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数据结构层次化组织 -- 树总览

树(Tree)是一种层次数据结构,它在计算机科学起到了关键作用。树结构类似于现实生活树,具有根节点、分支节点和叶子节点。...树状数组(Binary Indexed Tree,BIT): 用于高效处理动态数据序列数据结构,如累积和查询。树堆(Heap): 一种特殊树型数据结构,用于高效查找和操作最值元素。...数据库索引: 数据库管理系统使用树结构(如B树或红黑树)来加速数据检索和排序。编译器: 语法分析器通常使用语法树来表示程序结构,以便进行编译和优化。...网络路由: 网络路由算法使用树结构来确定最佳路径。图形学: 场景图和层次结构通常以树形式表示,用于图形渲染和动画。人工智能: 决策树和行为树等树结构用于模拟决策和行为。...树遍历是许多树操作基础,它们可以用于搜索、数据提取、树复制等任务。树是一种重要数据结构,它在计算机科学具有广泛应用。了解不同类型树以及它们属性和用途对于解决各种问题非常有帮助。

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张华:从非结构数据获取洞察力

本文由经管之家小编整理自大数据工委会主任张华在“2015数据分析师行业峰会”演讲,如需转载请注明出处。 非常荣幸有这个机会跟大家来谈一谈非结构化大数据分析,今天我们讲到了很多数据分析。...其实更多层面,我听到除了袁博士讲到之外,我想跟大家分享一个概念。现在数据,可以说有结构化和非结构数据结构数据大家比较清楚,比如说各种各样数据库。...这种数据库,现实生活绝大部分数据是没有办法处理,现在我们非结构数据规模是结构数据100倍以上,所以它体量非常大。 我今天题目主要跟大家讲社会化新媒体与非结构化大数据分析。...这样叠加在一起就产生一个1+1>2效果,在这个过程我们可以获取知识。实际上大数据过程是信息叠加,产生知识过程。 大数据给我们带来是决策方式变化。...我最终结论,大数据更大意义上是非结构化内容理解,因为结构数据我们在大数据之前,我们通过数据挖掘各种各样工具,基本上来说没有新问题和挑战了。

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Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

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Pandas数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高函数 对于Series,它可以迭代每一列值操作: df = pd.read_csv...axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便对每个元素进行操作。...Series每个字符串 slice_replace() 用传递值替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat...常用到函数有:map、apply、applymap。 map 是 Series 特有的方法,通过它可以对 Series 每个元素实现转换。

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如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

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Python数据处理(6)-pandas数据结构

pandas是本系列后续内容所需要第三方库,它是基于之前介绍NumPy构建,使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。...首先,使用下面的pandas导入约定: pd是pandas约定俗成缩写,Series和DataFrame是pandas两个最重要数据结构。我们将简单介绍二者用法,作为pandas入门。...1.Series Series是一种类似于一维数组对象,它由一组数据(NumPy数组)以及相对应一组数组标签(即索引)构成。 其中,左边是索引部分,右边是数据部分。...通过Seriesvalues和index属性,可以获取数据数组和索引数组。 我们可以通过传入索引参数对数据进行标记,然后就可以通过索引获取对应数据点,这一点类似于字典数据结构。...2.DataFrame DataFrame是Pandas数据分析中最常用和最重要数据结构,它是一个表格型数据结构,这一点与Excel表格十分类似,每个数据点既有行索引又有列索引。

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UDPFPGA实现() | UDP段、IP包、MAC结构

理论上,包含报头在内数据最大长度为65535字节,实际上,UDPMTU一般为1500,这与CDMA/CS机制有关系,即使巨型包也不会超过65535,在基于USO和UFO层次时,可对UDP进行拆包处理...数据: 用户数据是打包在UDP协议,UDP协议是基于IP协议之上,IP协议又是走MAC层发送,即从包含关系来说:MAC数据段为IP数据报,IP报文中数据段为UDP报文,UDP报文中数据段为用户希望传输数据内容...这与CDMA/CS机制有关系,即使巨型包也不会超过65535,在基于USO和UFO层次时,可对UDP进行拆包处理。...MAC数据和填充部分长度必须在46~1500字节之间,这是由以太网物理特性决定,这个1500字节被称为链路层MTU(最大传输单元,Max Transmit Unit),但是这并不是指链路层长度被限制在...校验序列(FCS) 在NetAssist可选是否发送校验序列,对接受网卡判断是否传输错误一种方法,如果发现错误,丢弃此(使用CRC循环冗余校验码校验)。

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如何在Python 3安装pandas包和使用数据结构

在本教程,我们将首先安装pandas,然后让您了解基础数据结构:Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包,我们可以使用pip安装pandas。...在我们使用Series之前,让我们来看看它通常是什么样: s = pd.Series([data], index=[index]) 您可能会注意到数据结构类似于Python 列表。...], name='Squares') 现在,让我们打电话给系列,这样我们就可以看到pandas作用: s 我们将看到以下输出,左列索引,右列数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记数据结构,其具有可由不同数据类型组成列。...您现在应该已经安装pandas,并且可以使用pandasSeries和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构相关教程,请前往腾讯云+社区学习更多知识。

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tcpip模型是第几层数据单元?

在网络通信世界,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信基石,它定义了数据在网络如何被传输和接收。其中,一个核心概念是数据单元层级,特别是“”在这个模型位置。...在这一层数据被封装成,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端设备。那么,是什么呢?可以被看作是网络数据传输基本单位。...在网络接口层,处理涉及到各种协议和标准。例如,以太网协议定义了在局域网结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产网络设备可以相互协作,数据可以在各种网络环境顺利传输。...这些库在更高层次上抽象了网络通信细节,使开发者可以更专注于构建应用程序逻辑,而不必深入到具体处理。...对于从事网络相关工作专业人员,理解概念和作用是理解整个网络通信过程关键。同时,对于网络编程,尽管在高层次抽象不需要直接处理,但对其基本原理理解对于诊断和解决网络问题是非常有帮助

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速读原著-Android应用开发入门教程(Android控件层次结构)

第 7 章 控件(Widget)使用 在各个 GUI 系统,控件一般都是占内容最多部分,使用各种控件也是使用一个 GUI 系统主要内容。...7.1 Android控件层次结构 android.view.View 类(视图类)呈现了最基本 UI 构造块。一个视图占据屏幕上一个方形区域,并且负责绘制和事件处理。...Android 控件类扩展结构如图所示: ?...Android 控件常常在布局文件(Layout)中进行描述,在 Java 源代码通过 findViewById()函数根据ID 获得每一个 View 句柄,并且转换成实际类型来使用。...在 Android 各种 UI 类名称也是它们在布局文件 XML 中使用标签名称。

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pandas数据处理利器-groupby

数据分析,常常有这样场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...上述例子在python实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...groupby实际上非常灵活且强大,具体操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入原始数据相同尺寸数据框,常用于在原始数据基础上增加新一列分组统计数据,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...groupby功能非常灵活强大,可以极大提高数据处理效率。

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堵俊:大数据与 AI 生态开源技术

后面通过数据集成来构建数仓,数据集市来满足BI等数据应用。它基于非常强大Hadoop以及Spark开源大数据技术,并进行了相应一些优化。这些优化已经以patch方式回馈给社区。...同时它提供一个数据开发IDE,这样用户可以写传统数据分析SQL,也可以支持机器学习常用python,R等语言。除此之外,对于数据资产管理、数据门户、数据质量控制这块也都有相应解决方案。...传统机器学习和大数据,两个社区、两套技术,能不能做一个融合,或者有没有关联?相对于传统机器学习,深度学习对于数据、大数据利用,应该说效率更高。...所以在融合基础上,我们认为未来技术方向,会是AI与大数据技术相互融合过程,从原始数据导入到数据准备、数据训练到模型部署,整个是一套闭环,这是未来一个趋势。...堵俊:大数据与 AI 生态开源技术.pdf

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 展示了一个 完整 Oboe 播放器案例 ; 一、音频概念 ---- 代表一个 声音单元 , 该单元...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback , 实现 onAudioReady 方法 , 其中 int32_t numFrames 就是本次需要采样帧数 , 注意单位是音频 , 这里音频就是上面所说...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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