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从DataFrame中删除列

在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...，同时删除行和列，并且你可以传入多个值，即删除多行或者多列。...如果这些对你来说都不是很清楚，建议参阅《跟老齐学Python：数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外，还有别的方法可以删除列。...我们知道，如果用类似df.b这样访问属性的形式，也能得到DataFrame对象的列，虽然这种方法我不是很提倡使用，但很多数据科学的民工都这么干。...当然，并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的，而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。

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Java中的静态绑定和动态绑定

在Java中存在两种绑定方式，一种为静态绑定，又称作早期绑定。另一种就是动态绑定，亦称为后期绑定。...而虚方法（可以被子类重写的方法）则会根据运行时的对象进行动态绑定。 静态绑定使用类信息来完成，而动态绑定则需要使用对象信息来完成。...这一结果的产生的原因是因为在运行时发生了动态绑定，在绑定过程中需要确定调用哪个版本的call方法实现。...验证 使用javap不能直接验证动态绑定，然后如果证明没有进行静态绑定，那么就说明进行了动态绑定。...所以，有些实际可以静态绑定的，考虑到安全和一致性，就索性都进行了动态绑定。 得到的优化启示？ 由于动态绑定需要在运行时确定执行哪个版本的方法实现或者变量，比起静态绑定起来要耗时。

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Java中的静态绑定和动态绑定

在Java中存在两种绑定方式，一种为静态绑定，又称作早期绑定。另一种就是动态绑定，亦称为后期绑定。...而虚方法（可以被子类重写的方法）则会根据运行时的对象进行动态绑定。 静态绑定使用类信息来完成，而动态绑定则需要使用对象信息来完成。...这一结果的产生的原因是因为在运行时发生了动态绑定，在绑定过程中需要确定调用哪个版本的call方 法实现。...验证 使用javap不能直接验证动态绑定，然后如果证明没有进行静态绑定，那么就说明进行了动态绑定。...所以，有些实际可以静态绑定的，考虑到安全和一致性，就索性都进行了动态绑定。 得到的优化启示？ 由于动态绑定需要在运行时确定执行哪个版本的方法实现或者变量，比起静态绑定起来要耗时。

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Java中的静态绑定和动态绑定

在Java中存在两种绑定方式，一种为静态绑定，又称作早期绑定。另一种就是动态绑定，亦称为后期绑定。...而虚方法（可以被子类重写的方法）则会根据运行时的对象进行动态绑定。 静态绑定使用类信息来完成，而动态绑定则需要使用对象信息来完成。...这一结果的产生的原因是因为在运行时发生了动态绑定，在绑定过程中需要确定调用哪个版本的call方 法实现。...验证 使用javap不能直接验证动态绑定，然后如果证明没有进行静态绑定，那么就说明进行了动态绑定。...所以，有些实际可以静态绑定的，考虑到安全和一致性，就索性都进行了动态绑定。 得到的优化启示？ 由于动态绑定需要在运行时确定执行哪个版本的方法实现或者变量，比起静态绑定起来要耗时。

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Java中的静态代理和动态代理

所谓静态也就是在程序运行前就已经存在代理类的字节码文件，代理类和委托类的关系在运行前就确定了。...JDK中关于动态代理的重要api如下： java.lang.reflect.Proxy 这是Java 动态代理机制生成的所有动态代理类的父类，它提供了一组静态方法来为一组接口动态地生成代理类及其对象。...Proxy静态方法生成动态代理类同样需要通过类装载器来进行装载才能使用，它与普通类的唯一区别就是其字节码是由JVM 在运行时动态生成的而非预先存在于任何一个.class 文件中。...代理类的根类java.lang.Object 中的三个方法：hashCode，equals 和 toString也同样会被分派到调用处理器的invoke 方法中执行。...静态代理和动态代理最重要的四个知识点 1.静态代理在程序运行前就已经存在代理类的字节码文件中确认了代理类和委托类的关系； 2.动态代理类的源码是在程序运行期间由JVM根据反射等机制动态的生成，所以不存在代理类的字节码文件

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python爬虫中的静态网页和动态网页！

当我们在编写一个爬虫程序前，首先要明确待爬取的页面是静态的，还是动态的，只有确定了页面类型，才方便后续对网页进行分析和程序编写。对于不同的网页类型，编写爬虫程序时所使用的方法也不尽相同。...今天我带大家了解一下静态网页和动态网页的相关概念。...静态网页 静态网页是标准的 HTML 文件，通过 GET 请求方法可以直接获取，文件的扩展名是.html、.htm等，网面中可以包含文本、图像、声音、FLASH 动画、客户端脚本和其他插件程序等。...静态网页的数据全部包含在 HTML 中，因此爬虫程序可以直接在 HTML 中提取数据。通过分析静态网页的 URL，并找到 URL 查询参数的变化规律，就可以实现页面抓取。...下面看一个具体的实例：打开百度图片（https://image.baidu.com/）并搜索 Python，当滚动鼠标滑轮时，网页会从服务器数据库自动加载数据并渲染页面，这是动态网页和静态网页最基本的区别

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values_array = df[["label"]].values 这行代码从 DataFrame df 中提取 “label” 列，并将其转换为 NumPy 数组。....print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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Android中的人脸检测的示例代码（静态和动态）

Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有10多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并加入到android中。...（3） 静态图片处理代码实例： 通过对位图的处理，捕获位图中的人脸，并以绿框显示，有多个人脸就提示多个绿框。...（4） 动态预览识别人脸代码实例 该过程用于后台工作，没有界面也没有预览。所以没有采用上面那种处理位图资源的方式。...= System.currentTimeMillis(); //记录摄像头返回数据的时间 mSpecPreviewTime = mScanEndTime - mScanBeginTime; //从onPreviewFrame...localSize.width, localSize.height), 80, localByteArrayOutputStream); //把摄像头回调数据转成YUV，再按图像尺寸压缩成JPEG，从输出流中转成数组

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静态测试和动态测试的区别在哪里?_软件测试中的静态测试

1.静态测试 静态测试（static testing）就是不实际运行被测软件，而只是静态地检查程序代码、界面或文档中可能存在的错误的过程。...包括对代码测试、界面测试和文档测试三个方面： 对于代码测试，主要测试代码是否符合相应的标准和规范。 对于界面测试，主要测试软件的实际界面与需求中的说明是否相符。...对于文档测试，主要测试用户手册和需求说明是否符合用户的实际需求。 2....动态测试 动态测试（dynamic testing），指的是实际运行被测程序，输入相应的测试数据，检查实际输出结果和预期结果是否相符的过程，所以判断一个测试属于动态测试还是静态的，唯一的标准就是看是否运行程序...黑盒测试有可能是动态测试（运行程序，看输入输出），也有可能是静态测试（不运行，只看界面） 白盒测试有可能是动态测试（运行程序并分析代码结构），也有可能是静态测试（不运行程序，只静态察看代码）

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Linux 中的静态库和动态库简介及生成过程示例

Linux中的静态库和动态库简介及生成过程示例 【文章摘要】 在实际的软件开发项目中，不是每一行代码都需要我们亲自写。...在Linux中，库分为静态库和动态库两种。 本文对静态库和动态库进行了详细的介绍，并用实际的C代码演示了这两种库的生成过程。...一、静态库和动态库简介 众所周知，程序一般需要经过预处理、编译、汇编和链接这几个步骤才能变成可执行的程序。在实际的软件开发中，对于一些需要被许多模块反复使用的公共代码，我们就将它们编译为库文件。...Linux支持的库分为静态库和动态库，动态库又称共享库。一般说来，Linux中的一些重要的库是存放在lib目录下的。 静态库文件的后缀为.a，在Linux下一般命名为libxxx.a。...四、总结 有关生成静态库和动态库的命令，说明如下： 第一，在本文中，我们使用的生成静态库的命令形如“ar -r test.a test.o”，其中，-r是replace的意思，表示如果当前插入的模块名已经在库中存在

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linux中的两种共享代码方式静态库和动态库

共享代码 随着软件开发的发展，人们发现很多应用的代码是相同的，也就是说这些代码可以被共享，因此，人们提出了静态库和动态库两种方案来解决代码共享的问题。...静态库 静态库，顾名思义，它是静态的，也就说它不会被动态编译，它只会静态编译，节省了编译时间，提高了编译速度。同一份静态库，可以被多个程序进行编译，也就实现了代码的复用共享。...动态库 动态库，就是程序应用启动的时候，动态加载的，因为它一般是在系统运行的时候就已经运行的动态库，因此其它应用可以直接使用它，并且同一个动态库可以被多个应用共享使用，在系统中对于一个动态库只会存在一份...如果你的程序需要xx.so动态库，而系统路径中没有它的话，你可以通过LD_LIBRARY_PATH 将你需要的动态库添加到系统路径中。...总结 人们为了减少冗余代码，提出了共享库的概念，在链接的时候和程序一同打包成一个可执行文件的这个库就是静态库，反之，在链接的时候不将动态库打包进可执行文件，只是标记运行需要此共享库，这就是动态库。

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C++中关于[]静态数组和new分配的动态数组的区别分析

大家好，又见面了，我是全栈君 这篇文章主要介绍了C++中关于[]静态数组和new分配的动态数组的区别分析,很重要的概念,需要的朋友可以参考下 本文以实例分析了C++语言中关于[]静态数组和new分配的动态数组的区别...如果想通过函数返回一个数组，可以在函数中用new动态创建该数组，然后返回其首地址。...其原因可以这样理解，因为[]静态数组是在栈中申请的，而函数中的局部变量也是在栈中的，而new动态数组是在堆中的分配的，所以函数返回后，栈中的东西被自动释放，而堆中的东西如果没有delete不会自动释放。...例子如下： int *test(int *b) //b可以是静态数组的数组名，也可以是动态数组的首地址 { for(int i=0;i<5;i++) //输出传入的数组各元素 cout<<*(...b+i)<<" "; cout<<endl; int *c=new int[5]; //动态创建一个数组 //如果将绿色部分换为int c[5];则主函数中调用test无法得到c数组 for

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华为ensp中nat地址转换(静态nat 动态nat NAPT 和Easy IP)配置命令

接下来我会分几个方面初步将静态nat和napt easy ip 首先基本的环境配置 AR1的基本配置 //基本的IP配置和默认路由指向外网 sys Enter system view,...静态NAT通常用于允许内部网络上的设备访问互联网。 静态NAT的工作原理是创建一个内部IP地址和公有IP地址之间的静态映射。...优点 简单易懂：静态NAT的实现相对简单，易于理解和配置。 一对一映射：每个内部主机都可以具有唯一的公有IP地址，避免了IP地址冲突和重复问题。...测试 内网访问公网的pc可以访问成功 2.NAPT配置 NAPT（网络地址和端口转换）是一种动态 NAT（网络地址转换），可转换 IP 地址和端口号。...灵活性：NAPT 支持动态连接，允许内部设备发起和接收来自外部设备的连接，而无需分配静态 IP 地址。

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浅谈JAVA中静态绑定和动态绑定（源自《深入理解Java虚拟机》）

参考链接： Java中的静态绑定与动态绑定 静态绑定：又称“前期绑定”，发生在编译期； 主要是方法重载（overload）； 在编译阶段，javac编译器会根据参数的静态类型决定使用哪个重载版本。 ...动态绑定：又称“后期绑定”，发生在运行期； 主要是方法重写（override）； 在运行阶段，Java虚拟机根据参数的实际类型决定调用哪个重写版本，查找的顺序是从子类->父类，直到找到该方法的声明为止；...解释：上面代码中的”Human”称为变量的静态类型，“Man”和“Woman”称为变量的实际类型。...（2）动态绑定：  示例：  public class TestDynamicDispatch {     static abstract class Human{         protected...解释：上面的代码中调用sayHello（）方法时根据new创建的实际对象确定调用该对象内的该方法。  补充：Java语言中方法重写的本质：在运行期确定对象的实际类型。

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Java中的方法调用分析！详细解析静态分派和动态分派的执行过程

Man为变量的实际类型 静态类型和实际类型在程序中都会放生变化: 静态类型: 静态类型的变化仅仅在使用时发生 变量本身的静态类型不会被改变 最终的静态类型在编译器中可知 实际类型: 实际类型变化的结果在运行期才确定下来...静态类型的Human两个变量man和woman在调用sayHello() 方法时执行了不同的行为 变量man在两次调用中执行了不同的方法 导致这个现象的额原因 :这两个变量的实际类型不同 Java虚拟机是如何根据实际类型分派方法的执行版本的...: 从invokevirtual指令的多态查找过程开始 ,invokevirtual指令运行时解析过程大致分为以下几个步骤: 找到操作数栈顶的第一个元素所指向的对象的实际类型,记作C 如果在类型C中找到与常量中的描述符和简单名称相符合的方法...invokevirtual指令把常量池中的类方法符号引用解析到了不同的直接引用上 这种在运行时期根据实际类型确定方法执行版本的分派过程就叫做动态分派 虚拟机动态分派的实现 虚拟机概念解析的模式就是静态分派和动态分派...,可以理解虚拟机在分派中 "会做什么" 这个问题 虚拟机 "具体是如何做到的" 在各种虚拟机实现上会有差别: 由于动态分派是非常频繁的动作,而且动态分派的方法版本选择过程需要运行时在类的方法元数据中搜索合适的目标方法

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如何使用apk2url从APK中快速提取IP地址和URL节点

关于apk2url apk2url是一款功能强大的公开资源情报OSINT工具，该工具可以通过对APK文件执行反汇编和反编译，以从中快速提取出IP地址和URL节点，然后将结果过滤并存储到一个.txt输出文件中...该工具本质上是一个Shell脚本，专为红队研究人员、渗透测试人员和安全开发人员设计，能够实现快速数据收集与提取，并识别目标应用程序相关连的节点信息。...值得一提的是，该工具与APKleaks、MobSF和AppInfoScanner等工具相比，能够提取出更多的节点信息。...22.04 工具安装 广大研究人员可以直接使用下列命令将该工具源码克隆至本地： git clone https://github.com/n0mi1k/apk2url.git 然后切换到项目目录中，...URL paths _uniq.txt - Contains unique endpoint domains and IPs 默认配置下，工具不会记录发现节点的Android文件名称和路径

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C++中关于使用[]定义的静态数组和new分配的动态数组的区别

静态数组： int a[20]; int b[] = {1, 2, 3} 静态数组的长度为常量，在栈中分配内存空间，会自动释放。使用sizeof时，计算的是整个数组的字节大小。...动态数组： int len = 20; int *a = new int[len]; delete a; 动态数组在堆中分配内存，必须手动释放。...在使用时，如果数组大小已经确定，可以使用静态数组，效率较高；如果数组大小需要在运行时确定（比如用户输入，函数参数传递等），则使用动态数组。...此外，如果需要在函数中返回数组，则必须注意用静态数组时，由于内存在栈中分配，函数执行完毕时会自动销毁，所以返回一个静态数组变量是无意义的；使用动态数组就可以返回，并在不需要时注意delete释放堆中的内存

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的

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