在网络通信的世界中，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的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...这个模型将网络通信分为四层：应用层、传输层、互联网层和网络接口层。每一层都有其独特的功能和操作，确保数据可以在不同的网络设备间顺利传输。在这四层中，帧主要在网络接口层发挥作用。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...这些库在更高层次上抽象了网络通信的细节，使开发者可以更专注于构建应用程序的逻辑，而不必深入到帧的具体处理。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...| 编译 Oboe 源码 ) 博客中介绍了 如何导入 Oboe 函数库到项目中 , 本博客中在导入 Oboe 函数库的基础上 , 进行 Oboe 播放器功能开发 ; 在 【Android 高性能音频】...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。
Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。...在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。
可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...运行结果： 0 -0.062413 1 0.844813 2 0.368822 3 0.530325 dtype: float64 注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...这个示例将涵盖从读取Excel文件到修改、筛选和保存数据的全过程。 读取Excel文件 首先，我们需要导入Pandas库，并读取Excel文件。...我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据： # 新增一行数据 print(len(df)) df.loc[len(df.index)] = ['John999', 99, 999] print...最后，我们可以将修改后的数据保存回Excel文件： # 保存修改后的数据 df.to_excel('data_modified.xlsx', index=False) 通过这个示例，我们可以看到Pandas...无论是数据的读取、修改、筛选还是保存，Pandas都提供了简洁而高效的方法。希望这个示例能帮助你更好地利用Pandas来处理你的数据。
大家好，今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法，毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据，以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。...append，意味着添加新数据进去，当然我们也可以将原有的数据替换掉，将append替换成replace df2.to_sql('nums', con=engine, if_exists='replace...)方法 有时候我们需要抓取网页上面的一个表格信息，相比较使用Xpath或者是Beautifulsoup，我们可以使用pandas当中已经封装好的函数read_html来快速地进行获取，例如我们通过它来抓取菜鸟教程...，将列名作为参数传递到该函数中调用，要是满足条件的，就选中该列，反之则不选择该列 # 选择列名的长度大于 4 的列 pd.read_csv('girl.csv', usecols=lambda x: len...例如数据处理过程中，突然有事儿要离开，可以直接将数据序列化到本地，这时候处理中的数据是什么类型，保存到本地也是同样的类型，反序列化之后同样也是该数据类型，而不是从头开始处理 to_pickle()方法
关键数据分析在本案例中，我们将以 贝壳网（www.ke.com） 上的上海二手房信息为例，演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息，并进行房价分析。1....数据解析贝壳网的二手房信息通常以表格形式呈现。我们可以使用 Pandas 的 read_html 函数直接读取网页中的表格数据。需要注意的是，read_html 需要安装 lxml 库。...={'旧列名': '新列名'})# 查看清洗后的数据print(df.head())4....数据存储清洗后的数据可以存储为 Excel 文件，方便后续分析。Pandas 提供了 to_excel 函数来实现这一功能。...数据清洗是数据分析中至关重要的一步，Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，新增了一些崭新的特性，更加专注于高效实用的数据分析...2.1 新增StringDtype数据类型 一直以来，pandas中的字符串类型都是用object来存储的，这次更新带来的新的更有针对性的StringDtye主要是为了解决如下问题： object...类型对于字符串与非字符串混合的数据无差别的统一存储为一个类型，而现在的StringDtype则只允许存储字符串对象 我们通过下面的例子更好的理解这个新特性，首先我们在excel中创建如下的表格（...图5 则正常完成了数据类型的转换，而pandas中丰富的字符串方法对新的string同样适用，譬如英文字母大写化： StringDtype_test['V2'].astype('string').str.upper...，经常会发现处理后的结果index随着排序或行的删除而被打乱，在index无意义时我们需要使用reset_index()方法对结果的index进行重置，而在新版本的pandas中，为sort_values
我希望我能在自己的应用程序中的获取这些数据，并仅将Azure门户用于高级分析方案。本文将给出解决方案。...Application Insights 提供了一组 REST API，使我们的开发人员可以使用 Azure 中的相同数据。...我们会用相同的终端地址去整合到我们自己的应用里。...03 整合到ASP.NET Core应用中 这一步完全取决于你自己的实现方式，下面的样例代码仅仅是我在自己博客系统里使用的，满足我自己需求的，所以会有很多硬编码的地方。...dashboard，仅仅显示我最关心的数据。
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。 二、解决过程 下图是粉丝写的代码。...index是索引的意思，我感觉这块写在一起了，看上去不太好理解，在里边还多了一层筛选。这里给出【月神】佬的解答，一起来看看吧！ 直接上图了，如下图所示： 下图是官网关于该函数的解析。...之前我一直用的是columns，确实好像很少看到index，这下清晰了。不过【月神】还是推荐使用反向索引。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章基于粉丝提问，针对Pandas中数据删除的问题，给出了具体说明和演示，顺利地帮助粉丝解决了问题！...最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【（这是月亮的背面）】和【dcpeng】大佬给出的示例和代码支持。
就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据，孩子的身高和体重是一个正相关的关系，在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据，如果我们对这组数据做一个回归分析，...我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据，比如我想知道160CM对应的标准身高，我就可以根据回归函数计算对应的体重 选择身高，体重数据 – 插入散点图 2、单击图表 – 图表元素...– 趋势线 – 指数 3、点击趋势线 – 选择“显示公式”，“显示R平方”，在回归函数的线上会出现回归函数和R平方值，回归函数是一个指数函数，在EXCEL里我们可以通过函数来输入X值预测计算Y值。...再看下面这个案例，这是历年来双十一的营业额的数据，然后我们做了一个回归分析，发现每年的数据都神奇的落在了回归函数上，拟合度有0.99，我们根据这条回归函数做了2020年的双十一的营业额的预测为3284.94...在人力资源模块里回归函数被大量的应用在薪酬数据分析里，在薪酬的数据分析里我们需要对各个层级进行薪酬曲线的绘制，再对薪酬曲线进行数据的分析，判断职级和薪酬的拟合度，对各个职级进行薪酬的预测，都是可以通过回归函数来进行数据分析
一、简介 categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型，与R中的因子型变量比较相似，例如性别、血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示，本文就将针对categorical的相关内容及应用进行介绍...二、创建与应用 2.1 基本特性和适用场景 在介绍具体方法之前，我们需要对pandas数据类型中的categorical类型有一个了解，categorical类似R中的因子型变量，可以进行排序操作，...而pd.Categorical()独立创建categorical数据时有两个新的特性，一是其通过参数categories定义类别时，若原数据中出现了categories参数中没有的数据，则会自动转换为pd.nan...而通过将class列修改为自己定义的排序方式则得到的结果如下： from pandas.api.types import CategoricalDtype cat = CategoricalDtype(...关于pandas中的categorical型数据还有很多的小技巧，因为不常用这里就不再赘述，感兴趣可以查看pandas的官方文档，以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出！
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
数据差距的SQL代码及结果 原理：关键思路是使用LEAD函数，使用“用户”列作分区，按序号的升序排列，取当前用户组的当前行序号为cur列,其下一行内容作为nxt列，最终构造结构表是，将当前行的cur列值...为97、nxt为100，此行记录是我们后面where条件要筛选出来的记录行(模拟删除数据过程中，尽量删除连续的两条记录，让差距结果更清晰)。...将cur+1,nxt-1后，就拿到98-99这样的差距区间。 分步骤演示 数据岛范围 这个就是一般来说连续记录的区间，如现实场景中的用户连续打卡天区间。...，致使同样都是对数据集合进行运算，但因为缺失窗口函数特性支持，性能上仍然和SQL中的窗口函数处理有非常大的差距。...窗口函数在其他关系型数据库中是否也一样支持？
Hadley Wickham 创造了术语“拆分应用组合”，用于描述将数据分为独立的可管理块，将函数独立应用于这些块，然后将结果组合在一起的通用数据分析模式。 可以在他的论文中找到更多详细信息。...我们可以将此函数应用于人和周的每个单一组合，以获得相对于每月第一周的每周减肥。...让我们将此结果作为新列添加到原始数据帧中。...它默认为均值，在此示例中，我们将其更改为计算总和。 此外，AIRLINE和ORG_AIR的某些唯一组合不存在。 这些缺失的组合将默认为结果数据帧中的缺失值。...，关联表以及主键和外键 有关wide_to_long函数的更多信息，请参阅本章中的“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起
导读 学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。...在这一过程中，如何既能保证数据处理效率而又不失优雅，Pandas中的这几个函数堪称理想的解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程中的一些demo，这里以经典的泰坦尼克号数据集为例。...那么apply应用在Pandas中，其核心功能其实可以概括为一句话： apply：我本身不处理数据，我们只是数据的搬运工。...应用到DataFrame的每个Series DataFrame是pandas中的核心数据结构，其每一行和每一列都是一个Series数据类型。...而在Pandas框架中，这两种含义都有所体现：对一个Series对象的每个元素实现字典映射或者函数变换，其中后者与apply应用于Series的用法完全一致，而前者则仅仅是简单将函数参数替换为字典变量即可
我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象中的数据的方法。 如果我们正在使用数据帧，则可以附加新行或新列。 我们可以使用concat函数添加新列，并使用dict，序列或数据帧进行连接。...我们探索了 Pandas 序列数据帧并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据帧中。 最后，我们介绍了保存数据帧。 在下一章中，我们将讨论算术，函数应用和函数映射。...在本章中，我们将重新讨论先前讨论的一些主题，这些主题涉及将算术函数应用于多元对象并处理 Pandas 中的缺失数据。 算术 让我们来看一个例子。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。 因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...虽然这些方法适用于具有通用数据类型的数据帧，但是不能保证它们将适用于所有数据帧。 数据帧的函数应用 毫不奇怪，数据帧提供了函数应用的方法。 您应注意两种方法：apply和applymap。
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