如何在dataframe中将水平数据扩展为垂直数据？_如何在具有多索引的pandas数据框架中将列标题样式从水平转换为垂直？_如何在php7中将父数据对象扩展为子对象以访问父数据Symfony 5 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何在Python中为长短期记忆网络扩展数据

用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。...教程概述本教程分为4个部分; 他们是：缩放数据序列缩放输入变量缩放输出变量扩展时的实际考虑在Python中缩放数据序列你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...例如，对于数据集，我们可以猜测max和min可观察值为30和-10。...标准化数据序列标准化数据集涉及重新缩放值的分布，以使观测值的平均值为0，标准偏差为1。这可以被认为是减去平均值或中间数据。...如何在Python中规范化和标准化时间序列数据如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习概要在本教程中，你了解了如何在使用Long Short Term Memory

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 =...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。...两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是，Join的运行时间增加的速度远低于Merge。如果需要处理大量数据，还是请使用join()进行操作。

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。...两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是，Join的运行时间增加的速度远低于Merge。如果需要处理大量数据，还是请使用join()进行操作。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。

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ImageDataGenerator

随机水平翻转。 vertical_flip: 布尔值。随机垂直翻转。...需要注意的是：既然是每次随机进行翻转，随机对图片执行水平或者是垂直翻转操作，意味着不一定对所有图片都会执行水平翻转或垂直翻转，每次生成均是随机选取图片进行翻转 rescale: 重缩放因子。...参数 dataframe: Pandas dataframe，一列为图像的文件名，另一列为图像的类别，或者是可以作为原始目标数据多个列。...y_col: 字符串或字符串列表，dataframe 中将作为目标数据的列。...has_ext: 布尔值，如果 dataframe[x_col] 中的文件名具有扩展名则为 True，否则为 False。

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抗住百万高并发的 6 个关键技术！

二、提升系统的并发能力互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。（1）垂直扩展：提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种： 1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G； 2）提升单机架构性能，例如：使用...Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；（2）水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。...水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计是本文重点讨论的内容。 ? 1、系统集群化部署+负载均衡（1）添加负载均衡层，将请求均匀打到系统层。...2、数据库分库分表+读写分离+分布式数据库（1）分库分表：水平拆分、垂直拆分（弊端太多如关联查询）。（2）读写分离：主库写，从库读（数据同步延迟）。

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Numpy和pandas的使用技巧

dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1，其他位置为0.n: 返回矩阵的行数，M: 返回矩阵的列数，默认为 n，k: 对角线的索引，dtype: 数据类型 np.diag([1,2,3])...np.vstack((v1,v2)) vertical 垂直,stack堆叠、累加矩阵水平拼接 np.hstack((v1,v2)) horizontal 水平的 △ np.c_[]...：相同类型的数组，axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0（垂直连接）1（水平连接） n.flatten(order=)返回一份数组拷贝，对拷贝的修改不影响原数组 n.ravel(a,order...横向 pd.concat([a,a],axis=1) 纵向 pd.concat([a,a],axis=0) 数据去重 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3...: return x else: return pd.Series() a = a.apply(f, axis=1) print(a.dropna()) Numpy中的矩阵合并列合并/扩展

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究竟啥才是互联网架构“高并发”

二、如何提升系统的并发能力互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。垂直扩展：提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种：（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；（2）提升单机架构性能，例如：...水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。三、常见的互联网分层架构 ?...互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：按照范围水平拆分 ?...提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

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618大促的高并发架构，一般人我不告诉他！

二、如何提升系统的并发能力互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。垂直扩展：提升单机处理能力。...垂直扩展的方式又有两种：（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；（2）提升单机架构性能，例如：...水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。三、常见的互联网分层架构 [9svf223x0d.png?...互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：按照范围水平拆分 [7kbmhvyv8h.png?...提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

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微服务架构设计 | 如何设计可拓展系统

7、数据库扩展（Database Scalability）选择合适的数据库技术和架构，如SQL或NoSQL，以及是否采用读写分离、分片等策略。数据库的选择和设计对系统的可扩展性有着直接影响。...1、微服务架构（Microservices Architecture）将应用程序分解为一组小型、独立的服务，每个服务实现特定的业务功能，并通过轻量级的通信机制（如HTTP RESTful API）进行交互...2、水平与垂直扩展（Horizontal and Vertical Scaling）水平扩展（也称为横向扩展）是指增加更多的服务器或实例来分散负载。...水平扩展通常与微服务架构和负载均衡技术结合使用，以实现最佳效果。垂直扩展（也称为纵向扩展）是指增加单个服务器的资源（如CPU、内存、存储）。...垂直扩展的局限性在于硬件的物理限制，通常有一个上限，超过这个上限就无法继续扩展。

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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列，默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4 02 柱状图 plot.bar()和plot.barh()可以分别绘制垂直和水平的柱状图...▲图9-15 水平柱状图和垂直柱状图选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置为黑色，并将图像的填充色设置为部分透明。...▲图9-21 小费百分比的直方图密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图单行垂直/水平条形图生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....散点图 4.1生成数据 # 散点图｜常规 # 重新生成数据 df4 ，并制作散点图，X轴为 a，Y轴为 b df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns...面积图 6.1 生成数据 df6 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df6 输出为： 6.2

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数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

： list、numpy数组、pandas long-form DataFrame wide-form DataFrame 在大多数情况下，可以使用numpy或Python对象，但推荐使用pandas...可选： x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表用于绘图的数据集，如果x和y不存在...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin中数据的标准差来确定。 cut:float 以带宽大小为单位的距离，用于将密度扩展到超过极端数据点。...设置为0可将小提琴范围限制在观测数据范围内（即，与ggplot中的trim=true具有相同的效果）。 scale：{“area”，“count”，“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)，这通常可以从输入变量的dtype推断得到 linewidth：float 构图元素的灰线宽度。

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程序员分库分表：入门必备

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。数据切分可以分为：垂直切分和水平切分。二、垂直切分垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。...3、垂直切分优缺点优点 - 解决业务系统层面的耦合，业务清晰 - 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等 - 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、...关联查询性能较差 - 数据多次扩展难度和维护量极大三、数据分片规则我们考虑去使用水平切分表，将一张表水平切分成多张表，这就涉及到数据分片的规则，比较常见的有：Hash取模分表、数值Range分表...如图优点 - 单表大小可控 - 天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移 - 使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询...需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。

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分库分表：入门标配

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。数据切分可以分为：垂直切分和水平切分。二、垂直切分垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。...3、垂直切分优缺点优点 - 解决业务系统层面的耦合，业务清晰 - 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等 - 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、...关联查询性能较差 - 数据多次扩展难度和维护量极大三、数据分片规则我们考虑去使用水平切分表，将一张表水平切分成多张表，这就涉及到数据分片的规则，比较常见的有：Hash取模分表、数值Range分表、...如图优点 - 单表大小可控 - 天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移 - 使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询...需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。

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在Excel中制作甘特图，超简单

本文将介绍如何在Excel中制作甘特图： 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴，在甘特图中为每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图，以便在时间线自动更新的情况下轻松添加...通常，一条垂直虚线从上到下显示当前日期，以便更好地理解时间工作视角。创建甘特图示例数据自己按照示例工作簿输入数据，或者直接到知识星球完美Excel社群中下载示例工作簿。...创建步骤步骤1：将活动单元格置于数据区域内，按Ctrl+A选择整个数据区域，然后按Ctrl+T将数据转换成Excel表。图1 步骤2：可以看到，日期的格式为数字或“常规”数字格式。...双击包含任务名称的垂直坐标轴，在右侧“设置坐标轴格式”任务窗格中，选取“坐标轴选项”栏中的“逆序类别”。图5 步骤6：双击图表顶部的日期轴，并将“边界”的最小值设置为43337。...但是，如果希望将日期轴放置在底部，则在“设置坐标轴格式”中将“标签位置”设置为“高”。图7 步骤8：选择并按Delete键删除图表标题和图例。设置系列的分类间距，并重新填充颜色，使其更清晰。

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阿里二面：为什么要分库分表？

这个问题要从两条线说起：垂直方向和水平方向。 1 垂直方向垂直方向主要针对的是业务，下面聊聊业务的发展跟分库分表有什么关系。 1.1 单库在系统初期，业务功能相对来说比较简单，系统模块较少。...将用户表拆分为：用户基本信息表和用户扩展表。用户基本信息表中存的是用户最主要的信息，比如：用户名、密码、别名、手机号、邮箱、年龄、性别等核心数据。这些信息跟用户息息相关，查询的频次非常高。...而用户扩展表中存的是用户的扩展信息，比如：所属单位、户口所在地、所在城市等等，非核心数据。这些信息只有在特定的业务场景才需要查询，而绝大数业务场景是不需要的。...假如我们在这里升级从库1为新master，则原来的从库2就变成了新master的的slave了。调整之后的架构图如下：图中将用户库拆分成了三个库，每个库都包含了四张用户表。...4 总结上面主要从：垂直和水平，两个方向介绍了我们的系统为什么要分库分表。说实话垂直方向（即业务方向）更简单。在水平方向（即数据方向）上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。

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pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...为便于演示，创建下面简单的示例数据集： import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...例如，要四舍五入到2位小数：在pandas中将数值向上舍入要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

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网络直播开发过程中非常重要的一环

1.jpeg 1.怎样提升系统的并发能力要想提高直播系统的并发能力，主要可以分为两种：垂直扩展与水平扩展。（1）垂直扩展即提升单机处理能力，垂直扩展的方式又分为两种。...不足的是，单机性能总是有极限的，所以大部分高并发的解决方案还是会选用水平扩展，也就是我们下面要提到的。（2）水平扩展即只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。...水平扩展对于系统架构设计是有一定的要求的，关于如何在架构各层进行可水平扩展的设计，在此就不多做赘述了。 2....水平扩展在各分层中的实践（1）反向代理层反向代理层的水平扩展，是通过“DNS轮询”实现的，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。...（4）数据层在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。

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70个精美图快速上手seaborn！

这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。...： In 8: sns.stripplot(data=tips) plt.show() 图片通过参数orient设置水平或者垂直： In 9: sns.stripplot(data=tips,orient...轴绘图： In 11: # 垂直 sns.stripplot(data=tips, y="tip") plt.show() 图片进阶分类散点图水平方向： In 12: sns.stripplot(...orient参数指定水平h或者垂直v In 26: sns.barplot( data=tips, x="tip", # x轴的数据必须为数值 y="day", hue...plt.show() 图片进阶分布图 In 43: sns.displot(data=tips,x="tip",hue="sex") # 指定分组 plt.show() 图片使用kind参数，取值为：

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