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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。错误的原因通常情况下，这个错误是由于数据对象的形状与期望的形状不匹配所导致的。...解决方法解决这个错误的方法通常涉及到对数据对象的形状进行修改，使其与期望的形状一致。下面是一些常见的解决方法：1. 检查数据的维度首先，我们需要检查数据的维度。...确保数据对象的形状与期望的形状一致。 如果数据的维度不匹配，我们可以尝试使用NumPy的​​reshape​​函数来改变数据对象的形状。...检查数据类型最后，我们还应该检查数据的类型。有时候，数据类型可能导致形状的不匹配。确保数据的类型与期望的类型一致可以帮助解决这个错误。...然后，我们使用reshape函数将这个一维数组重新排列为一个2行3列的二维数组new_arr。最后，我们输出了新的数组new_arr。

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Python中list总结

3：queue ,stack的差异 queue(队列：先进先出的队列) stack(栈：先进后出) 4：列表的索引访问 索引，也叫下标 正索引：从左至右，从0开始，为列表中每一个元素编号 负索引：...没有查到就抛ValueError ， 靠值遍历的方式 通过值value,从指定的范围内查找列表内的元素是否匹配 匹配第一个就立即返回索引，匹配不到，就抛出异常ValueError count(value...) 靠值遍历的方式 没有查找到数值不抛出异常。...返回列表中匹配value的次数 时间复杂度 遍历查找的都是O(n)，index和count方法都是O(n) len () 统计列表的长度方法 6：列表元素的修改方法 list[index]=value...索引不要超界 列表增加、插入元素 append(object)--->None 列表尾部追加元素，返回None 返回None就意味着没有新的列表产生，直接修改列表。

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介： 　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！...4 　当然了你也可以主动指定行和列索引（不赘述）： >>> pd.DataFrame(np.array(s),index=['one', 'two'], columns=['year', 'state...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表

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——索引

接着，我们使用以下图片演示如何生成 B-Tree （ M=4 ，依次插入 1~6 ）：  从图可见，当我们插入关键字 4 时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字...，由于索引记录仅包含索引字段值（以及 4-9 字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。...所以真正的 IO 可能小于上面的情况。 2 ）聚集索引与插入操作 最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。...2 ）非聚集索引与插入操作 如果一张表包含一个非聚集索引但没有聚集索引，则新的数据将被插入到最末一个数据页中，然后非聚集索引将被更新。...6 ．索引覆盖 索引覆盖是这样一种索引策略：当某一查询中包含的所需字段皆包含于一个索引中，此时索引将大大提高查询性能。 包含多个字段的索引，称为复合索引。

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漫谈数据库索引

接着，我们使用以下图片演示如何生成B-Tree（M=4，依次插入1~6）： 从图可见，当我们插入关键字4时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字2，升级（这里是成为根结点...所以真正的IO可能小于上面的情况。 2）聚集索引与插入操作 最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。...特殊情况： A）如果新插入的一条记录包含很大的数据，可能会分配两个新数据页，其中之一用来存储新记录，另一存储从原页中拆分出来的数据。 B）通常数据库系统中会将重复的数据记录存储于相同的页中。...2）非聚集索引与插入操作 如果一张表包含一个非聚集索引但没有聚集索引，则新的数据将被插入到最末一个数据页中，然后非聚集索引将被更新。...如果Where子句中所包含列是BCD或者BD等情况，则只能使用非匹配索引扫描。 2）非配置索引扫描 正如上述，如果Where子句中不包含索引的导引列，那么将使用非配置索引扫描。

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3-序列、列表、元组

序列 序列就是一堆数据元素的集合，并对每个元素进行编号。在Python中，字符串、列表、元组都属于序列，他们都具有一些特定的操作，如索引、切片、相加、相乘、in、长度、最大值和最小值。...，到"结束"位的前一位结束（不包含结束位本身)。...] >>>g[1:4:2] [2,4] >>>g[-1:0:-2]#相当于先取出倒数第一个到第二个元素[5,4,3,2],然后按照步长2开始取数 [5,3] 相加 两个列表可以通过+号连接起来,生成一个新的列表...分片赋值 >>>a=[1,2,3,4] #将最后两个元素重新赋值 >>>a[2:]=[5,6] >>>a [1,2,5,6] #替换最后一个元素 ,并增加其他元素 >>>a[-1:]=[7,8,9]...，否则为false not in（不存在），如果不存在那么结果为true，否则false index 用于从列表中找出某个值第一个匹配的索引位置 index(a, beg=0, end=len(string

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5个优雅的Numpy函数助你走出困境

有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...在很多数据处理和算法中（比如强化学习中的 PPO），我们需要使得所有的值保持在一个上下限区间内。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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5个高效&简洁的Numpy函数

在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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Mysql 索引知识详解

唯一索引 与普通索引类似，不同点在于唯一索引的索引列的值必须唯一，但允许有空值，这点与主键不同（主键索引列的值唯一，但不能为空）。...如果是多个字段组成的联合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法与普通索引类似。...以上图为示例，如果需要插入新的s_id值为50，则需要在s_id=44的记录后面插入一行新记录。但如果插入的s_id的值为：28，则需要将s_id=31的数据往后挪动。...这样在插入新的记录时，是不需要指定自增主键列 id 值的，因为系统会获取当前 id 最大值后+1作为下一条记录的自增主键列 id 的值。...这种插入数据的模式都是追加操作，不涉及到挪动其他记录的操作，也就不会触发叶子节点的分裂了。

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第四章《MySQL的数据类型和运算符》

系统将“零”值插入到数据库中 ?...，对于yISAM引擎，最好使用固定长度的数据列代替可变长度的数据列。...‘值n’） （2）与ENUM类型相同，SET值在内部用整数表示，列表中每一个值都有一个索引编号 （3）与ENUM类型不同的是 ，ENUM类型的字段只能从定义的列值中选择一个值插入，而SET类型的列可从定义的列值中选择多个字符的联合...（4）如果插入SET字段中列值有重复，则MySQL自动删除重复的值，插入SET字段的值的顺序并不重要，MySQL会在存入数据库时，按照定义的顺序显示 ?...LIKE 模糊匹配 REGEXP 正则表达式 LIKE： （1）like运算符用来匹配字符串，如果匹配则返回1，如果不匹配则返回0； （2）like经常使用两种通配符，’%’ 用于匹配任何数据的字符

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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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Python基本数据类型解读：字符串篇

基础定义 我们都知道字符串是 Python 的基础数据类型。我们常用引号('或")来创建字符串，同时字符串在程序中是最常用的数据类型之一。...python的字串列表有2种取值顺序: 从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1 从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头 基础使用 字符串的创建 使用单引号 ’ ’进行定义 str...尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。 print ("My name is %s and weight is %d kg!"...以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串 string.ljust(width) 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串...string.rindex( str, beg=0,end=len(string)) 类似于 index()，不过是返回最后一个匹配到的子字符串的索引号。

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第四章《MySQL的数据类型和运算符》

）每一个类型都有合法的取值范围，当数据是不合法的值时，系统将“零”值插入到数据库中 1、YEAR (1) 格式：以4位字符串格式表示的 YEAR ，范围为 ‘1901’ ~ ‘2155’...，对于yISAM引擎，最好使用固定长度的数据列代替可变长度的数据列。...‘值n’） （2）与ENUM类型相同，SET值在内部用整数表示，列表中每一个值都有一个索引编号 （3）与ENUM类型不同的是 ，ENUM类型的字段只能从定义的列值中选择一个值插入，而SET类型的列可从定义的列值中选择多个字符的联合...（4）如果插入SET字段中列值有重复，则MySQL自动删除重复的值，插入SET字段的值的顺序并不重要，MySQL会在存入数据库时，按照定义的顺序显示 更新表数据的语法; UPDATE...LIKE 模糊匹配 REGEXP 正则表达式 LIKE： （1）like运算符用来匹配字符串，如果匹配则返回1，如果不匹配则返回0； （2）like经常使用两种通配符，’%’ 用于匹配任何数据的字符

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数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子： ?...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介： 　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2：传入一个由嵌套的字典； 　　它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。...4 　当然了你也可以主动指定行和列索引（不赘述）： >>> pd.DataFrame(np.array(s),index=['one', 'two'], columns=['year', 'state

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配。而常数很明显的将被不断重复。...pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量，向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成； 如果要使用复数，需要直接给出一个复数部分。...比如 > array(1:20, dim=c(4,5)) > matrix(1:24, 3,4) 数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则"主列顺序"，即第一个下标变化的最快，...数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。

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