而边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备来降低成本。 ? 由于具有吸引人的优势，云计算架构师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。...主要有两种类型： •设备-边缘计算，其中直接在客户端设备上处理数据。 •云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。...如果企业使用云计算-边缘计算架构，那么最终用户使用的设备类型并不重要，因为不会将数据存储或处理从中央云转移到这些设备。与其相反，企业需要将负载转移到在云计算-边缘计算运行的服务器。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多，也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力，也没有超低延迟要求，如果打开灯具需要一两秒钟的时间，那没什么大不了的。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。...（hierarchical indexing） 下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。...统计计算和描述 示例代码： import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns
有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
静态数据包括： 在namespace内定义的名字空间域变量 √ 在类中被声明为static的类域变量 √ 在函数中被声明为static的局部静态变量 × 在文件中被定义的全局变量（不管有没有static...修饰） √ 上面提到的非局部静态数据指的就是除去第3种情形之外，其他的1、2、4情形。...综上所言，本文的标题的含义是：如果在多文件中，分别定义了多个静态数据（不含局部变量），那么他们之间的相互依赖关系将会出现微妙的窘境。 什么窘境呢？...事情是这样的，由于静态数据会在程序运行开始时刻进行初始化（不管是指定初始化，还是系统自动初始化），并且C++标准没有规定多个文件中的这些静态数据的初始化次序，这就会带来一个问题：如果非局部静态数据相互依赖...因此，MF很有可能调用了一个未初始化对象的startup函数，这很尴尬。 避免这种情况做法也很简单，那就是定义一个函数，专门用来处理这些引发麻烦的多编译单元里的非局部静态数据。
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID： 用户ID placeID：餐厅ID rating：总体评分 food_rating...：食物评分 service_rating：服务评分 我们使用pandas来读取数据： import numpy as np path = '.....132583 4 132584 6 132594 5 132608 6 132609 5 132613 6 dtype: int64 如果投票人数太少，那么这些数据其实是不客观的...2.000000 1.750000 134976 1.750000 1.750000 135055 1.714286 1.714286 135075 1.692308 1.692308 我们还可以计算平均总评分和平均食物评分的差值
我们可以通过Rowkey来查询这些数据，但是我们却没办法实现这些文本文件的全文索引。这时我们就需要借助Lily HBase Indexer在Solr中建立全文索引来实现。...Lily HBase Indexer提供了快速、简单的HBase的内容检索方案，它可以帮助你在Solr中建立HBase的数据索引，从而通过Solr进行数据检索。...1.如上图所示，CDH提供了批量和准实时两种基于HBase的数据在Solr中建立索引的方案和自动化工具，避免你开发代码。本文后面描述的实操内容是基于图中上半部分的批量建立索引的方式。...注意Solr在建立全文索引的过程中，必须指定唯一键（uniqueKey），类似主键，唯一确定一行数据，我们这里的示例使用的是HBase中的Rowkey。如果没有，你可以让solr自动生成。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便的对HBase中的数据在Solr中进行索引，包含HBase的二级索引，以及非结构化文本数据的全文索引。
事故已经发生了，但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗？今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析。...接下来我们来看一下怎么使用pandas来对其进行数据分析。...使用pandas对数据进行分析 引入依赖包 本文主要使用pandas和matplotlib，所以需要首先进行下面的通用设置： from numpy.random import randn import...pandas提供了一个read_csv方法可以很方便的读取一个csv数据，并将其转换为DataFrame： path = '.....30.0 15 18.0 13 27.0 12 26.0 12 25.0 11 23.0 11 29.0 10 Name: Age, dtype: int64 计算一下年龄的平均数
引言 哈希表:本质是通过随机化，把一个比较大的、稀疏的空间，映射到一个比较小的、紧密的空间中。在计算机中，它通常是通过数组实现的。...对索引进行查询的演变： 将关键词变成一个编号，通过数学变换，把每一个中国人的名字都可以对应一个数字。将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。...在计算机中，它通常是通过数组实现的。 相比一般的数组，它有三个优点： 动态增加或者删除一个数据项比较快。...将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。 假如汉字有3万个，每个汉字就对应了一个从0~29999的数字。...类似地，每一个中国人的名字都可以对应一个数字。 建立索引时，直接把“张楠”存放到第105,004,003个存储单元，将来查找时，只要用上面的公式做一次计算，就能直接找到“张楠”在索引中的位置。
标签：Python与Excel，合并工作簿 本文介绍使用Python向Excel主文件添加新数据的最佳方法。该方法可以保存主数据格式和文件中的所有内容。...图2 可以看出： 1.主文件包含两个工作表，都含有数据。 2.每个工作表都有其格式。 3.想要在每个工作表的最后一行下面的空行开始添加数据。如图2所示，在“湖北”工作表中，是在第5行开始添加新数据。...注意，它返回一个Sheets对象，是Excel工作表的集合，可以使用索引来访问每个单独的工作表。要获取工作表名称，只需调用.name属性。 图3 接下来，要解决如何将新数据放置在想要的位置。...这里，要将新数据放置在紧邻工作表最后一行的下一行，例如上图2中的第5行。那么，我们在Excel中是如何找到最后一个数据行的呢？...图6 将数据转到主文件 下面的代码将新数据工作簿中的数据转移到主文件工作簿中： 图7 上述代码运行后，主文件如下图8所示。 图8 可以看到，添加了新数据，但格式不一致。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。...本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。I....在特征级融合中，首先需要针对不同的图像源分别提取特征。例如，在安全监控中，我们可能会同时使用可见光图像和红外图像进行监控。...交通监控： 在交通监控系统中，可利用多模态图像融合技术结合可见光图像和红外图像，实现对车辆和行人的同时监测，提高交通监控的全天候性能。...工业安全： 在工业场所部署多模态监控系统，结合可见光图像、红外图像和激光雷达数据，实现对危险物质、设备异常和人员安全的综合监控。III. 部署过程以下是部署多模态图像融合技术的一般步骤：1.
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。 准备 在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...在 Pandas 中，这几乎总是一个数据帧，序列或标量值。 准备 在此秘籍中，我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：db.purchase.aggregate...，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。...最后，通过 $sort 操作将结果按照购买次数降序排列，得到商品之间的相似度。
每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。 在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。...我们将从以下脚本开始（请注意，现在通过在HPI_data数据帧中添加一个新列，来完成重新采样）。...在本教程中，我们将讨论各种滚动统计量在我们的数据帧中的应用。 其中较受欢迎的滚动统计量是移动均值。这需要一个移动的时间窗口，并计算该时间段的均值作为当前值。在我们的情况下，我们有月度数据。...接下来，我们可以获取所有的数据，将这个新的数据集添加到数据帧中，现在我们真的上路了。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。...也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...原始的第一行数据成为结果序列中的前三个值。 在步骤 2 中重置索引后，pandas 将我们的数据帧的列默认设置为level_0，level_1和0。...在步骤 4 中，我们必须将join的类型更改为outer，以包括所传递的数据帧中所有在调用数据帧中不存在索引的行。 在步骤 5 中，传递的数据帧的列表不能有任何共同的列。...因为我们在步骤 9 中重置了fs数据帧中的索引，所以我们可以使用它来标识广告投放数据帧中的每个唯一行。
进行绘图时，一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样，向图像中插入整段的混合风格富文本内容，譬如下面的例子： 而几天前我在逛github的时候偶然发现了一个叫做flexitext的第三方库...，它设计了一套类似ggtext的语法方式，使得我们可以用一种特殊的语法在matplotlib中构建整段富文本，下面我们就来get它吧~ 2 使用flexitext在matplotlib中创建富文本 ...在使用pip install flexitext完成安装之后，我们使用下列语句导入所需模块： from flexitext import flexitext 2.1 基础用法 flexitext中定义富文本的语法有些类似...html标签，我们需要将施加了特殊样式设置的内容包裹在成对的与中，并在中以属性名:属性值的方式完成各种样式属性的设置，譬如我们想要插入一段混合了不同粗细、色彩以及字体效果的富文本： from...2.2 flexitext标签中的常用属性参数 在前面的例子中我们在标签中使用到了size、color、weight以及name等属性参数，而flexitext中标签支持的常用属性参数如下： 2.2.1
name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...在下一章中，我们将讨论 Pandas 索引的主题。 四、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择 在本章中，我们将着重于对来自 Pandas 对象的数据进行索引和选择。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...()函数 此函数用于将分类变量转换为指标数据帧，该指标本质上是分类变量可能值的真值表。
多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的重要应用岩土工程监测是工程建设中不可或缺的一环，特别是在铁路隧道工程中更是如此。...为此，振弦数据记录仪成为了一种非常重要的仪器，可以帮助监测人员实时监测隧道内部的变化，为工程的安全运行提供重要保障。本文将着重介绍多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的应用。...在铁路隧道监测中，多通道振弦数据记录仪是非常重要的一种仪器。隧道作为铁路工程中的一项重要工程，其地质条件和地形特点决定了其建设过程需要进行大量的岩土工程监测。...因此，在隧道建设过程中，多通道振弦数据记录仪可以帮助监测人员实时监测隧道内部的振动信息，以及隧道周围区域的地震动态等信息。多通道振弦数据记录仪具有许多优势，在铁路隧道监测中广泛应用。...在实际应用中，多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中发挥着非常重要的作用。例如，在某一铁路隧道的监测过程中，监测人员使用多通道振弦数据记录仪对隧道内部的振动情况进行了实时监测。
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