switch开关经常用在是否启用的场合，但是switch默认绑定值的类型是布尔类型，即true和false，在实际的项目中，后端的接口都会用0和1来代替，如何将数值与状态进行关联呢？...我们可以用active-value绑定要启用状态的值，用inactive-value绑定禁用状态的值，这两个值默认对应的是字符串类型。..." active-color="#13ce66" inactive-color="#cccccc" active-value="1"...inactive-value="0" @change="changeStatus(obj.row.id)" > </el-switch...active-color="#13ce66" inactive-color="#cccccc" :active-value="<em>1</em>"
标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。 有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation...= xlCalculationManual n = Sheets.Count ReDim HiddenSheets(1 To n) As Boolean For i = 1 To...Select Sheets(OldSelection.Worksheet.Name).Select Application.CutCopyMode = False For i = 1
exit 0：正常运行程序并退出程序； exit 1：非正常运行导致退出程序； exit 0 可以告知你的程序的使用者：你的程序是正常结束的。...如果 exit 非 0 值，那么你的程序的使用者通常会认为 你的程序产生了一个错误。 在 shell 中调用完你的程序之后，用 echo $? 命令就可以看到你的程序的 exit 值。...在 shell 脚本中，通常会根据 上一个命令的 $? 值来进行一些流程控制。 当你 exit 0 的时候,在调用环境 echo $?...就返回0，也就是说调用环境就认为你的这个程序执行正确 当你 exit 1 的时候,一般是出错定义这个1，也可以是其他数字，很多系统程序这个错误编号是有约定的含义的。...如果你用 脚本 a 调用 脚本b ，要在a中判断b是否正常返回，就是根据 exit 0 or 1 来识别。 执行完b后， 判断 $?
首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...每个元素都是从 0 到 1 之间均匀分布的随机浮点数。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
STM32中的BOOT0和BOOT1是用来设置启动方式的。 所谓启动，一般来说就是指我们下好程序后，重启芯片时，SYSCLK的第4个上升沿，BOOT引脚的值将被锁存。...用户可以通过设置BOOT1和BOOT0引脚的状态，来选择在复位后的启动模式。...一般来说，我们选用这种启动模式时，是为了从串口下载程序，因为在厂家提供的BootLoader中，提供了串口下载程序的固件，可以通过这个BootLoader将程序下载到系统的Flash中。...但是这个下载方式需要以下步骤： Step1:将BOOT0设置为1，BOOT1设置为0，然后按下复位键，这样才能从系统存储器启动BootLoader 。...Step3:程序下载完成后，又有需要将BOOT0设置为GND，手动复位，这样，STM32才可以从Flash中启动。 当BOOT0和BOOT1均设置为逻辑1时，系统将从内置SRAM中启动。
这几天老蒋重拾DEDECMS织梦程序，在需要调用标签的时候有发现默认有的主题中采用的是limit='0,1'和limit='1,4'的这种标签。这个也就是加载列表调用中的单独属性。...于是我查查到底是什么意思，好像使用的还是比较多的。 limit='0,1' 这个表示从第一篇文章开始，取1篇文章。 limit='2,4' 这个表示从第三篇文章开始，取4篇文章。...{dede:arclist flag='h' limit='1,1'} [field:title/] {/dede:arclist} 调用头条文章...本文出处：老蒋部落 » 解释DEDECMS标签调用中limit='0,1'和limit='1,4'的含义 | 欢迎分享
前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...：cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑...，会直接将原始文件中的信息写入 替换的大致思路如下： replace_data = np.array(data) #你想替换的数据 with pygrib.open(grbfile) as grbs...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据
NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...这意味着它会生成一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的数组，并将其赋值给变量 a。 print(a) 这行代码打印变量 a 所引用的数组，输出应该是：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]。...b = np.clip(a, 1, 8) 这是本段代码中最关键的部分。np.clip 函数接受三个参数：要处理的数组（在这里是 a），最小值（在这里是 1），和最大值（在这里是 8）。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。
2022-12-26：有一个数组包含0、1、2三种值，有m次修改机会，第一种将所有连通的1变为0，修改次数-1，第二种将所有连通的2变为1或0，修改次数-2，返回m次修改机会的情况下，让最大的0连通区，.../bin/bash# 时间复杂度O(N^3)的方法# 为了验证# public static int maxZero1(int[] arr, int k)function maxZero1(){...if [ $has1 == 1 ];then let areaHas1No0++ fi has1=0 fi...= 2 ];then let area2s[$[$n-1]]=area2 fi local has1=0 local area1=0 local i=0 while...0 if [ ${arr[$left]} == 0 ] && [ ${arr[$right]} == 0 ];then let area1=area1s[right]-area1s[
2022-12-26：有一个数组包含0、1、2三种值， 有m次修改机会，第一种将所有连通的1变为0，修改次数-1， 第二种将所有连通的2变为1或0，修改次数-2， 返回m次修改机会的情况下，让最大的0.../bin/bash # 时间复杂度O(N^3)的方法 # 为了验证 # public static int maxZero1(int[] arr, int k) function maxZero1()...local has1=0 local areaHas1No0=0 local i=$l while [ $i -le $r ] do if [ ${arr[...0 if [ ${arr[$left]} == 0 ] && [ ${arr[$right]} == 0 ];then let area1=area1s[right]-area1s...done if [ $has1 == 1 ];then let areaHas1No0++ fi let local ans=2*$area2+areaHas1No0
Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop( Column A , axis=1) df.drop( Row A , axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
Lambda表达式是你的救星！ Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...回想一下Pandas中的shape 1df.shape 2(# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。 使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。...它的三个参数start、stop、step分别表示起始值，结束值和步长， 请注意！stop点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop('Column A', axis=1) df.drop('Row A', axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 6 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop( Column A , axis=1) df.drop( Row A , axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
2022-08-24：给定一个长度为3N的数组，其中最多含有0、1、2三种值，你可以把任何一个连续区间上的数组，全变成0、1、2中的一种，目的是让0、1、2三种数字的个数都是N。返回最小的变化次数。...统计0,1,2扣去N/3的个数之和。比如1,1,1，1有3个，多了两个；而0和2都是0个，不统计；所以结果是2。时间复杂度：O(N)。代码用rust编写。.../ 0 -> 7个// 2 -> 12个 1 -> 11个// 多的数 2// 少的数 0fn modify(arr: &mut Vec, more: i32, more_t: i32,...] += 1; ll += 1; } else { // 在窗口之外，多的数，够了！...// 少的数，和，另一种数other，能不能平均！都是10个！
2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值， 当你决定在某个位置操作一次， 那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。 返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...代码用rust和solidity编写。 代码用solidity编写。...[0, 0], vec![0, 1]]; let ans3 = set_one_min_times3(&mut matrix); println!...) + ((n >> 1) & 0x55555555); n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f...| (1 << r), col | (1 << c), r + 1, 0, dp); if next2 !
面对缺失值三种处理方法： option 1： 去掉含有缺失值的样本（行） option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉 option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等） 对于dropna...和fillna,dataframe和series都有，在这主要讲datafame的 对于option1： 使用DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None...：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace: 是否在原数据上操作。...如果为真，返回None否则返回新的copy，去掉了缺失值 建议在使用时将全部的缺省参数都写上，便于快速理解 examples: df = pd.DataFrame( { "name": ['Alfred...5 3 NaN 3.0 NaN 4 # 使用0代替所有的缺失值 >>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...结果排序： 默认情况下，cuDF中的join（或merge）和groupby操作不保证输出排序。...with read_csv pdf = pd.DataFrame({"a": [0, 1, 2, 3], "b": [0.1, 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas
先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN，如下所示： ?...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
Pandas 的核心数据结构是 Series 和 DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引，而 unstack则相反。...=1).value is None: last_row = 0 else: last_row = ws.max_row # 将新的 DataFrame 追加到现有的 Excel 文件
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