创建筛选器对象: auto_ filter #ref:使得筛选器对象引用指定的区域 sheet.auto_filter.ref ='B1:D7 ' #add_filter_column参数:参数1表示对指定区域那一列进行设置筛选条件...2．通过传入 Reference 对象，创建一个 Series 对象。 3．创建一个 Chart 对象。 4．将 Series 对象添加到 Chart 对象。...6．将 Chart 对象添加到 Worksheet 对象。 Reference 对象需要一些解释。Reference 对象表示图表要引用的数据区域。...6.如何将单元格 C5 中的值设置为"Hello"? 7.工作表方法 get_highest_column()和 get_highest_row()返回什么?...9.如何将工作簿保存到文件名 example.xlsx? 10.如何在一个单元格中设置公式? 11.如果需要取得单元格中公式的结果，而不是公式本身，必须先做什么?
2.1、AddRequestHeader网关过滤器工厂 它用于在请求头中添加自定义的键值对。 2.2、AddRequestParameter网关过滤器工厂 它用于在请求中添加请求参数的键值对。...2.3、AddResponseHeader网关过滤器工厂 它用于在响应头中添加键值对。...2.16、SetResponseHeader网关过滤器工厂 它用于设置响应头，需要有一个Key-Value对。...GatewayFilter Ordering) 当请求进入并匹配到一个路由时，Filtering Web Handler会将GlobalFilter的所有实例和GatewayFilter的所有路由特定实例添加到过滤器链中...3.9、路由交换(Marking An Exchange As Routed) 网关在路由了ServerWebExchange后，会通过将gatewayAlreadyRouted添加到exchange属性来将该交换标识为
从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...evaluation还有其他几个键值，如evaluation[‘loss’]表示总的损失，evaluation[‘times’]表示evaluation[‘mean’]对应的时间点等等。...为了使用LSTM模型，我们需要先使用TFTS库对其进行定义，定义模型的代码来源于TFTS的示例源码，在train_lstm.py和train_lstm_multivariate.py中分别拷贝了一份。...此处y对x的函数关系比之前复杂，因此更适合用LSTM这样的模型找出其中的规律。
如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了...从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。...项目中提供了一个https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples/blob/master/test_input_csv.py代码，示例如何将文件...evaluation还有其他几个键值，如evaluation[‘loss’]表示总的损失，evaluation[‘times’]表示evaluation[‘mean’]对应的时间点等等。...为了使用LSTM模型，我们需要先使用TFTS库对其进行定义，定义模型的代码来源于TFTS的示例源码，在train_lstm.py和train_lstm_multivariate.py中分别拷贝了一份。
详解 mydict.items()是python基础字典的内容，它返回了这个字典键值对组成的元组列表： mydict.items() 返回： dict_items([('A', [1]), ('B',...---- 列表的extend方法是将可迭代对象的每个元素都添加到列表中，而append方法只能添加单个元素。...列表分列的2种方法 列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。...对Series进行列表分列 例如： df["b"].apply(pd.Series) 结果： ?...直接对Datafream进行列表分列 如果我们希望直接使用Datafream实现分列可以借助agg方法，因为agg方法是对每一列的Series对象操作： df.agg({"a": lambda x: x
从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...evaluation还有其他几个键值，如evaluation[‘loss’]表示总的损失，evaluation[‘times’]表示evaluation[‘mean’]对应的时间点等等。...为了使用LSTM模型，我们需要先使用TFTS库对其进行定义，定义模型的代码来源于TFTS的示例源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master...train_input_fn = tf.contrib.timeseries.RandomWindowInputFn( reader, batch_size=4, window_size=100) 此处y对x
top: 'bottom', formatter: function (name) { //图例后添加数值 let data = option.series...[0].data; 取series中的数据 2、循环遍历 data ，因为data中每个元素都是一个键值对，所以用每组键值对的name来和图例name比较，如果相等，则获取到对应的值 3、最后把图例...'8%', left: '10%', formatter: function (name) { let data = option.series...[0].data; // 第1组数据 let data2 = option.series[1].data; // 第2组数据 let name1 =...option.series[0].name; // 第1组数据的name let name2 = option.series[1].name; // 第2组数据的name
如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”，会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http...从 Numpy 数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？TFTS 库中提供了两个方便的读取器 NumpyReader 和 CSVReader。...项目中提供了一个 test_input_csv.py 代码 ( http://t.cn/RpvgxmE)，示例如何将文件./data/period_trend.csv 中的时间序列读入进来。...evaluation 还有其他几个键值，如 evaluation[‘loss’] 表示总的损失，evaluation[‘times’] 表示 evaluation[‘mean’] 对应的时间点等等。...train_input_fn=tf.contrib.timeseries.RandomWindowInputFn( reader,batch_size=4,window_size=100) 此处 y 对
如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了...从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...evaluation还有其他几个键值，如evaluation[‘loss’]表示总的损失，evaluation[‘times’]表示evaluation[‘mean’]对应的时间点等等。...为了使用LSTM模型，我们需要先使用TFTS库对其进行定义，定义模型的代码来源于TFTS的示例源码，在train_lstm.py和train_lstm_multivariate.py中分别拷贝了一份。
创建无索引内容Series 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 #通过np.Series直接创建Series。...-架构君整理 # 通过字典来创建Series，这里的字典即是key：value键值对。...通过字典数组创建Series # 通过字典数组来创建Series，这里的字典即是key：value键值对。数组里每个元素都是字典类型。...(dic1) print(serie1.iloc[1],serie1.iloc[3]) #结果 10001 90 通过loc对Series切片 #类似ndarry，我们可以通过“[start:end]...serie1.loc["course":"name"]) #结果 course 英文 id 10001 name 张三 dtype: object 通过iloc对Series
因为zabbix-server针对会对全网段做扫描的，那样对zabbix-server压力是很大的。所以大家尽可能写的范围小一点。...键值：定义的是zabbix需要获取到的被监控主机的什么信息，可以按照如下步骤操作，找到zabbix的键值。...点击完监控项之后，选择右上角的创建监控项，在新的页面中“键值”的位置点击选择，就能看到系统中的键值及作用了。...1.3、配置自动发现动作，实现机器自动添加到监控队列 为了让发现的机器自动添加到监控队列，需要在zabbix-server监控平台设置动作来完成添加。...选择操作来定义如何将符合条件的机器加入到监控队列 注意操作选项，我添加了四个动作： 添加主机 添加到主机群组 链接到模板 启用主机 顺序不能错的，大家想想是不是我们手动添加也是这个顺序啊
函数用法详解 1 groupby()核心用法 2 groupby()语法格式 3 groupby()参数说明 4 groupby()典型范例 5 groupby常见的调用函数 计算各列数据总和并作为新列添加到末尾...df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) 计算指定列下各行数据总和并作为新行添加到末尾 MT_fs.loc['总计']=MT_fs.loc[:,[...一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean...但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。...data1 data2 2 b one 1.067201 -1.707349 3 b two -0.960876 -0.190247) #对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组
5、tag tag key = tag value 键值对存储具体的数据，会构建索引有利于查询。tag set 就是 tag key-value 键值对的不同组合。...6、field field key = field value 键值对也是存储具体的数据，但不会被索引。类似的 field set 就是 field key-value 的组合。...7、series 一个 series 序列是由同一个 RP 策略下的同一个 measurement 里的同一个 tag set 构成的数据集合。...，每个 series 就可以看成是图中的一条线（一个维度），而每个 point 点就是 series 上具体某个 timestamp 对应的点。...InfluxDB 可以更加高效快速的存储大量时间序列数据并对这些数据进行实时分析。
上期和大家分享了默认序号的Series，如果默认序号，Series和列表很像，但是本身pandas也支持自定义序号的列表，如果自定义就和字典很像了。我们今天和大家分享一下字典与Series的那点事！...一、自定义序号的Series ? 自定义序号的方法就是在原有的基础上增加一个index 的参数，但是需要保证序号数量与数据的数量一致! 二、将字典改造为Series ?...Series是以序号值形式存在的，字典是以键值对形式存在的，所以两者天然相似！ 三、批量获取值或者序号 ?...Series名.values 用来获取全部元素的值 Series名.index 用来获取全部元素的序号 四、下标索引访问元素 ? ?...下期分享Series的运算和合并计算~
其中，Series 和 DataFrame 是 Pandas 中最常用的两个对象，分别对应于一维和二维数据的处理（Pandas 还有对三维甚至多维数据处理的 Panel 对象，但不太常用）。...# 基于字典创建 score = pd.Series({'s03':87,'s02':68,'s01':92}) score 注意：字典的键值对是无序的，但 Series 对象的索引是有序的！...get函数访问键对应的值 print(list(score.items())) # 返回键值对 score.keys() # 通过键来返回Series的索引值，这种方法不建议，最好用score.index...), ('s02', 68), ('s03', 87)] Index(['s01', 's02', 's03'], dtype='object', name='sno') 只有出现在索引中的键值对才会保留在...对两个 Series 对象运算时，Pandas 会按标签对齐元素，即标签相同的两元素进行计算。 当某一方的标签不存在时，默认以NaN（Not a Number）填充。
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成，Series类型可以由如下类型创建： Python列表，index与列表元素个数一致 In [1]: import pandas as pd In...，index表达Series类型的尺寸 In [4]: pd.Series(1,index = [1,2,3]) Out[4]: 1 1 2 1 3 1 dtype: int64 Python...字典，键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作 In [5]: pd.Series({'a':1,'b':3}) Out[5]: a 1 b 3 dtype: int64 #如果定义的...(range(3)) Out[12]: 0 0 1 1 2 2 dtype: int32 Series类型的基本操作： Series类型包括index和values两部分 In [14...类型的操作类似Python字典类型 #通过自定义索引访问 #对索引保留字in操作，值不可以 In [21]: 'a' in a Out[21]: True In [22]: 1 in a Out[22
series.Series'> 2....'> 实例化一个Pandas中的Series类对象，即可创建出一个Series数据。...传入Series中的数据时，可以传入一个字典，每个键值对的key是行索引，value是对应的数据，如上面的s1。...传入DataFrame中的数据时，可以传入一个字典，每个键值对是一列数据，key是列索引，value是列中保存的数据，每个value都是一个Series数据，如上面的df1，这也再次说明DataFrame...没有set_index()方法，如果需要修改Series的索引，可以直接对index属性赋值。
今天我们开始学习新的篇章MapReduce 系列知识，所以本期带来的是大数据开发-MapReduce ，MapReduce作为一种编程模型，它是如何将自己的功能发挥到极致，以此提高工作效率的呢？...3.一个被分配了 map 任务的从节点从输入分片中读取内容，然后从输入中解析出键值对被传递给用户定义的 map 函数，由它来产生中间结果的键值对并缓存在内存中。...4.在内存中的键值对被周期性地写入到本地磁盘，通过分片函数被分成 R 个分片。这些分片的位置被回传给主节点，由主节点告诉 reduce 从节点它们的位置。...5.当 reduce 从节点被主节点告知分片的位置时，它从使用 RPC(remote procedure call) 去读取那些缓存数据，当读完后，它会按键值进行排序，然后将有相同键值的键值对组合在一起...reduce 函数返回的结果被添加到这个 reduce 从节点的结果文件中。 7.当所有 map 从节点和 reduce 从节点完成后，主节点唤醒客户程序。
以下是一些步骤：首先，确保已将Chart控件添加到窗体设计器中。在设计时或运行时，创建数据源，并将数据源绑定到Chart控件。...例如，以下代码演示如何将DataTable绑定到Chart控件：chart1.Series.Clear();Series series2 = new Series();series2.ChartType...然后将注释对象添加到Chart控件的Annotations属性中，即可在图表上显示该注释。显示注释：通过设置注释对象的Visible属性，可以控制注释的显示和隐藏。...1.3 ChartAreas☀️1.3.1 对其private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){ chart1.ChartAreas.Clear...(series);}最后，在按钮点击事件中，可以调用此方法来获取数据并添加到Chart控件中：private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
