如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header 所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示
除时间戳列外，Druid 数据源中的所有列均为维度列或指标列。这遵循 OLAP 数据的标准命名约定。 通常，生产数据源具有数十到数百列。 维度列按原样存储，因此可以在查询时对其进行过滤，分组或聚合。...关系数据建模的常见实践规范：将数据分为多个表，这样可以减少或消除数据冗余。...这样可以避免在"sales”表中引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...考虑启用 rollup，这将使 Druid 可能将多个点合并到 Druid 数据源中的一行中。 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。...在 Druid 中建模日志数据的提示： 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。 如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。
遍历每个工作表，如果工作表的单元格S1中的值为“1”，则将该工作表的“Print_Area”（打印区域）复制并粘贴到一张空白幻灯片中。 A：可以使用下面的VBA代码实现。...As Object Dim myShape As Object Dim ws As Worksheet Dim x As Integer x = 0 '从Excel中复制的单元格区域...For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets If ws.Range("S1") ="1" Then '从Excel中复制单元格区域
在这种情况下，“复合主键”是指一个或多个分区列可选地与一个或多个集群列组合。 主键可以使用任何单一的简单 Cassandra 类型或映射的用户定义类型。不支持集合类型的主键。...也就是说，复合主键可以由多个分区键、一个分区键和一个集群键或多个主键字段组成。 复合键可以通过 Spring Data for Apache Cassandra 以两种方式表示： 嵌入到一个实体中。...，其属性被展平到表中。...@PrimaryKeyColumn：主键列的 Cassandra 特定注释，可让您指定主键列属性，例如用于集群或分区。可用于单个和多个属性，以指示单个或复合（复合）主键。...嵌入对象的属性被展平到其父对象的结构中。 @Indexed: 应用于现场。描述要在会话初始化时创建的索引。 @SASI: 应用于现场。允许在会话初始化期间创建 SASI 索引。
在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...- `indexing`：可选参数，确定返回的坐标矩阵的索引顺序。默认值为 `'xy'`，表示以笛卡尔坐标顺序返回。 - `sparse`：可选参数，确定返回的坐标矩阵是否为稀疏矩阵。...返回值： - 单个二维数组或多个二维数组，表示输入数组的所有可能的坐标对组合。...numpy.ravel()：函数签名：numpy.ravel(a, order='C')numpy.ravel() 用于将多维数组展平为一维数组。它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。...- `order`：可选参数，确定展平数组的顺序。默认值为 `'C'`，表示按行展平（C 风格）。返回值： - 一维数组，表示展平后的数组。
然后，我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值，并返回其在展平（flatten）数组中的索引。np.argmax函数返回数组中最大值的索引，我们在这里直接将结果保存在变量m中。...接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。divmod函数将除法和取模运算结合起来，接受两个参数，第一个参数是被除数，第二个参数是除数。...在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。...只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。...使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。只需要进行一次数组重塑操作。缺点：只能找到最大值的位置，无法处理多个元素具有相同最大值的情况。
5个元素（[3,4]，不包括右边元素5） nd[1:5:2] 获取数组索引1到索引5步长间隔为2的元素（[1,3]），不包括右边元素5 nd[::-2] 获取倒叙，间隔2的元素（[9 7 5 3 1]）...nd.ravel 将向量nd进行展平，即多维变一维，不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平，即多维变一维，返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维，多维不会报错...5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(nd.resize(5, 2)) # 行列对换 nd = np.arange(12).reshape(3, 4) print(nd.T) # 按照列优先展平...，没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,...np.dstack 堆栈数组按顺序深入，作用于第3维 np.vsplit 将数组分解成垂直的多个子数组的列表 其中，stack、hstack、dstack要求合并的数组具有相同的shape，也就是维度必须一模一样
（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数: >>> unique_values, indices_list = np.unique(a, return_index...np.unique(a_2d) >>> print(unique_values) [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 如果未传递axis参数，则二维数组将被展平...[ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]] >>> print(indices) [0 1 2] >>> print(occurrence_count) [2 1 1] 2 重塑和展平多维数组...有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。...如果从这个数组开始： >>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用“flatten”将数组展平为1D阵列
pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题： api需要改造，数据需要写两套格式，要额外写一套ck的格式，侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点： roc中进行数据清洗，展平，格式化等操作； 积压数据，批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响； roc中需要实现： 消费逻辑...清洗，展平，格式化等逻辑； 批量写入逻辑； 失败处理逻辑； 2.细节选择 2.1表引擎选择 表引擎作用： 决定表存储在哪里以及以何种方式存储 支持哪些查询以及如何支持 并发数据访问 索引的使用...支持数据副本 支持数据采样 无法去重 注意： 多次插入数据，会生成多个分区文件，可以执行optimize手动合并。（或等后台线程合并） MergeTree中主键不用于去重，用于索引。...例如，将完整的数据存储在 MergeTree 表中，并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。这种方法可以避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失数据。
在这篇文章中，我们将可视化一个单一灰度图像的张量flatten 操作，我们将展示如何flatten 特定的张量轴，这是CNNs经常需要的，因为我们处理的是批量输入而不是单个输入。 ?...现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。 上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。边缘上的白色对应于图像顶部和底部的白色。...在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。 让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...四、扁平化一个RGB图 如果我们将RGB图像展平，那么颜色会怎样？ What happens to the Color Channels? 每个颜色通道将首先被展平。...然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。 我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。
，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean是计算平均值...） 数据访问 slice：分片参数 transpose：转置二维数组 ravel：展平多维数组，返回值是原值的视图，修改返回值会导致原值被改 flatten：展平多维数组，返回值是新的内存对象，修改返回值不会影响原值...广播 NumPy的广播，也叫张量自动扩张，在两个数组实施运算的时候，如果两个数组形状不同，可以扩充较小数组来匹配较大数组的形状 一维数组与单个数字相加的时候，单个数字会被扩充为数组，值就是它自己...： 例如52数组与51数组相加，5*1的数组就会自动填充一行，内容是自己的第一行： 高级索引 一维数组，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的元素的索引： 二维数组...，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的行数： 二维数组，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息，右边是列信息
▲图1-1 获取多维数组中的元素 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中进行随机抽取数据。...在机器学习或深度学习中，会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果： [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3
因此，将键空间固定到单个插槽非常有用，这让我们可以立即使用 Redis 服务器端计算。...9cb8018fa1f9" SADD "people:19315449-cda2-4f5c-b696-9cb8018fa1f9:idx" "people:firstname:rand" 将展平的条目保存为哈希...将 中写入的哈希键添加到同一键空间中实体的辅助索引中。 将 中写入的哈希键添加到具有属性值的名字的二级索引中。...将展平的条目保存为哈希。 将 中写入的哈希键添加到同一键空间中实体的辅助索引中。 获取可能需要更新的现有索引结构。 检查索引是否存在以及它是什么类型（文本、地理等）。...从索引中删除可能存在的键。 删除保存索引信息的助手。 将 中添加的哈希键添加到具有属性值的名字的二级索引中。 将 的索引添加到条目的帮助器结构集中，以跟踪要在删除/更新时清理的索引。
22]]) 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数可以从指定的样本中进行随机抽取数据。...3]] 合并后数据维度 (4, 2) 按列合并结果: [[0 1 0 1] [2 3 2 3]] 合并后数据维度 (2, 4) 矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange...(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！...上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！...因此，有理由相信，随着计算量的增长，将收集到更大的数据集，并在不久的将来训练出更强大的模型。...视频的范围可以从几秒 (识别和检索) 到几分钟 (定位)。对于动作识别和定位任务，是一个类别单词；对于检索任务，是一个句子。...作者通过在文本token中添加连续随机向量 (“提示向量”) 序列来实现有效的模型适应。在训练过程中，CLIP的图像和文本编码器都被冻结，梯度将流经文本编码器，仅更新提示向量。
有五种投影： 列表投影 切片投影 对象投影 展平投影 过滤投影 处理投影需要注意的点 投影分为两个步骤。左侧（LHS）创建一个初始值的JSON数组。...写法说明 []：将子列表展平到父列表中 ....展平投影 JMESPath表达式中可以使用多个投影。在列表/对象投影的情况下，在投影中创建投影时保留原始文档的结构。....instances[].state", dic_1) print(path) # 结果 ['running', 'stopped', 'terminated', 'running'] 总结： []将子列表展平到父列表中...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。
.csv格式文件中的方法。 ...我们现在希望，对于这一景遥感影像的第一个波段（如果大家需要对多个波段加以这一操作，那么就在本文的代码中加以循环，分别对多个波段依次加以同样的处理就好），提取出其中每一个像元的数值；随后对提取出来的数据加以辐射定标...，即除以10000，并将结果保存在一个.csv格式文件中，且以一列的形式来保存。...首先，完成辐射定标，也就是通过data = data * 0.0001将像元值乘以0.0001；随后，将处理后的像元值按列展平——在这里，data_one_column = data.flatten()...表示我们使用flatten()方法将二维数组展平为一维数组，并将结果赋值给变量data_one_column。
参考链接： Numpy 遍历数组 一维数组，多维数组： 涉及方法 索引和切片 展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果 dtype显示数据类型，...注意复数不能转换为整数和浮点数 dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数 数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...大端序是将最高位字节存储在最低的内存地址处，用 > 表示；与之相反，小端序 是将最低位字节存储在最低的内存地址处，用 < 表示。 ...（深度）方向进行层叠组合 4、列组合 column_stack 函数对于一维数组将按列方向进行组合 5、行组合 row_stack 数组分割： 1、水平分割 hsplit 或者 split...numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组 函数： tolist 将numpy数组转换为python列表 astype 转换数组时指定数据类型
本文介绍基于Python语言，遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件，并从上述每一个文本文件中，找到我们需要的指定数据，最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外，前面也提到，文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的；因此希望将所有文本文件中，符合要求的数据行都保存在一个变量，且保存的时候也将文件名称保存下来，从而知道保存的每一行数据，具体是来自于哪一个文件...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），
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