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使用Numpy验证Google GRE的随机选择算法

最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...，然后再统计每台服务器被选中的次数，并对次数排序并画图，然后就能够出来书中的图的样式。...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块

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根据不同条件使用不同实现类的业务代码设计

场景 此时有一个场景，需要设计一个根据不同的状态和条件采用不同的业务处理方式。 这样大家可能不是太理解。...AliPayServiceImpl implements PayService {} 但是仔细思考后，还是存在一些问题 如果增加一个支付方式后还需要修改，PayWay这个枚举类型 在程序中，仍需要根据不同的条件做...先思考一下这个if else的作用是什么？ 答：根据思路①描述，这个if else是用来确定采用哪种支付方式。...我们可以将这块代码抽离出来，让对应的业务实现类实现自己的逻辑实现，然后根据返回值true 或者false决定是否过滤掉这个业务实现类。...就连之前设计的枚举都可以不用，可扩展性大大提升。如需使用，只需修改对应的入参和对应的名称即可。

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使用Numpy对特征中的异常值进行替换及条件替换方式

原始数据为Excel文件，由传感器获得，通过Pyhton xlrd模块读入，读入后为数组形式，由于其存在部分异常值和缺失值，所以便利用Numpy对其中的异常值进行替换或条件替换。 1....按列进行条件替换 当利用’3σ准则’或者箱型图进行异常值判断时，通常需要对 upper 或 < lower的值进行处理，这时就需要按列进行条件替换了。...补充知识：Python之dataframe修改异常值—按行判断值是否大于平均值的指定倍数，如果是则用均值替换 如下所示： ?...2: x[i] = x_mean # print(i) return x df = df.apply(lambda x:panduan(x),axis=1) 以上这篇使用...Numpy对特征中的异常值进行替换及条件替换方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Spring Boot2.x-06Spring Boot基础-使用@Conditional注解根据特定的条件装配bean

文章目录 概述 例子 Step1 实现Condition接口，重写matches方法 Step2 在对应的@Bean上使用@Conditional注解 测试 其他相关的注解 概述 假设在某些特定的场景下...，希望根据特定的条件去加载某个或某些bean，我们可以使用@Condtional注解， Spring 4.0的时候加入的这个注解。...org.springframework.core.type.AnnotatedTypeMetadata; /** * */ public class DatabaseCondtional implements Condition { /** * 数据库bean的装配条件...Override public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) { // 根据...Bean上使用@Conditional注解 package com.artisan.springbootmaster.conditional; import org.apache.commons.dbcp2

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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks超细致解析：使用条件Gan经行图像的转换

根据之前那个Gan网络的意义，我们要明白实际上这篇论文框架可以通用的原因是Gan可以学习到loss,自己理解下的话大概是这个意思，判别网络的目的就是判定得到的图片是否符合要求是吧? ...一个有趣的例子，面临一个选择，既可以画一只绿色的鹦鹉，也可以画一只蓝色的鹦鹉，但是你画的必须是其中之一。...而一个对抗式网络则可以画出蓝色或绿色的鹦鹉，也可以在利用鹦鹉的｛蓝，绿｝概率分布随机地选择一种颜色。但它绝不会画出某种自然鹦鹉不存在的中间色。...这篇论文使用的是一个条件对抗生成网络（Conditional Adversarial network), 区别与Gan的话，就是可以加约束条件。例如类别信息,或者其他模态的数据。...顺便提一嘴，网站里面的猫，边->鞋，或者包，可能是利用了条件对抗生成模型中那个条件，就是cgan上面图的y变量。

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疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

鸭哥这次教大家Python数据分析的两个基础包Numpy和Pandas。 首先导入这两个包。...salesDf.iloc[0.1] #获取第一行,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc[:,0] #根据行号和列名称来查询值 salesDf.loc...[0,'商品编码'] #获取第一行 salesDf.loc[0,:] #获取‘商品名称’这一列 salesDf.loc[:,'商品名称'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据...3) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查询某一列的数据类型 salesDf.loc[:,'销售数量'].dtype #查看每一列的统计数值 salesDf.describe()...(5) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查看每一列的数据类型 salesDf.dtypes 2.数据清洗 1)选择子集(本案例不需要选择子集) subSalesDf=salesDf.loc

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手把手教你学Numpy教程，从此数据处理不再慌【三】——索引篇

由于我们是对行切片，默认保留这一行的所有数据。 如果我们并不需要所有数据，而是只需要某一列的固定数据，可以写成这样： ?...这样切片获得的数据大概是这样的： ? 也就是说在numpy的数组当中各个维度是分开的，每一个维度都支持切片。我们可以根据我们的需要切片或者是固定下标来获取我们想要的切片。...这是非常有用的数据获取方式，我们可以直接将判断条件放入索引当中进行数据的过滤，如果应用熟练了会非常方便。 再举个例子，假如我们要根据二维数据的第一列的数据进行过滤，仅仅保留第一列数据大于0.5的。...如果按照传统的方法我们需要用一个循环去过滤，但是使用bool类型索引，我们可以只需要一行搞定： arr[arr[:, 0] > 0.5] 如果有多个条件，我们可以用位运算的与或非进行连接。...总结 今天关于numpy当中索引的使用和介绍就到这里，仅仅看介绍可能感受并不明显。但如果上手用numpy做过一次数据处理和实现过机器学习的模型，相信一定可以感受到它的易用性和强大的功能。

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Python第三十课：NumPy遍历

上一课我们学习的是索引NumPy数组的具体元素，包括单个元素索引，范围元素索引以及条件元素索引。这一节课我们尝试用循环的方式，遍历数组中所有元素。...这个参数叫order，有两个值可以选择，如果order='C'，那么就会按行优先的顺序访问；如果order='F'，那么则会按列顺序优先访问。我们来看个例子： ?...03 修改元素 nditer在遍历数组的时候，给我们提供了一个读写的选项，也就是说，我们根据这个读写开关可以改变数组的数值。...04 外部循环 上面的所有例子都是逐一访问数组中的每个元素，我们还可以一次访问某一个行或者某一列，这时候要 用到external_loop，对应的参数叫flags。...配合上控制顺序的参数order就可以一列一列输出或者按行顺序输出： ? 我们分别尝试了两种顺序的外部循环遍历数组D，F对应列优先顺序，而C对应行优先的顺。

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Python数据分析库Pandas

本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...在实际操作中，我们可以根据具体需求选择不同的方法和函数来完成数据处理和分析。

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软件测试|Python科学计算神器numpy教程（四）

例如，对于一维数组，可以使用array[index]来访问特定位置的元素；对于二维数组，可以使用array[row_index, column_index]来访问特定行和列位置的元素。...输出第一个元素：1print(arr[1, 2]) # 输出第二行第三列的元素：6print(arr[2, 0]) # 输出第三行第一列的元素：7数组切片NumPy的切片功能允许我们提取数组的子集，...，允许我们根据特定条件或索引数组来访问和修改数组的元素。...通过灵活运用索引和切片操作，我们可以轻松地选择和操作数组中的数据子集，从而实现更高效、精确的数据分析和科学计算。...无论是提取特定元素、选择数据子集还是进行数组操作，NumPy的索引和切片功能为我们提供了强大而灵活的工具。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。

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利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。...本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...字典的键表示列名，对应的值是列表类型，表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构，并且每个列都有相应的标签，方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。...例如，要访问DataFrame中的一列数据，可以使用列名：# 访问列print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame中的一行数据，可以使用iloc和loc方法：# 访问行print...(df.iloc[0]) # 根据索引访问print(df.loc[0]) # 根据标签访问运行结果如下要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：# 筛选数据filtered_df

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炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 所以，Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...这里需要注意的是axis这个参数，在2维数据中，axis = 0表示选择行，axis = 1表示选择列，但不能机械的认为0就表示行，1就表示列，注意前提2维数据中。...切片的第一个元素:表示的是选择所有行，第二个元素:-1表示的是从第0列至最后一列（不包含），所以结果如上所示。...默认k = 0，取主对角线； k = 1时，取主对角线上面1行的元素； k = -1时，取主对角线下面1行的元素。 思考：这个函数只能选择主对角线上的元素，那如果想要获取副对角线上的元素呢？...array([0, 1, 2]) 通过布尔运算筛选 这里在中括号中添加筛选条件，当该条件的结果为True时（即满足条件时），返回该值。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

import numpy as np import pandas as pd 1. Query 我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法是query函数。...where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。

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Python按需将表格中的每行复制不同次的方法

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数，而不符合要求的那一行则不复制；并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。   ...现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...，那么就将这一行复制指定的次数（复制的意思相当于就是，新生成一个和当前行一摸一样数据的新行）；而对于符合我们要求的行，其具体要复制的次数也不是固定的，也要根据这一行的这一列数据的值来判断——比如如果这个数据在某一个值域内...首先，我们需要导入所需的库，包括numpy、pandas和matplotlib.pyplot等，用于后续的数据处理和绘图操作。...在这里，我们根据特定的条件，为每个值设定重复的次数。根据inf_dif列的值，将相应的重复次数存储在num列表中。根据不同的条件，使用条件表达式（if-else语句）分别设定了不同的重复次数。

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炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 所以，Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...这里需要注意的是axis这个参数，在2维数据中，axis = 0表示选择行，axis = 1表示选择列，但不能机械的认为0就表示行，1就表示列，注意前提2维数据中。...切片的第一个元素:表示的是选择所有行，第二个元素:-1表示的是从第0列至最后一列（不包含），所以结果如上所示。...默认k = 0，取主对角线； k = 1时，取主对角线上面1行的元素； k = -1时，取主对角线下面1行的元素。 思考：这个函数只能选择主对角线上的元素，那如果想要获取副对角线上的元素呢？...array([0, 1, 2]) 通过布尔运算筛选 这里在中括号中添加筛选条件，当该条件的结果为True时（即满足条件时），返回该值。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。

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再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！

3 Example 4 Example 5 对最后一列求和 第一列总和 第二列总和 第一列和第二列的总和 最后一列的总和 满足条件，则替换 Numpy 元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于...1 Example 2 Example 3 不截断地打印完整的 NumPy 数组 将 Numpy 转换为列表 将字符串数组转换为浮点数数组 计算 NumPy 数组中每一列的总和 使用 Python 中的值创建...数组的平均值 计算每列的平均值 计算每一行的平均值 仅第一列的平均值 仅第二列的平均值 检测 NumPy 数组是否包含至少一个非数字值 在 Python 中附加 NumPy 数组 使用 numpy.any...，用于根据给定条件从数组中选择性地选取值 标准集合操作的 NumPy 示例 1有多个条件时替换 Numpy 数组中的元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 import numpy as np the_array...逻辑操作，用于根据给定条件从数组中选择性地选取值 import numpy as np thearray = np.array([[10, 20, 30], [14, 24, 36]]) print

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