数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...PandasGUI 中的过滤器 假设我们想查看 MSSubClass 的值大于或等于 120 的行。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--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的值并且分别计算它们的频数： 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类型的使用 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）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的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的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
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。...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 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
Silverlight是基于时间线的，不象Flash是基于帧的，所以在Silverlight中，很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道，动画只不过是一幅幅静态图片连续播放，利用人眼的视觉暂留形成的，因此任何动画从原理上讲，至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中，有一段话： ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值（如 2，每秒 2 帧）来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...
前言 在mybatis中写sql语句时，我们偶尔会需要比较数据，这时就需要用到、=等的这类符号。这类符号在mybaits中的表现方式和在mysql语法中的表现方式是有点不同的。...错误截图，IDEA中报错内容如下： 他提示我语法部分的<=,这里估计是将我的<识别成了xml中的左括号了所以我们可以用特殊替代符号替换他，如下截图： 正文 话不多说，如下： 两种方式： 第一种 sql...语法原符号 mybaits替换符号 <（小于） <（小于） <=（小于等于） <=（小于等于） >...（大于） >（大于） >=（大于等于） >=（大于等于） &（且） &（且） '（单引号）...'（单引号） "（双引号） "（双引号） 第二种 大于等于 = ]]> 小于等于 举例 a >= b a >= b 或者 a = ]]> b a < b a < b 本篇文章参考
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...' b 5 c 9 d 7 e 6 f 4 g 52 dtype: int32 ''' # 4、关于NaN ''' （1）NaN是代表空值， 但不等于...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
欢迎转载，转载请注明出处，谢谢 一、综述 Linux中，ls -l命令可谓是最常用不过了。命令显示结果中的第一列也是我们比较关注的地方，一般说法是表示权限的字符占10个位置。...可是，我们也经常看到在这一列中第十一个位置也有内容显示，最常见的非那个点（.）莫属了，还有加号（+）也会出现在这个位置，这到底是怎么回事呢？让我们亲手来实践一下吧？...三、关于权限列的加号（+） 3.1 了解过Linux中ACL权限设置的朋友对于这个加号肯定不陌生。不过还是让我们通过实验来验证一下。...4.2 权限列中最后一个位置如果是加号，说明这个目录或文件已经设置了ACL权限相关的内容。如果加号存在，则已经有点的目录或文件，点的显示会被覆盖，但原来的SELinux属性保持不变。...4.3 官方一点的说法：点表示该文件具有SELinux安全上下文，加号表示该文件配置了ACL权限，加号不会覆盖SELinux控制。
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。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的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中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...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。
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累
mpeg4的每一帧开头是固定的：00 00 01 b6，那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢？在接下来的2bit，将会告诉我们答案。...注意：是2bit，不是byte，下面是各类型帧与2bit的对应关系： 00: I Frame 01: P Frame 10: B Frame 为了更好地说明，我们举几个例子，以下是16...进制显示的视频编码： 00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧 00 00 01 b6...98 …… B帧 下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧 0x10 = 0001 0000 0x50 = 0101 0000... 0x96 = 1001 0100 大家看红色的2bit，再对照开头说的帧与2bit的对应关系，是不是符合了呢？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...中的groupby实际上非常的灵活且强大，具体的操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。
本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码，这样在编码阶段会引入至少一帧的延时，同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。
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...; 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::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...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
数据仿佛成为企业“甜蜜的烦恼”，数据处理的好，企业就能从中得到巨大的价值；处理的不好，数据反而成为企业的累赘。...为了让更多数据产生的价值信息涌入你的公司，让数据更好的为企业管理层及一线业务人员服务，你需要了解数据、智能、洞察三者之间的区别，并且要清楚如何将上述三个方面更好地应用于预测分析中。...总之，首先必须要收集充分的且准确的数据信息；诸如，你拥有企业数据，但是消费行为数据呢？消费心理数据呢？……这就是不同的数据——经常从外部来源收集，同时这也是造成最终结果不同的原因。...通过预测分析，可以把洞察和智能运用到实际工作中。 在一定程度上，你可能已经学会了利用大数据，就像大多数的利用海量信息服务于业务的B2B企业。...这些触发行为可能是雇佣一个新的IT领导，或者通常是对于购买决定的相关支持。当你具有这种较高的洞察力时，你可以在不同业务部门的投资行为中获取更高的回报。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
