2.1 前言 2.2 内存中如何存放数据？...计算机使用内存来记忆或存储计算时所使用的数据 计算机执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存放在某个地方 这个地方就是计算机内存 也称为主存（main memory)或者随机访问存储器（Random...Access Memory， RAM) 内存如何存放数据 存储单位：bit(位） binary digit(二进制数字） 2.3 初始变量 变量是计算机中一块特定的内存空间 由一个或多个连续的字节组成...通过变量名可以简单快速地找到在内存中存储的数据 c++语言变量命名规则 变量名（标识符）只能由字母、数字和下划线3种字符组成 名称第一个字符必须为字母或下划线，不能是数字 变量名不能包含除_以外的任何特殊字符...2.6 声明和使用变量 声明变量： DataType variableName; 数据类型 变量名； 定义时初始化变量： DataType variableName =
在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。...pandas中提供了一些实现数据规约的操作，包括重塑分层索引（6.3.2小节）和降采样（6.3.3小节），其中重塑分层索引是一种基于维度规约手段的操作，降采样是一种基于数量规约手段的操作，这些操作都会在后面的小节展开介绍...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...3.2.2 stack和unstack用法 pandas中可以使用stack()方法实现重塑分层索引操作。...： 执行unstack时也可以指定层次 # 由于stack和unstack默认是操作最里层的数据，当我们想操作外层的数据时，就要传入一个层级序号或名称来拆分一个不同的层级。
在时间上，该网络模型引入了时间路径来捕获视频中的长期时间信息，将所有相同空间位置帧的像素进行连接，并合并为一个块。同时，每个块都会经过全连接层处理得到一个新的块。...从时间角度上看，学习视频中帧的长期依赖关系目前基于视频的 Transformers 来实现，但计算时间成本巨大。因此，如何有效地利用连接层替换远程聚合的自注意力对节省计算时间至关重要。...为了应对这一挑战，研究者们提出了一种新颖的 MorphFC 层，它可以分层扩展全连接层的感受野，使其从小区域到大区域运行，按水平和垂直方向独立地处理每一帧。...接下来，将每个组展平为一维向量，并应用全连接层来进行特征转换。特征转换完成后，重塑所有组回到该帧原来的维度，垂直方向处理方式相同（如图 3 中绿色块部分）。...具体而言，给定输入视频后，先沿通道维度分成几个组以降低计算成本，再将每个空间位置中所有帧的特征连接成一个块，接着应用全连接层来转换时间特征，最后将所有块重塑回原始维度。
，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui安装与简单使用 根据作者的介绍，pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库，使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
pivot() 和 pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack() 和 unstack()：分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。...为了将数据重塑为这种形式，我们使用DataFrame.pivot()方法（也实现为顶级函数pivot()）： In [3]: pivoted = df.pivot(index="date", columns...pivot_table() 虽然 pivot() 提供了各种数据类型的通用数据透视，但 pandas 还提供了 pivot_table() 或 pivot_table() 用于对数值数据进行聚合的数据透视...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用数据透视功能，但 pandas 还提供了pivot_table()或pivot_table()用于对数值数据进行聚合的数据透视。...unstack():（与stack()的反向操作）将可能是分层的行索引的一级“旋转”到列轴，产生一个带有新的最内层列标签的重塑DataFrame。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...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。...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、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型
本文通过图例的方式，举例说明了pandas中旋转（pivot）和重塑（reshape）函数的实现方式。 我喜欢使用python的pandas包进行数据分析。...10分钟掌握pandas （https://pandas.pydata.org/pandas-docs /stable/getting_started/10min.html） 是学习如何使用它进行数据分析的好地方...一旦掌握了基本原理，并开始使用重塑函数和透视表，事情就变得有趣多了。之前的文章展示了一些更有趣的数据重塑函数，下面是一些与pandas重塑相关的图例： 旋转（Pivot） ?...格式转换（Melt） ? 堆叠（Stack） ? 逆堆叠（Unstack） 示例1:无参数实现 ? 示例2: ? 示例3: ?
组成视图 名字 透视图 关注点 组织 企业在角色、部门等方面的结构。 识别能力、权力和责任 信息结构 显示企业中使用的信息的结构。...使用的数据和信息的结构和依赖关系，一致性和完整性 技术 网络、设备和系统软件等企业信息系统的基础设施和平台。 基础设施的稳定性、安全性、依赖性和成本 分层 提供架构的概述。...产品开发，企业产品提供价值 应用使用 将应用程序与其在例如业务流程中的使用关联起来。 一致性和完整性，降低复杂性。 技术使用 展示应用程序如何使用技术。...应用程序之间的关系和依赖、服务的编排/编排、一致性和完整性、复杂性的降低 实现视图: 名字 透视图 关注点 服务实现 显示如何通过必要的行为实现服务。...物理视图显示可以创建、使用、存储、移动或转换材料的设备，以及如何通过分发网连接设备，以及分配给设备的其他活动元素。 下表详细描述了物理视图。
以往的工作主要通过概率化的动力学建模或「基于检测的跟踪」来解决跟踪任务，最近的方法则结合了深度学习技术。...（图 A 左上）由于透视投影的几何约束和亮度恒定约束，我们通过放射变换 将两个图块在局部关联起来，对应于全微分同胚的泰勒级数展开中的第一项，从而得到了能量函数 E_i 的方程。...人们普遍认为，图像没有遮挡、表面、轮廓等信息，只有像素的集合，而感知的目标就是「解读」这些数据。本文展示了视觉系统如何返璞归真地感知拓扑结构（遮挡、表面、轮廓等）。...（2）尝试直接使用光流作为输入来进行视频分割。 （3）端到端训练的深度网络，将视频作为输入并逐帧输出对象检测结果。...然而，现有研究缺乏对中间加工步骤的理解，这些步骤解释了一个物体最初如何出现在视觉系统中：一组边缘如何被不变地转换成一组与特定物体关联的物体轮廓。
事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。...实际上有很多方法可以实现这个结果，我们选择使用HLS，是因为我们已经知道如何设置项目1：简单通道检测中的黄色和白色通道线的阈值。...我们把视线转换到我们的图像上，并产生车道鸟瞰图。 透视转换 我们现在需要在二维图像中定义一个梯形区域，它将经过一个透视转换，转换成鸟的视角，如下图所示: ?...v=fJBHd5S6jgo&feature=youtu.be 结论 我们已经介绍了如何执行摄像机标定，颜色和梯度阈值，以及透视变换和滑动窗口来识别车道线。...我们相信这个项目需要很多改进，比如: 用LAB和YUV颜色空间进行实验来决定我们是否能产生更好的颜色阈值； 使用卷积代替滑动窗口来识别热像素； 产生一个前帧的线系数的指数移动平均值，当我们的像素检测失败时使用它
，以实现更复杂的数据处理和转换操作。...pivot_table 是用于数据透视的重要函数之一。...它根据一个或多个列的值对数据进行重新排列和汇总，以便更好地理解数据的结构和关系。...这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1
数据格式设置：了解如何设置数据格式，包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...实际练习：通过解决实际问题来练习你的技能，可以是工作中的项目，也可以是自己感兴趣的数据集。 在线资源：利用在线教程、视频课程、社区论坛和官方文档来学习。...：使用pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据。...merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换，基础R没有直接的函数像pivot_wider()
数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...，tidyr包则围绕着转换过程中会变形的维度和度量来设定的。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...综上所述，本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑（长宽转换的常用解决方案）。
《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。...·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 ·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。...·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 ·处理各种各样的时间序列数据。 ·通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。...API 181 使用数据库 182 第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑 186 合并数据集 186 重塑和轴向旋转 200 数据转换 204 字符串操作 217 示例：USDA食品数据库 224...数据聚合与分组运算 263 GroupBy技术 264 数据聚合 271 分组级运算和转换 276 透视表和交叉表 288 示例：2012联邦选举委员会数据库 291 第10章 时间序列 302 日期和时间数据类型及工具
本章不会解决用户在转换中触发错误的问题（尽管以后的章节会解决），但会向用户展示 Power Query 如何合并两个或更多的数据集，而不必担心用户把最后几行的数据粘贴过来导致数据重复。...为了验证和可视化加载到 Excel 中的数据量，可以在这里用数据透视表来汇总数据。 选择 “Transaction” 表中的任何单元格【插入】【数据透视表】。...单击 “展开” 箭头，展开 “Content” 列。 取消勾选【使用原始列名作为前缀】的复选框【确定】。 数据很好地展开了，保持了 “Name” 列的细节，如图 8-16 所示。...【警告】 当使用 “=Excel.CurrentWorkbook ()” 来列举表或范围时，输出的查询在刷新时也会被识别，为了处理这个问题，需要一些新的步骤，有不同的方式，这取决于用户如何构建查询。...图 8-24 使用 Excel.CurrentWorkbook 函数显示 “打印区域” 由于目前有两个表格和打印区域，现在来筛选并展开它，看看可以得到什么。
---- 在很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，或者以一些不易分析的格式进行排列，因此本章介绍数据规整。...1 分层索引 分层索引在pandas基础已经提及，它是pandas的重要特性，允许在一个轴向上有多个索引层级，下面的例子就是一个分层索引： import pandas as pd import numpy...-1.452322 dtype: float64 data.loc[:, '2']: a -3.207186 c -0.958962 d 2.396624 dtype: float64 分层索引在重塑数据和数据透视表等分组操作上十分有用...swaplevel接收两个层级序号或层级名称，返回一个层级变更的新对象： frame.swaplevel('key1', 'key2') #交换key1和key2 同样的，sort_index只能在单一层面上对数据进行排序...---- 总结： （1）unstack方法可以使具有多层索引的数据从新排列，其反操作为stack （2）index_names和columns.names可以为数据的层级命名 （3）swaplevel可以交换两个层级的序号或名称
需要一种强大的方法将边缘点转换为线条。用于识别图像中的线条和形状的霍夫变换使用投票算法和约束来确定给定一组点的候选线。已经将这些控件标记为图像尺寸，这似乎可以为不同帧尺寸的线条提供合理的预测。...透视变换 现在已经从边缘点获得了线（参见下面的图3）。最小化与所有这些线的垂直距离之和的点是消失点。使用数学结构来缓解它。...这使得可以在顶视图中使用完整的车道区域（直到自我车辆），因为它使用透视变换从正面图像中展开。因此它留下了黑色的三角形伪影。 从透视图像中创建蒙版 透视图像（3通道RGB）尚不可用。...可以通过计算该区域的平均亮度（L）并使用该平均值来调节用于计算掩模的阈值来立即使用车辆前方的路面❷。检查下面的gif，当汽车经过过桥时，此步骤如何恢复阈值。...弄清楚如何做到这一点。对于每个车道，确定了车道起始位置。其中点为提供了车道的中心。顶视图中摄像机的中心给出了车辆中心的位置。可以使用之前计算的比率将其从像素坐标系转换为现实世界偏移。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
主查询：这个查询的目的是将“FilesList”（步骤或查询）中包含的每个文件，传递给转换函数（基于【转换示例文件】中的步骤），并返回每个文件的重塑结果。...9.6.1 使用转换示例文件的原因 在这个扩展的查询集合中，有如下两个地方用户可以重塑数据。 “转换示例文件”。 主查询（Orders）。...完全避免了追加数据集的混乱，因为在数据被追加之前，转换会被应用到数据集上。在像透视、逆透视或分组这样的操作中，这可能会对减低复杂性产生巨大影响。...图9-22 【逆透视】数据集的前四列是由文件夹和文件名驱动的 【警告】 数据类型永远不会从“转换示例文件”中继承。在加载到工作表或数据模型之前，一定要确保将更改数据类型作为查询的最后一步来设置。...9.8 更新解决方案 随着数据的加载，现在可以构建一些可重复使用的商业智能。 9.8.1 使用数据 为了演示从导入到刷新的完整周期，需要使用“矩阵”或“数据透视表”建立一个快速报告。
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