把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series） 用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的理解。...seriesLayoutBy 可取值： ’column’: 默认值。系列被安放到 dataset 的列上面。 ‘row’: 系列被安放到 dataset 的行上面。 把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（...{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'}, // 这几个系列会在第二个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一列。...{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}, {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
`t_user` (`uId`, `uName`, `uPwd`, `amt`) VALUES (12, 'uName', 'uPwd', 0=1) ;
where a.table_name=upper('a_bill_mallsettle_fanli') and a.column_name=upper('fanli_grade'); if v_cnt=1...解决方案是将旧字段修改名称，创建1个新字段代替它，然后UPDATE修改SQL数据、最后再删除旧字段。
她提供了原始数据demo，部分数据如下所示： 问题描述：大佬们请教个问题 有个df数据只有1列数据，每5行为一组，把他拆成5列N行数据这个怎么实现呀？...确实还真没留意到有一列可以分组！
2024-11-09：或值至少为 K 的最短子数组 II。...用go语言，给定一个非负整数数组 nums 和一个整数 k，我们的目标是找出数组中最短的非空子数组，使得该子数组所有元素的按位或结果至少为 k。如果找不到这样的子数组，则返回 -1。...解释： 子数组 [2,1,8] 的按位 OR 值为 11 ，所以我们返回 3 。 答案2024-11-09： chatgpt 题目来自leetcode3097。...• 对于每个新元素 x，在 ors 切片末尾追加一个初始值 (0, i)，表示当前 OR 值为 0，左端点为当前索引 i。...asi32); } // 原地去重逻辑 if j >0&& ors[j -1].0== new_or { ors[j -1].1= left;// 更新左端点为靠右的值
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）。...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意：key 会被解析为列数据，value 会被解析为行数据。...，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。
'",) 然后查找.dbf源文件的时候，发现在报错的那一行数据中，有一列甚至好几列的数据中出现了'.'...# For Chinese: 在我的代码中，有的值是'.'，然后运行了之后就报了格式错误，添加下面两行代码可以解决这个问题，返回值是String类型的'.'...在里面加入了两行代码 elif data.strip() == b'.': return '.'...的问题之外，可能还会有各种奇葩的问题，同样可以通过修改库文件的方法，直接将无法处理的字符串或信息，转换成你想要得到的信息，比如我这里是"."到"."，虽然都是“.”...，但是结果完全不一样，至少不会报错，对于问题的解决也挺直接的。 希望能解决读者的问题。有其他的问题可以通过回复或者私聊我。
待合并的数组除了待合并的维度，其余维度上的值必须相等。二维数组（矩阵）有两个 axis，一个 axis = 0（行方向），一个 axis = 1（列方向），如果是多维数组依次类推。...这种合并二维数组的场景非常多，比如对于输入特征为二维数组的情况下，需要补充新的样本，可以将二维数组沿着行方向进行合并，有时会将行称为样本维度。...比如对于输入特征为二维数组的情况下，需要为输入补充一些新的特征，可以将二维数组沿着列方向进行合并，有时会将列称为特征维度。...待合并的数组必须拥有相同的维度，如果不同维度则会抛出 ValueError 异常。...vstack 将数组沿着行的方向进行合并操作，而 hstack 将数组沿着列的方向进行合并操作。
在这种情况下，行数必须与调用的Series（或Index）的长度匹配。...下表总结了extract(expand=False)的行为（第一列为输入主题，正则表达式中的组数为第一行） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series...在这种情况下，行数必须与调用的Series（或Index）的长度匹配。...下表总结了 extract(expand=False) 的行为（输入主题在第一列，正则表达式中的组数在第一行） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series...下表总结了extract(expand=False)的行为（第一列为输入主题，第一行为正则表达式中的组数） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series
（1）交换两行 # r1 r2 # 直接修改参数矩阵，无返回值 def swapRows(M, r1, r2): if (0 1 < len(M)) and (0 <= r2...range') （2）某行乘以标量 # r1 1 * scale # scale为0是非法输入，要求 raise ValueError # 直接修改参数矩阵，无返回值 def scaleRow...2 构造增广矩阵Ab 步骤3 逐列转换Ab为化简行阶梯形矩阵 中文维基链接 对于Ab的每一列（最后一列除外） 当前列为列c 寻找列c中 对角线以及对角线以下所有元素（行 c~N）的绝对值的最大值...如果绝对值最大值为0 那么A为奇异矩阵，返回None (你可以在选做问题2.4中证明为什么这里A一定是奇异矩阵) 否则 使用第一个行变换，将绝对值最大值所在行交换到对角线元素所在行...（行c） 使用第二个行变换，将列c的对角线元素缩放为1 多次使用第三个行变换，将列c的其他元素消为0 步骤4 返回Ab的最后一列 注： 我们并没有按照常规方法先把矩阵转化为行阶梯形矩阵
通俗讲就是：把数排成m行n列后，然后用中括号把它们括住，这种形式的组合就是矩阵了～ eg： image.png 比如上面这个示例就是一个m × n的矩阵（m行n列的矩阵），如果m=n那么就叫做n阶方阵...)print(D) [[0 1 2] [3 4 5]]-----[[0 1] [2 3] [4 5]] # 2行3列的矩阵 + 3行2列的矩阵C + D # 不同形状的矩阵不能进行加运算 -------...Traceback (most recent call last) in () 1 # 2行3列的矩阵 + 3行2列的矩阵...call last)1a9f22a6f8d> in () 1 # A有2列 D有3行----> 2 A.dot(D) # 不能乘ValueError...幂乘比较简单，就是每个元素开平方，不一定是方阵 必须是方阵才能进行幂运算，比如 A²=A×A（矩阵相乘前提： 第一个矩阵A的行=第二个矩阵A的列==>方阵） print(A)print("-"*5)print
一维为-1的不同图形的表示 a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) a.shape (2, 4) 假设我们将行设为1，把-1作为列...，那么Numpy将能够找到列8。...a.reshape(1,-1) array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 假设我们将行设为-1，将1设为列，那么Numpy将能够找到行8。...a.reshape(-1,-1) ValueError: can only specify one unknown dimension a.reshape(3,-1) ValueError: cannot...函数的作用是:剪切(限制)数组中的值。给定一个区间，区间外的值被裁剪到区间边缘。例如，如果指定的间隔为[- 1,1]，小于-1的值将变为-1，大于1的值将变为1。 ?
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）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意：key 会被解析为列数据，value 会被解析为行数据。...: 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。
) print(C) print("-"*5) print(D) [[0 1 2] [3 4 5]] ----- [[0 1] [2 3] [4 5]] # 2行3列的矩阵 + 3行2列的矩阵...# 2行3列的矩阵 + 3行2列的矩阵 ----> 2 C + D # 不同形状的矩阵不能进行加运算 ValueError: operands could not be broadcast together...-20-c1a9f22a6f8d> in () 1 # A有2列 D有3行 ----> 2 A.dot(D) # 不能乘 ValueError: shapes (2,2)...、幂运算 幂乘比较简单，就是每个元素开平方，不一定是方阵 必须是方阵才能进行幂运算，比如 A²=A×A（矩阵相乘前提： 第一个矩阵A的行=第二个矩阵A的列==>方阵） print(A) print("-...n列的矩阵行和列交换后就变成了 n行×m列的矩阵，eg： 3行×2列 ==> 2行×3列 ?
tf.where( condition, x=None, y=None, name=None)根据条件返回元素(x或y)。...坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9
ST_NUM：float或int…某种数字类型 ST_NAME：细绳 OWN_OCCUPIED：字符串…Y（“是”）或N（“否”） NUM_BEDROOMS：float或int，数字类型 标准缺失值 “...这些是Pandas可以检测到的缺失值。 回到我们的原始数据集，让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七行中，有一个“ NA”值。 显然，这些都是缺失值。...从前面的示例中，我们知道Pandas将检测到第7行中的空单元格为缺失值。让我们用一些代码进行确认。...False 2 False 3 False 4 False 5 False 6 True 7 False 8 False 在第四行中，数字为12。...更换 通常，您必须弄清楚如何处理缺失值。 有时，您只是想删除这些行，而其他时候，您将替换它们。 正如我之前提到的，这不应该掉以轻心。我们将介绍一些基本的推论。
在这个具体的错误信息中，我们可以看到(33, 1)表示数据对象的形状是33行1列，而(33, 2)表示期望的形状是33行2列。...注意，改变数组的形状后，数组的总元素个数必须保持不变。...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。..., 6]])shape = arr.shapeprint(shape)在上面的示例中，我们首先创建了一个二维数组arr，其中包含了两行三列的元素。...在上面的示例中，数组arr的形状为(2, 3)，即包含2行3列。
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) a.shape (2, 4) 假设我们给定行参数为 1，列参数为-1，那么 Numpy...将计算出 reshape 后的列数为 8。...a.reshape(1,-1) array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 假设我们给定行参数为-1，列参数为 1，那么 Numpy 将计算出 reshape 后的行数为 8。...a.reshape(-1,-1) ValueError: can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1) ValueError: cannot...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。
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) a.shape (2, 4) 假设我们给定行参数为 1，列参数为-1，那么 Numpy...将计算出 reshape 后的列数为 8。...a.reshape(1,-1) array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 假设我们给定行参数为-1，列参数为 1，那么 Numpy 将计算出 reshape 后的行数为 8。...a.reshape(-1,-1) ValueError: can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1) ValueError: cannot...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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