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》...
2024-01-10c#大量数据的代码优化
我通过TCP获取大容量数据。数据中有2种类型的XML数据包。我需要尽快处理它。c#大量数据的代码优化<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xsi:Event> .... [dynamic length data] .... </xsi:Event> 和<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><ChannelHeartBeat xmlns="http://schema.broadsoft.com/xsi"/> 有时包没有XML声明。这...
2024-01-10SQL语句优化提高数据库性能
性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化。为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好。对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化。常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN) 2)考虑...
2024-01-10浅谈MySQL 亿级数据分页的优化
目录背景分析数据模拟1、创建两个表:员工表和部门表2、创建两个函数:生成随机字符串和随机编号3、编写存储过程,模拟500W的员工数据4、编写存储过程,模拟120的部门数据5、建立关键字段的索引,这边是跑完数据之后再建索引,会导致建索引耗时长,但是跑数据就会快一些。测试执行结果解决方...
2024-01-10MySQL数据库性能优化
前言由于部分企业要求本地部署系统(使用企业服务器进行部署系统且数据库也部署在同台服务器),本地部署系统的服务器往往达不到我们的云部署服务器,速度性能更是有所欠缺,特别是在查询统计报表的时候,云上几秒钟的速度,本地企业需要几分钟以上,所以最近对企业数据库进行了性能优...
2024-01-10数据库管理中19个MySQL优化方法
MySQL数据库优化以后,不仅可以减少数据库的冗余,而且还可以让数据库运行速度都有所改变,下面使我们整理的19条非常好的MySQL数据库优化方法,参考一下。声明一下:下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree类型 ” 的一、EXPLAIN做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。下面来个简单的...
2024-01-10MYSQL数据库优化(一)
内存的读写速度远大于磁盘的读写速度,减少磁盘读写,可以作为重点优化方向。数据库内部最重要的就是存储结构,存储结构必然涉及到数据结构知识。比如用到了常用的哈希图、树。MYSQL数据库常用两种引擎,InnoDB、MyISAM,可以直接对表指定数据库引擎。MYSQL索引是一种数据结构,帮助更快的查...
2024-01-10【数据库】优化SQL语言
博客推行版本更新,成果积累制度,已经写过的博客还会再次更新,不断地琢磨,高质量高数量都是要追求的,工匠精神是学习必不可少的精神。因此,大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言,你们的支持是我最大的动力,你们敢投,我就敢肝 第...
2024-01-10数据库优化方法整理(开发人员实用)
很多程序员总是问如何学习数据库优化,有没有好的教材之类的问题。在书店也看到了许多数据库优化的专业书籍,但是感觉更多是面向 DBA 或者是 PL/SQL 开发方面的知识,个人感觉不太适合普通程序员。而要想做到数据库优化的高手,不是花几周,几个月就能达到的,这并不是因为数据库优化有多高...
2024-01-10MySQL数据库优化
数据库优化数据库优化分为以下几个大类:SQL语句优化事务优化表结构优化使用缓存和NoSQL数据库方式存储,如MongoDB/Memcached/Redis来缓解高并发下的数据库查询的压力减少数据库操作次数,尽量使用数据库访问驱动的批处理方法不常使用的数据迁移备份,避免每次都在海量数据中去检索SQL语句优化...
2024-01-10优化MySQL数据库中的查询语句详解
很多时候基于php+MySQL建立的网站所出现的系统性能瓶颈往往是出在MySQL上,而MySQL中用的最多的语句就是查询语句,因此,针对MySQL数据库查询语句的优化就显得至关重要!本文就此问题做出详细分析如下:1、判断是否向MySQL数据库请求了不需要的数据,如下列情况:(1)、查询不需要的数据,例如你...
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