id:2,name:'上海'},{id:1, name: '北京'}]还是原来的v-for循环,但是打印出来的还是北京上海但...
2024-03-02VUE3 数据与视图不一致?
搜索框输入的内容要插入到第一位,在子组件打印出来的数据是正确的,与视图显示的不一致,为什么显示出来的是重复的,求解。回答:试试看把 else 部分的内容 historyTags.value[0] = keyWord.value 修改成 historyTags.value[0] = newKW 或者 hitstoryTags.value.shift(newKW)...
2024-02-06爬取拉勾网数据并进行数据可视化
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。以下文章来源于csnd,作者 迎风而来转载地址https://blog.csdn.net/fei347795790?t=1 一、爬取和分析相关依赖包Python版本:Python3.6requests: 下载网页math: 向上取整time: 暂停进程p...
2024-01-10数据分析与可视化:谁是安全圈的吃鸡第一人
作者:Omegogogo来源:Freebuf0×00 前言放假和小伙伴们打了几把PUBG,大半年没碰,居然也意外地躺着吃了次鸡。吃鸡这个游戏果然得4个认识的人打(dai)战(dai)术(wo)才更有趣。由于身边搞安全的人比较多,之前也会和一些安全圈的大佬一起玩,经常会有些认识或不认识的黑阔大佬开着高科技带着躺鸡。当...
2024-01-10浅谈可视化设计-数据时代的美味“烹饪师”(上篇)
目录: 1. 什么是大屏数据可视化2. 设计流程介绍结合情感打造二维设计美感构建空间感&二维与三位的融合小结还记得大学学设计的时候学院里流传了一句话:“有百分之八十的设计师都幻想着成为一名厨师。”我之前从未细品过这句话的缘由,只觉得是同学们之间的玩笑。在我大二的时候有幸...
2024-01-10浅谈可视化设计-数据时代的美味“烹饪师”(下篇)
目录:什么是大屏数据可视化设计流程介绍3. 结合情感打造二维设计美感4. 构建空间感&二维与三维的融合5. 小结结合情感打造二维设计美感上篇我们讲到了《可视化设计-数据时代的美味制造者(上篇)》,分析完了逻辑性的可视化概念与设计流程。接下来让我们开始具体的讲解可视化设计进...
2024-01-10可视化的数据 - 营收趋势每月有缺失的客户数据
我对如何处理数据,以克服一定的一个月中继客户的收入,因为他们开始业务丢失客户数据的概念问题(这是一个关键点) 。我总是需要采取的最后报告,并只显示它,否则我我增加了一倍的数据。 我展示每月收入的趋势,问题是,如果客户不告诉我们在给定月份的收入,以下月收入将不包括从上月...
2024-01-10电影《我和我的家乡》到底有多牛?爬取猫眼评论数据,可视化数据
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。以下文章来源于Python小二,作者 Python小二前言今年的国庆档电影市场的表现还是比较强势的,两名主力《我和我的家乡》和《姜子牙》起到了很好的带头作用。《姜子牙》...
2024-01-10数据库访问性能优化
在网上有很多文章介绍数据库优化知识,但是大部份文章只是对某个一个方面进行说明,而对于我们程序员来说这种介绍并不能很好的掌握优化知识,因为很多介绍只是对一些特定的场景优化的,所以反而有时会产生误导或让程序员感觉不明白其中的奥妙而对数据库优化感觉很神秘。很多程序员总是...
2024-01-109种 MySQL数据库优化的技巧
目录1、选择最合适的字段属性2、尽量把字段设置为NOT NULL3、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)4、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表5、事务6、使用外键7、锁定表8、使用索引9、优化de的查询语句9.1 不使用子查询9.2 避免函数索引9.3 用IN来替换OR9.4 LIKE双百分号无法使用到索引9.5 读取适当的记录LI...
2024-01-10简单了解MYSQL数据库优化阶段
引言大家在面试的时候,是否遭遇过,面试官询问你们是如何进行数据库优化的?那这个问题应该怎么答呢?其实写这个题材的原因是我这几天看到各公众号转的一篇数据库调优的知识(不上链接了),我就稍微翻了几下,上面动不动就来说要对数据库进行水平拆分,我就想反问各位读者,你们几个...
2024-01-10数据库性能优化8大通用方案
毫不夸张地说,咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能够快速准备解决咱们...
2024-01-10实例分析ORACLE数据库性能优化
ORACLE数据库的优化方式和MYSQL等很大的区别,今天通过一个ORACLE数据库实例从表格、数据等各个方便分析了如何进行ORACLE数据库的优化。tsfree.sql视图这个sql语句迅速的对每一个表空间中的空间总量与每一个表空间中可用的空间的总量进行比较表空间是数据库的逻辑划分,一个表空间只能属于一个数...
2024-01-10db2数据库创建索引,删除索引,查看表索引,SQL语句执行计划以及优化建议
db2数据库创建索引,删除索引,查看表索引,SQL语句执行计划以及优化建议 1、建立表索引 create index 索引名 on 表名(列名,列名);2、删除表索引 drop index 索引名3、查看表索引 select * from sysibm.sysindexes where tbname="表名"; ---表名区分大小写 或者在后台可以用: describ...
2024-01-10大数据量高并发的数据库优化详解
如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。一、数据库结构的设计在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意...
2024-01-10如果有一个特别大的访问量到数据库上,怎么做优化?主从复制、读写分离
第一个就是使用优化查询的方法。这个在前期的内容中有具体说明,这里不再做说明。第二、这里简要说明一个以下几个方法: 主从复制、读写分离、负载均衡 目前,大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能,通过配置两台(或多台)数据库的主从关系,可以将一台数据库服务器...
2024-01-10MySQL数据库的SQL语句优化方法
1、使用 show status 了解各种 SQL 的执行频率mysql> show status like "Com%";该命令可以查询 sql 命令的执行次数。2、定位执行效率较低的 SQL 语句定位执行效率较低的 SQL 一般有两种方法:通过慢查询日志定位效率低的 SQL,用 --log-show-queries[=file_name]该选项启动;慢查询日志在查询结束后才会记录,所以在应...
2024-01-10MySQL优化MVCC[数据库教程]
MySQL优化--概述以及索引优化分析MySQL优化--查询分析工具以及各种锁七、MVCC7.1、必备知识7.1.1、什么是MVCC多版本并发控制(Multiversion concurrency control, MCC 或 MVCC),是数据库管理系统常用的一种并发控制,也用于程序设计语言实现事务内存。mvcc在MySQL的InnoDB引擎中的实现主要是为了提高并发性能,...
2024-01-10数据库的维护
事务数据库并发控制的对象事务是数据库的逻辑工作单位序列中的操作要么全做,要么全不做 特性;原子性一个事务中的所有操作是不可分割的,要么全部执行,要么 全部不执行,这就是事务的原子性。一致性一个被成功执行的事务,必须能使DB从一个一致性 状态变为另一个一致性状态。隔离...
2024-01-10数据库操作命令
DB commands常用数据库操作命令目录MySQLPostgreSQLMySQL基础命令配置命令备份与还原基础命令KeyCommand清屏system clear Ctrl + l (滚屏[1])登录mysql -u root -p切换数据库USE dbname查看数据库SHOW DATABASES查看表SHOW TABLES查看表结构DESC tb_name SHOW COLUMNS FROM tb_name退出quit exit q帮助? help...
2024-01-10数据库死锁
产生死锁的原因主要是: (1)系统资源不足。 (2)进程运行推进的顺序不合适。 (3)资源分配不当等。 如果系统资源充足,进程的资源请求都能够得到满足,死锁出现的可能性就很低,否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。其次,进程运行推进顺序与速度不同,也可能产生死锁。产生死锁的四...
2024-01-10筛选数据去重
如上图,数据多插入了一次, 第一个问题:能根据datetime字段删除重复数据,只保留一条么? 第二个问题:筛选的时候,重复数据怎么只筛选一条?回答是分布式表吗?若要去除分布式表中的重复记录,可以使用context by子句在查询时去重。context by是DolphinDB独有的功能,是对标准SQL语句的拓展。context by与group by类...
2024-01-10数据库发展史(上)
数据库技术是信息技术领域的核心技术之一,几乎所有的信息系统都需要使用数据库系统来组织、存储、操纵和管理业务数据。数据库领域也是现代计算机学科的重要分支和研究方向。目前,在数据库领域已经产生了四位图灵奖得主,他们在数据库理论和实践领域均有突出贡献。 在数据库诞生之前,数据存...
2024-01-10联机数据库资源
(一)国外资源1.DIALOG系统(http://www.dialog.com) DIALOG系统由美国北卡罗来纳州的汤姆森公司于1966年首创,目前它是世界上最强大的国际联机检索系统,拥有超过900个联机数据库,内容涉及40多个语种和占世界发行总量60%的6万多种期刊,其服务范围扩展到100多个国家。2.Elsevier Science公司期刊网站(http:/...
2024-01-10数据库笔记
数据库: DDl: 创建语句 create,alter,drop等 DML: 更新数据 增删改 insert,delete,update DCL: 定义安全级别和创建用户 DQL: 用来查询 select,from,where 数据类型: int//整型 ...
2024-01-10数据库的作用
品牌型号:联想拯救者Y9000P系统:Windows 11数据库的作用是对数据进行存储以及删除等操作。数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库的具体作用有:1、实现数据共享:数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。2、减少数据的冗余度:...
2024-01-27各大数据库对比
众所周知我们现在处于大数据时代,维护数据自然使用数据库今天来对比各大数据库之间的一些优缺点参与今天对比的数据分别有MySQL、Redis、SQL Server、Oracle、MongoDB对比的方面分别有由来、简介、性能、应用场景、类型、端口MySQL由来:1、MySQL的历史可以追溯到1979年,一个名为Monty Widenius的程序...
2024-01-106.数据整合
以此为例一.使用concat合并数据主要参数接收作用默认axisBoolean确定合并操作横轴(0行操作,1列操作)0JoinString内链接(outer)/外链接(inner)outer1.行操作(axis=0)(1)内连接pd.concat([DataFrame1,...DataFramen])示例(2)外连接pd.concat([DataFrame1,...DataFrameN],join="inner")示例2.列操作(axis=1...
2024-01-10