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    aardio使用whttp库(winhttp)出现错误：beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在时，无法创建该文件。

    按照抓包的内容写好http请求代码后，总是运行出错：beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在时，无法创建该文件。...这个错误，翻遍整个网络也没有找到解决方法，甚至遇到这个问题的人都几乎没有，难道只有用aardio的winhttp才会遇到这个问题？ 这个问题困扰了我很久，网上没有资料，只能自己解决，或者不用。...偶尔来了灵感，感觉这个错误应该是重复创建了什么玩意导致的。...于是把发送请求时携带的header内容一条一条去掉尝试，最后发现是因为在header里面携带了Referer数据，这个数据可以在post函数的第4个参数中指定，但如果在header字符串内包含此数据的话...更新： 在后面的使用中，发现在使用inet.whttp库的post功能时，如果header中含有content-type: application/x-www-form-urlencoded这行时，也会提示这个错误

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    850K甲基化芯片数据的分析

    与测序相比，芯片的处理可能对计算资源的要求不算高，主要使用的工具就是R，但是R的使用比较耗内存，尤其是处理大批量数据的时候。...R的使用真的很耗内存，我有28个样本（14个control, 14个case), 之前4G内存的电脑，本地分析总时半路电脑就卡死了。...尤其要注意SampleGroup 这一列信息是否有，这一列信息代表你想比较的表型类型，比如癌和癌旁。...另一个我遇到过的一个隐形坑在Sentrix_ID，这一列数因为数字串很长，在Excel中可能以科学计数法显示，然后本来是长数字串后两位不一样的数字串都变为一样的，在读入时就会报重复字符的错误，所以这里一定要核查下长数字串的信息...，如果有错误，自己重新输入时以文档格式输入，或者前面加右单引‘。

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    高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

    在使用Python进行数据分析或科学计算时，Numpy库是非常重要的工具。它提供了高效的数组处理功能，而数组索引是Numpy的核心操作之一。通过数组索引，可以快速获取、修改和筛选数组中的元素。...# 使用np.where将大于5的元素设为1，其余元素设为0 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) result = np.where(arr...对于多维数组，可以使用条件索引提取满足条件的行、列或子数组。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。 基于条件索引选择行或列 有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。...# 创建一个3x3的数组 arr_2d = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) # 提取第二列中大于50的元素所在的行 rows

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    1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

    这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。 看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...这对于在Dataframe中创建新列非常有用。 比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！

    6.8K41

    基础篇：深入解析JAVA泛型

    4 类型擦除 创建泛型的实例时，jvm是会把具体类型擦除的；编译生成的字节码中不包含泛型中的类型参数，即ArrayList和ArrayList都擦除成了ArrayList...6 泛型变量TypeVariable （先临时定义一个名称，Test里的E为泛型参数）；泛型变量TypeVariable：泛型的泛型参数就是TypeVariable；当父类使用子类的泛型参数指定自身的泛型参数时...；或者泛型属性定义在泛型类A中，并使用泛型类A的泛型参数T时，其泛型参数都会被编译器定为泛型变量TypeVariable，而不是被擦除 public class MainTest {...直接使用无具体泛型变量的泛型，容易造成安全隐患；若在方法代码里进行类型转换，极容易出现ClassCastException错误 那泛型变量用Object代替不就行了？...无界通配符可以匹配任意类型；但是在使用？时，不能给泛型类的变量设置值，因为我们不知道具体类型是什么；如果强行设置新值，后面的读容易出现ClassCastException错误。

    1.4K20

    Pandas 数据类型概述与转换实战

    在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是很重要的，否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。...类型 Active 列应该是一个布尔值 也就是说，在我们进行数据分析之前，我们必须手动更正这些数据类型 在 pandas 中转换数据类型，有三个基本选项： 使用 astype() 强制转换数据类型 创建自定义函数来转换数据...).astype('float') 接下来处理 Active 列，自定义函数需要使用 np.where()。...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用，所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active...如果我们尝试使用 astype() 我们会得到一个错误（如前所述）。

    2.5K20

    Effective PySpark(PySpark 常见问题)

    (" ") 转化为udf函数并且使用。...(StringType())) documentDF.select(ss("text").alias("text_array")).show() 唯一麻烦的是，定义好udf函数时，你需要指定返回值的类型...使用Python 的udf函数，显然效率是会受到损伤的，我们建议使用标准库的函数，具体这么用： from pyspark.sql import functions as f documentDF.select...另外，在使用UDF函数的时候，发现列是NoneType 或者null,那么有两种可能： 在PySpark里，有时候会发现udf函数返回的值总为null,可能的原因有： 忘了写return def abc...比如你明明是一个FloatType,但是你定义的时候说是一个ArrayType,这个时候似乎不会报错，而是udf函数执行会是null. 这个问题之前在处理二进制字段时遇到了。

    2.2K30

    Python 数组操作_python中数组的表示形式

    二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np 2.使用数组的基本案例 （1）创建一个长度为10，元素全为0的ndarray对象；可以使用numpy中的zeros...) 我们可以利用arange函数先创建一个由10到25的数组，再利用reshape函数改变其结构，使其变为4*4的二维数组 输出： ​ （2）打印输出第二行、第二列的元素； import numpy...，如array[0:2,:] 输出： ​ （4）打印输出第一行、第三行、第一列、第三列的元素； import numpy as np array1=np.arange(10,26).reshape(4,4...arr1=np.arange(0,27).reshape(3,3,3) print(arr1) 与创建二维数组时相同的方法创建一个0到26的3*3*3数组 输出： ​ （2）计算数组中各元素的平方根...(arr2<3,9,arr2) arr3=arr1[arr1<arr2] print(arr3) ---- 在使用比较运算符时其返回的一定是一维数组 输出： ​ 总结 本文为一些基础的numpy函数的操作

    2.9K10

    Python NumPy数据处理与性能提升秘籍

    基本索引与切片回顾 在深入高级索引之前，先回顾 NumPy 数组的基本索引和切片操作： import numpy as np # 创建示例数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [...：\n", arr[:, 1:]) # 提取第2列及以后的所有列 输出： 单个元素索引： 6 行切片： [[4 5 6] [7 8 9]] 列切片： [[2 3] [5 6] [8...布尔索引 布尔索引允许根据条件对数组的元素进行筛选： # 创建示例数组 arr = np.array([10, 15, 20, 25, 30]) # 筛选出大于20的元素 bool_idx = arr...np.where 条件索引 np.where 提供了一种条件筛选和索引的方法： # 示例：筛选大于20的元素索引 arr = np.array([10, 15, 20, 25, 30]) indices...# 输出 [ 0 0 20 25 30] 性能优化方法 在处理大规模数据时，优化索引操作可以显著提高性能。

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    如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

    最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...缺点：使用了两次数组重塑操作，可能会带来一定的性能开销，特别是在处理更大的数组时。只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。...在选择使用哪一段代码时，可以根据具体需求和性能考虑做出选择。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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    熬夜整理的万字CC++总结（三），值得收藏

    在以下例子中，我们将使用二进制计数法写出值，以便您可以了解对位发生的操作。在一个实际程序中，您可以使用一般的形式的整数变量或常量。...为了说明这个概念，请考虑下面两个声明： int a[10]; int *b; 声明一个数组时，编译器根据声明所指定的元素数量为数组分配内存空间，然后再创建数组名，指向这段空间的起始位置。...typedef int(ArrayType)[10]; //int ArrayType[10]; //定义一个数组，数组名为ArrayType ArrayType myarr; //等价于 int...p[] = { "bbb", "aaa", "ccc", "eee", "ddd"}; //char** p = { "aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee" }; //错误...当数组名作为函数参数时，实际传递给函数的是一个指向数组第 1 个元素的指针。 我们不单可以创建指向普通变量的指针，也可创建指向数组的指针。

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    数据分析之numpy

    [0][1] = 999 ndarray9 = np.ones_like(ndarray5) # 按照 ndarray5 的shape创建数组 empty和empty_like创建空数组 用于创建空数组...# 该函数用于创建一个N*N的矩阵，对角线为1，其余为0. ndarray16 = np.eye(5) 使用astype函数转换数组类型 如果浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断 -- 取整 如果某些字符串数组表示的全是数字...arr3 = np.where(arr1 > arr2, arr1, arr2) print(arr3) 多维数组默认统计全部数据，添加axis参数可以按指定轴心统计，值为0则按列统计，值为1则按行统计...numpy提供的where函数 三目运算符 如果符合条件 结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中 使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于...20的元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3 > 20, 666, ndarray3) # 将大于13，并且小于17的元素替换成100 ret2 = np.where(ndarray3

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    决策树

    用第5列属性进行划分，属性0对应着分类0，属性1对应着分类0，属性2对应着分类0和1，此时树的结构是这样的： ? 7.png 第二个属性如何计算呢？ 找出第5列属性的值为2所对应的类别。...再找出这些类别对应的各列属性值（不包含第5列属性），得 2,2,2,2,1,0 2,2,2,2,2,0 2,2,2,4,0,1 2,2,2,4,1,1 这里前五列表示属性0，1，2，3，4；最后一列表示分类...第3个属性取值为2时，分类为0；取值为4时，分类为1。 此时的决策树为 ?...，最后一列是实际结果，用来和预测结果做比较。...，用于决策树的构建 # pre_pruning: 表示是否进行预剪枝 # check_attr: 在预剪枝时，用作测试数据的属性集合 # check_label: 在预剪枝时，用作测试数据的验证标签

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