将数组中项的数组解析为float/int的方法取决于所使用的编程语言。以下是一些常见编程语言的解析方法:
map()
Array.prototype.map()
这些方法可以将数组中项的数组解析为float或int,具体选择哪种方法取决于所使用的编程语言和编程环境。
Metal入门教程(一)图片绘制 Metal入门教程(二)三维变换 Metal入门教程(三)摄像头采集渲染 Metal入门教程(四)灰度计算 Metal入门教程(五)视频渲染 Metal入门教程(六)边界检测
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(在学期末做的图形学课程设计,特将学习心得整理如下) 一、设计思路 1,设计一个平面的时钟; 按照 钟面——>中心点——>刻度——>时针——>分针——>秒针 的顺序绘制。 2,利用纹理贴图的知识使平面时钟变成立体的时钟; 3,设置键盘交互; 4,测试,修改,整理代码。 二、部分代码设计 1,键盘交互 void keyboard(unsigned char key, int x, int y) { switch (key) { case 'x': //当按下键盘上d时,以沿X轴旋
今天给大家带来一篇短小精悍的内容,那就是游戏中的变速效果,变速包括了快速和慢速,有的时候在游戏关卡结尾的时候通过慢速慢镜头来展示结束动作特效等,有不错的表现效果,而且实现起来也比较容易。
在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先,我会介绍pandas的层次化索引,它广泛用于以上操作。然后,我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章,你可以看到这些工具的多种应用。 8.1 层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象点说,它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子:创建一个Series,并用一个
昨天看到一篇文章激发起了我很多兴趣点,文章的题目是 Spark Love Tensorflow,心想何止如此,LP love tensorflow & spark,之前谜之Love Tensorflow,花了三年的时候把它收入麾下,19年开始接触spark,同样激发出不少火花,同时学习了scala语言(人生太短,python吧),也想花二到三年的时间将spark拿下。
1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序,不存在的则引入缺省: In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b","c","d","e"]) In [7]: obj2 Out[7]: a -5.3 b
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用,如数值计算工具NumPy和SciPy,分析库statsmodels和scikit-learn,和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的,特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。 虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格,但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法,大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前,我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包,一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组,我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
本文的Pandas知识点包括: 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式,这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式,在pandas中,这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子: df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
glClearColor(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.8f); //背景为黑色
GLSL ES 只支持一维数组,且没有 pop()、push() 等操作,声名数组只需要在变量后加上中括号"[ ]" 和数组长度,如下:
之前我们操作Numpy的数组时,都是通过索引来操作的。针对二维数组,使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格,如果表格没有列名,操作起来会非常麻烦,针对这种情况,Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。
当我们需要1000万个浮点数的时候,数组(array)的效率要比列表(list)要高得多,因为数组在背后存的并不是float对象,而是数字的机器翻译,也就是字节表述。这一点和c语言中的数组一样。
一、理论讲解 在OpenGL中,物体透明技术通常被叫做混合(Blending)。 透明是物体(或物体的一部分)非纯色而是混合色,这种颜色来自于不同浓度的自身颜色和它后面的物体颜色。 一个有色玻璃窗就是一种透明物体,玻璃有自身的颜色,但是最终的颜色包含了所有玻璃后面的颜色。这也正是混合这名称的出处,因为我们将多种(来自于不同物体)颜色混合为一个颜色,透明使得我们可以看穿物体。 透明物体可以是完全透明(它使颜色完全穿透)或者半透明的(它使颜色穿透的同时也显示自身颜色)。一个物体的透明度,被定义为它的颜色的alp
在上一小节的很多例子中,都用 by 指定了自定义步长,所有的类型都支持指定自定义步长。但并不是所有的类型都有默认步长,只有以下类型具有默认步长:
ECMAScript 2015,也称为ES6,是一个花了6年时间完成的主要版本。从那时起,负责ECMAScript标准开发的技术委员会39 (TC39)每年都会发布该标准的新版本。这个年度发布周期简化了这个过程,并使新特性快速可用,JavaScript社区对此表示欢迎。
JavaScript 一直在不断改进和添加更多新功能。TC39 已经完成,并批准了 ES2019 的 8 项新功能。这个过程包含了 5 个阶段:
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式!
本处代码主要为各章中除章节末的编程实例之外的有关代码,现全部贴出以飨读者。 第3章 二维图形生成 3.1 直线生成算法 3.1.1 数值微分法 void LineDDA(int x1, int y1, int x2, int y2, int color) { int dm=0; if (abs(x2-x1)>= abs(y2-y1) //abs是求绝对值的函数 dm=abs(x2-x1); //x为计长方向 else dm=abs(y2-
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