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异步编程Ajax的详解，并对其进行封装整理

对于Ajax，肯定很多小伙伴都听过甚至用过了，那么没听过的也不用着急，本文会对Ajax进行讲解，其次，一定还有一些人只用过JQuery封装好了的Ajax却对原生的Ajax并不了解，那么也不用着急，本文从最基本的...Ajax开始讲起，然后最后会尽可能得模仿JQuery对其进行封装，让我刚才提到的两类人能对Ajax有进一步的了解。...不需要刷新整个页面，而只需要局部刷新） 提高页面的性能（只需要请求部分数据，所以数据量就明显下降了） （2）缺点 破坏了浏览器的前进和后退功能（Ajax不会改变网页URL，因此不会在浏览器记录前后页面） 对搜索引擎的支持较弱...对象 else { return new ActiveXObject() } } } （3）封装$.get方法 首先查阅JQuery的 get 方法可知，其接收四个参数：URL、data...} // 设置头部信息 xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded') // 发送请求，并携带参数

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Python对商品属性进行二次分类并输出多层嵌套字典

然并卵，我并没有天猫的相关数据，只有我公司的数据，但是这个数据肯定不能外泄，编数据又很麻烦，所以就不讲怎么用机器学习的算法去计算这个概率了，不过这也不难，待我有时间写个爬虫把数据弄下来再写，嘿嘿。...但是这个表有个缺陷，就是0值太多，而且没有排序，看起来很乱，所以我们用python中的字典进行排序。 废话不多说，上代码： ? ?...这个的难点在于python的多层嵌套字典的输出和删除python字典中的值，譬如在这里就是删除字典中value = 0的值，我最开始的时候是把value值提取出来放到一个列表里去删除，但是删除之后至少还会保留一个...0值，后来想到可以把字典的key和value反转，用dict.pop删除key = 0的键值对就可以了。...我们知道字典是无序的，所以只能把字典按照value排序，然后把排序后的结果存到一个list里，在和原来对应的key值列表组合成字典，这样就方便多了。

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出...（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...= df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

2.8K20

【前端部署第五篇】使用 docker 部署单页应用，挂载 nginx 配置文件并对其进行系列优化

包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下： 大纲 示例代码开源，置于 Github 中，演示如何对真实项目进行部署上线。...在这篇文章中，将会由 react-router-dom 实现一个简单的单页路由，并通过 Docker 进行部署。...**而旧有资源将不会进行访问。...传统的前端部署由运维进行主导，「每次上线都要邮件通知运维该项目前端的上线步骤」，由运维完成，前端对部署的自由度较小。...而前端关于部署自由度的延长，体现在以下两个方面: 通过 Docker 对前端进行容器化，再也无需邮件通知运维上线步骤 通过 Docker 与 nginx 配置文件对前端进行 nginx 的配置，一些细小琐碎但与项目强相关的配置无需运维介入

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Java定义一个抽象类科学家_Java程序设计作业

要进行异常处理，对输 入的不符合要求的字符串提示给用户，不能使程序崩溃。  2、有工人,农民,教师,科学家,服务生,其中,工人,农民,服务生只有基本工资....教师除基本工资外,还有课酬(元/天),科学家除基本工资外,还有年终奖,请你写 出相关类,将各种类型的员工的全年工资打印出来;  3、创建一个复数类complex，对复数进行数学运算，复数具有如下格式：...(参考)7*用输入/输出写一个程序，让用户输入一些姓名和电话。每一个姓名和 电话将加在文件里。用户通过输入”quit”来告诉系统整个列表已输入完毕。...如 果用户输完整个列表，程序将创建一个输出文件phoneno.dat。...，输出每个学生的信息，计算并输出这五个学生Java 语言成绩的平均值，以及计算并输出他们Java 语言成绩的最大值和最小值。

92410

挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...创建一个5x5矩阵, 其对角线下方的数值正好是1,2,3,4 (★☆☆) ? 19. 创建一个8x8矩阵并用棋盘图案填充它 (★☆☆) ? 20....给定一维数组，所有在3到8之间的元素都变成其负数(正->负, 负->正). (★☆☆) 26. 这段脚本的输出是什么？...创建一个大小为10的向量，值为0到1的小数(不包含0和1) (★★☆) 40. 创建一个大小为10的随机向量并对其进行排序 (★★☆) 41. 如何比np.sum更快地对一个小数组求和？...设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。

4.7K30

Python数据分析之Numpy入门

numpy中常用array函数创建数组，传入列表或元组即可 创建一维数组，并指定数组类型为int import numpy as np np.array([1,2,3],dtype=int) # 输出...对0、1、2轴进行索引，如果取o轴第2个元素、1轴第0个元素、2轴第3个元素，那么索引形式就为[2,0,3] import numpy as np # 创建三维数组 x3 = np.arange(24)....reshape(3,2,4) # 对该三维数组进行索引 x3[2,0,3] ''' 输出：19 三维数组形式： array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,...arr = np.random.randint(0,100,size=(5,7)) # 对该数组进行数据反转 arr[::-1,::-1] ''' 输出 array([[42, 49, 71, 20...公式:std = sqrt(mean((x - x-mean())**2)) 如果数组是[1,2,3,4],则其平均值为2.5，因此，差的平方是[2.25,0.25,0.25,2.25],并且其平均值的平方根除以

3.1K30

Data Science | Numpy基础(二)

一维数组的索引/切片 一维数组的索引和切片和Python中的列表相同，索引都是从0开始，切片都是左闭右开。...import numpy as np ar = np.arange(20) # 输出ar的第4个值 print(ar[3]) # 输出ar的前四个值 print(ar[:4]) >>> 4 [0 1 2...False False False] [False False True True] [ True True True True]] 当我们需要筛选出ar中大于3的值，就可以使用布尔值进行筛选....randn()和.rand()的认识还不够清晰，这里用可视化的方式展示一下： #平均分布 # numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布 data1...按照要求创建数组，通过索引，其ar[4]、ar[:2,3:]、ar[3][2]分别是多少 ? 按照要求创建数组，筛选出元素值大于5的值并生成新的数组 ?

82020

如何在Python和numpy中生成随机数

下面的示例演示了对伪随机数生成器进行播种，生成一些随机数，并显示重新播种生成器将导致生成相同的数字序列。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] 4 18 2 8 3 列表中的随机子样本 我们可能会需要重复从列表中随机选择项以创建随机选择的子集...使用sample（）函数可以完成此功能，这个函数从列表中选择随机样本而不进行替换。该函数需要的参数有列表和子集大小。请注意，这些选过的项实际上并未从原始列表中删除，只是被挑进了列表的副本。...如果未提供参数，则创建单个随机值。当然，也可以指定数组的大小。 下面的示例创建一个服从均匀分布的10个随机浮点值的数组。...下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。

19.2K30

解决TypeError: new(): data must be a sequence (got float)

这个错误通常出现在我们尝试创建一个包含浮点数的数据序列时。问题描述这个错误是由于我们尝试将一个浮点数作为参数传递给需要一个数据序列的函数或方法时触发的。...如果参数类型是浮点数，我们需要将其封装在适当的序列类型中，以满足函数或方法的要求。通过使用单元素列表、元组或其他适当的序列类型，我们可以解决这个错误并使程序顺利运行。...然后，我们将图像数据逐个封装在名为​​data​​的列表中。最后，我们将列表转换为NumPy数组并对其形状进行输出。...浮点数的数据序列指的是由多个浮点数按照一定顺序排列而形成的一组数据。在计算机编程和数据处理中，浮点数的数据序列常被用于表示连续的数值数据或进行数值计算。...这样，我们就可以方便地对这组浮点数进行遍历、切片、操作等操作。 浮点数的数据序列在许多领域及应用中都有广泛应用。例如，科学计算、金融分析、信号处理等领域常常需要处理连续的数值数据。

48530

NumPy 初学者指南中文第三版：1~5

创建一个由 5 个元素组成的 Python 列表，其值是 1-5。 创建一个 Python 列表，其中包含 5 个元素的值 0-4。 创建一个值为 1-5 的 NumPy 数组。...创建元组后，不允许我们更改元组元素的值或追加新元素。 这使元组比列表更安全，因为您不能偶然对其进行突变。 元组的常见用例是作为函数的返回值。...通过提供我们的函数名称summarize()来调用apply_along_axis()函数，我们将在稍后对其进行定义。...Accumulate", np.add.accumulate(a)) 累积的数组如下： Accumulate [ 0 1 3 6 10 15 21 28 36] reduceat()方法的解释有点复杂，因此让我们对其进行调用并逐步了解其算法...用frompyfunc()创建通用的斐波那契函数，并对其计时。 利萨如曲线 所有标准的三角函数，例如sin，cos，tan等，都由 NumPy 中的通用函数表示）。

1.4K10

Python：Numpy详解

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 ...输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时，这个数组能够用来计算，否则出错。...接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 ...如果提供了轴，则沿其计算。  算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。 ...numpy.lexsort() numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列。

3.5K00

Only one element tensors can be converted to Python scalars

如果没有明确指定缩减操作，如对元素求和或求平均，这个过程是不可能的。...提取特定元素：如果不想将整个张量转换为标量，可以使用方括号对张量进行索引，提取特定元素。例如，​​tensor[0].item()​​将提取第一个元素作为标量值。...在实际编程中，常常需要将其他数据类型转换为标量类型，以便于进行计算和处理。对于Python的数值类型（整数、浮点数、复数），可以直接使用标量类型进行操作。...而对于其他类型（如列表、字符串、字典等），需要针对具体的需求进行数据类型转换，将其转换为标量类型进行单值操作。 总结而言，Python标量是表示单个值的数据类型或变量，只能存储一个值。...它可以进行简单的运算和操作，并被用作容器对象的元素，有助于组织和处理数据。

28820

Python-Numpy数组计算

2、NumPy的主要功能：  ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具*线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能...，与列表的区别是：  数组对象内的元素类型必须相同数组大小不可修改 3、常用属性：  T 数组的转置（对高维数组而言）dtype 数组元素的数据类型size 数组元素的个数ndim 数组的维数shape...()         将列表转换为数组，可选择显式指定dtype     arange()        range的numpy版，支持浮点数     linspace()      类似arange(...问题1：对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组。...答案：a[[1,3,4,6,7]] 问题2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组。

2.3K40

python之基础篇（二）

字典属于可变对象   python中，组合数据类型也是对象，因此其可以嵌套，如['hello','world',[1,2,3]]   实质上，列表和元组并不真正存储数据，而是存放对象引用   python...对象可以具有其可以被调用的特定"方法（函数）"   元组、列表以及字符串等数据类型是"有大小的"，也即，其长度可以使用内置函数len()测量   4.输入/输出 python解释器提供了3种标准文件对象...python的print语句实现打印（一个对程序员友好的标准输出流接口）。   从技术角度来讲，print是把一个或多个对象转换为其文本表达形式，然后发送给标准输出或另一个类似文件的流。  ...字符 输出格式 d,i 十进制整数或长整数 u 无符号整数或长整数 o 八进制整数或长整数 x 十六进制整数或长整数 X 十六进制整数（大写字母） f 浮点数，如[-]m.dddddd e 浮点数，如[...python模块实际上就是包含python代码的.py文件，其拥有自定义的函数与类及变量等。   导入模块使用import语句进行，后跟模块名称（不能指定模块文件名的后缀.py）。

1.1K10

机器人CPP编程基础-04输入Input

初始化列表 C++20引入了初始化列表（Initializer List）语法，可以方便地对容器和其他变量进行初始化。...以下是一个示例，演示如何使用初始化列表对向量进行初始化： c复制代码 #include #include int main() { // 使用初始化列表对向量进行初始化...以下是一个示例，演示如何使用初始化列表对结构体进行初始化： c复制代码 #include struct Point { int x; int y; }; int...main() { // 使用初始化列表对Point结构体进行初始化 Point p = {10, 20}; // 输出结构体的成员值 std::cout << "x: " << p.x <...< ", y: " << p.y << std::endl; return 0; } 输出结果为： makefile复制代码 x: 10, y: 20 通过使用初始化列表，可以方便地对变量和容器进行初始化

20520

解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 假设出现错误的变量是xprint(x)如果输出中包含NaN，那么我们需要找到产生NaN值的原因，并采取相应的处理方法。...首先，我们需要检查数据中是否存在NaN值，并根据实际情况进行处理。如果数据中并不包含NaN值，我们可以使用相应的转换方法将浮点数转换为整数。希望这篇文章能帮助你解决类似的问题。...接着，使用​​fillna​​函数将NaN值替换为0，再使用​​astype​​方法将浮点数转换为整数类型。最后，打印输出了处理后的数据集。...例如，进行0除以0的操作会得到NaN，或者对一个非数值类型的变量进行数值运算也会得到NaN。在Python中，NaN表示为浮点数表示法​​nan​​。 NaN的特点包括：NaN不等于任何数，包括自己。...对NaN进行比较操作，结果通常为False。对NaN进行数学运算操作，结果通常是NaN。 在数据分析和处理中，NaN通常表示缺失的、无效的或不可计算的数据值。

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