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悠扬前奏的博客

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Kafka-6.配置-Kafka Connect Configs
3.5 Kafka Connect Configs 下面是Kafka Connect 框架的配置: NAME DESCRIPTION TYPE DEFAULT VALID VALUES IMPORTANCE config.storage.topic The name of the Kafka topic where connector configurations are stored string high group.id A unique string that identifies the Co
悠扬前奏
2019-06-11
1.7K2
Kafka-3.配置-Topic Config
和主题有关的配置既有服务器的默认值,也有可选的per-topic的覆盖值。如果没有per-topic的配置值,就用服务器的默认值。覆盖值能在创建主题的时候用一个或多个--config选项来设置。以下示例用一个名为my-topic的主题,其中包含自定义最大消息大小和刷新率:
悠扬前奏
2019-06-11
1.7K0
Jupyter notebook - %matplotlib inline
今天在学习过程中遇到以下代码: %matplotlib inline 查询后得知: 适用范围:是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候,才会经常用到%matplotlib 具体作用:调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候,或者生成一个figure画布的时候,可以直接在你的python console里面生成图像。 以为记
悠扬前奏
2019-06-02
9260
Anaconda-环境和包的管理
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包,执行显示的下载名命令:
悠扬前奏
2019-06-02
1.1K0
Tesseract-文字识别工具
最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个文字识别工具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本文流程都是基于mac。
悠扬前奏
2019-05-30
2.6K0
Seaborn-1. violinplot
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
悠扬前奏
2019-05-30
6430
Pandas-25.可视化
Pandas-25.可视化 用matplotlib库的plot()方法实现简单的可视化 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_ra
悠扬前奏
2019-05-29
6180
Pandas-20.级联
concat函数可以将Series,DataFrame和Panel对象之间相互组合在一起
悠扬前奏
2019-05-29
6370
Pandas-1. 数据结构
带有很多Java思维,不知道对不对。比如Java中的“数组”就自带了“长度不可变“的特性,类型相同自带了大小均匀“的特性。
悠扬前奏
2019-05-29
3740
Pandas-10.排序
sort_index()方法,通过传递axis参数和排序顺序,对DataFrame排序,默认升序:
悠扬前奏
2019-05-29
4970
Pandas-6.描述性函数
对Pandas中常用的描述性函数做一下记录: 拿一个DataFrame: import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26
悠扬前奏
2019-05-29
3070
Pandas-5.基本操作
1. Series基本功能 以如下Series作为例子 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4)) axes:返回行轴标签列表 print(s.axes) # [RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)] # 这是[0, 5)的紧凑格式即[0,1,2,3,4] empty:返回对象是否为空 print(s.empty) # False dtype:返回对象数据类型 pri
悠扬前奏
2019-05-29
3280
Pandas-9. 迭代
Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型,当迭代一个Series时,它被视为数组,基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。 基本迭代(对于i对象)产生:
悠扬前奏
2019-05-29
4830
Pandas-4. Panel
从warning信息可知,该方法已经废弃,建议用MultiIndex on a DataFrame来处理3D信息。
悠扬前奏
2019-05-29
8800
Pandas-19.合并/连接
使用how参数,指定连接方式,如果组合键没有出现在左侧或者右侧表中,连接表值为NA:
悠扬前奏
2019-05-29
7290
Pandas-14.统计函数
Pandas-14.统计函数 pct_change() Series,DataFrame和Panel都有pct_change()函数 将每个元素和前一个元素进行比较,计算变化百分比 默认列操作,通过axis = 1参数换成行 s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) print(s.pct_change()) ''' 0 NaN 1 1.000000 2 0.500000 3 0.333333 4 0.250000 5 0.200000 6
悠扬前奏
2019-05-29
6910
斐波拉契数列
用Python写斐波拉契数列。斐波拉契(Fibonacci)数列,除第一个和第二个数以外,后面的数字由前面两个数相加得到。
悠扬前奏
2019-05-28
4080
Pandas-3. DataFrame
Series组成的字典可以作为参数来创建DataFrame。其索引是所有Series的索引的并集。 例子:
悠扬前奏
2019-05-28
1.2K0
Pandas-7. 自定义/第三方库函数应用
通过将函数和适量参数作为pipe()的参数来执行自定义操作,对整个DataFrame有效。 例如,一下代码将DataFrame所有元素加2:
悠扬前奏
2019-05-28
6750
MySql时间函数
同now()函数不同的是,now()在执行开始时得到,sysdate()在函数执行时动态得到。
悠扬前奏
2019-05-28
5.1K0
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