场景： 开发环境（windows下）调用第三方接口验签通过，发测试环境（linux下）后死活验签通过不了 原因： md5是一项成熟的加密技术，问题应该在代码里，查了查感觉可能是字符编码的问题...，导致加签没通过，这样的话只能是环境导致的字符编码出现问题，就我所知的有getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组，发现公共代码里进行md5加密是要进行转字节的 /**...); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return resultString; } 所以这里的getBytes...()不确定性太大，需要指定编码方式来降低耦合（代码与环境的耦合）。 ...解决方法： 将getBytes()方法指定具体的编码方式，如:getBytes("UTF-8") /** * md5加密 */ public static String
大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python白银交流群【沐子山树】问了一个Python网络爬虫的问题，问题如下：刚好遇到另外一个问题，请教下大佬。...我可能想问的是： 1.存在这种差异是对的吗？确认不是我代码写错了？ 2.纯技术上，如果Xpath的结果想去掉这段，bs4的结果想有这段应该如何处理？...当然也可以使用xp中的"排除"写法，例如://parent/node()[not(self::child2)]，但这会让xp路径看起来比较复杂，代码可读性变弱。...json是相对而言最简单的，但json在静态网页上用不上。 顺利地解决了粉丝的疑问。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！...三、总结 大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
它们之间的区别仅仅是调用的路径不同，一个是从单元测试调用的，一个是从页面上调用的。...System.out.println(response); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 这时候能成功调用，返回正常的结果...secret_key=****&appkey=****&keyword=浙江 {"status":"200","message":"操作成功","sign":"44200167b7e4cf3c6edd2fd043c613e7...页面调用 通过页面ajax调用接口： 参数也能正常传到Controller，问题是sendUrl我已经在方法里写死了，却得到了不一样的结果： /** * 获取公司列表...这是通过单元测试的方法发送的请求，编码没有问题： 这是通过页面发送的请求，编码就有问题了： 不同的方式调用同一个方法，为什么会有这样的区别呢？真是搞不明白。。。
【当下浏览的服务器和开发工具是哪些】/ 如下所示： <?...php //定义二维索引数组 $arr = array( array("101","李军","男","1976-02-20","95033"), array("103","陆君","男","1974-06...把时间用在更多的地方，少做重复劳动的事情】/lt;/tr>"; } echo "" ; 第二种输出形式（HTML代码 表格输出） 第四种输出形式 取数组中输出的总数 $arr = array( array(4) ); echo $arr0; 取数组中一组数据 $arr = array...( array("1","上海") ); echo ""; 取数组中任意一个数据 $arr = array
有多种因素可能导致代码在不同操作系统上运行时出现差异，以下是一些可能的原因： 编译器或解释器版本不同：不同操作系统上可能使用不同版本的编译器或解释器，这可能导致代码在不同操作系统上产生不同的行为。...库或依赖项不同：不同操作系统上可能有不同的库或依赖项版本，这可能导致代码在不同操作系统上的行为不同。...如果代码中使用了硬编码的文件路径分隔符，可能会导致在不同操作系统上运行时出现问题。 环境变量差异：不同操作系统可能有不同的环境变量设置，这可能会影响代码的行为。...网络差异：如果代码涉及到网络通信，不同操作系统上的网络设置可能会导致不同的结果。...并发和线程差异：不同操作系统可能有不同的并发和线程处理机制，这可能会导致代码在不同操作系统上的并发和线程相关行为不同。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。
还有一种对 NumPy 数组进行向量化操作的方式我们称为广播。广播简单来说就是一整套用于在不同尺寸或形状的数组之间进行二元 ufuncs 运算（如加法、减法、乘法等）的规则。...，上例中我们需要对a和b两个数组都进行广播才能满足双方是相同的形状，最后的结果是一个二维的数组。...上面的图形以一种极其吸引人的方式为我们展现了二维函数的分布情况。 3.比较，遮盖和布尔逻辑 本小节将介绍使用布尔遮盖（掩码）来测试和操作 NumPy 数组的知识。...它们和 NumPy 对应的函数有着不同的语法，特别是应用在多维数组进行计算时，会得到错误和无法预料的结果。你需要保证使用 NumPy 提供的函数来进行相应的运算。...75 3.4.使用布尔数组作为遮盖 在刚才的例子中，我们在布尔数组上应用聚合操作，得到结果。
("数组3:\n", arr3) 输出结果： 数组1: [1 2 3 4] 数组2: [5 6 7 8] 数组3: [[1 2] [3 4]] 在这个示例中，创建了几个不同的Numpy数组，它们将用于后续的数学运算...Numpy中的加法运算 Numpy提供了多种方式进行数组之间的加法运算，包括直接使用加号运算符+或使用np.add()函数。加法运算可以在相同形状的数组之间进行，也可以在广播机制下进行。...2 -1]] 在这个示例中，进行了与加法相似的操作，但使用了减法。...此外，文章还介绍了Numpy的广播机制，展示了在不同形状的数组之间进行运算时如何利用广播机制简化代码并提高计算效率。...无论是在处理一维数组、二维数组，还是在更复杂的数据操作中，Numpy的这些基础运算都是不可或缺的工具。掌握这些基本运算和广播机制，将大大提升在数据处理和分析中的效率和准确性。
随机矩阵生成的句法也与向量的类似： 二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。...，甚至两个向量之间的运算： 二维数组中的广播 行向量和列向量 正如上面的例子所示，在二维情况下，行向量和列向量的处理方式有所不同。...这与具备某类一维数组的 NumPy 实践不同（比如二维数组 a— 的第 j 列 a[:,j] 是一个一维数组）。...如果你需要一个列向量，则有多种方法可以基于一维数组得到它，但出人意料的是「转置」不是其中之一。...因此，NumPy 共有三类向量：一维向量、二维行向量和二维列向量。下图展示了这三种向量之间的转换方式： 一维向量、二维行向量和二维列向量之间的转换方式。
主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...关键技术：假设我们有一个长度为7的字符串数组，然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引的条件传递给目标数组。具体程序代码如下所示: 【例】二维数组的布尔索引。...关键技术:采用运算符号’+'可以对数组进行求和运算操作,但需要各个数组的维度相同, 程序如下所示： 【例】请使用Python对数值和数组进行求积运算操作。...程序 代码如下所示: 其中np.pi代表圆周率π，输出结果如下： 【例】请使用Python对给定数组的元素进行正弦函数的操作。
:) A*B是矩阵乘法，因此看起来就像您在线性代数中编写一样（对于 Python >= 3.5，普通数组使用@操作符具有相同的便利）。...操作符重载的使用有点不合逻辑：*不是按元素运行，但/是。 与scipy.sparse的交互方式更清晰。 因此，使用array更加明智。的确，我们最终打算废弃matrix。...向量（一维数组）的处理 对于array来说，向量形状 1xN，Nx1 和 N 是完全不同的事情。像A[:,1]这样的操作返回形状为 N 的一维数组，而不是形状为 Nx1 的二维数组。...:) A*B 是矩阵乘法，因此它的写法与线性代数中一样（对于 Python >= 3.5，普通数组可以使用 @ 操作符达到相同的方便性）。...但其他库，如PyTorch和CuPy，可以使用这个协议在 GPU 上交换数据。 数组接口协议 数组接口协议定义了类似数组的对象重复使用对方的数据缓冲区的方式。
numpy提供了一个高性能的多维数组对象ndarray(N Dimension Array)，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。...2、学习numpy的套路 学习怎么使用numpy组织数据(怎么创建出，你想要的不同维度，不同形状的数组）：numpy提供了一个高性能的多维数组对象：ndarray。...6、创建数组的几种不同方式 1）利用array()函数去创建数组； 操作如下 import numpy as np array1 = [1,2,3] m = np.array(array1) display...arange()函数去创建数组：对比列表的range()函数学习； ① 相同点：用法都是相同的 # 语法如下： range(start,end,step) arange(start,end,step)...4）按照已有的ndarray数组的形状，创建形状相同但指定元素的ndarray数组； ① 常用函数如下 np.zeros_like() np.ones_like() np.full_like() ② 操作如下
Java数组全套深入探究——进阶知识阶段5、二维数组 目录 数组学习的重要意义 二维数组概述 二维数组应用 矩阵运算 Java和Python矩阵乘法对比 Java的优势： Python的优势： 图像处理...第一维的大小是3，表示有3个元素，每个元素是一个一维数组；第二维的大小是4，表示每个一维数组中有4个元素。在实际应用中，可以根据需要声明和初始化不同类型和大小的二维数组。...图像处理：在图像处理中，图像可以被表示为一个二维数组，其中每个元素代表一个像素的颜色或亮度值。通过对二维数组的操作，可以实现图像的缩放、旋转、平移等操作。...其他多维数据处理：除了上述应用外，二维数组还可以用来处理其他多维数据，如天气数据、地图数据等。通过对这些数据的处理和分析，可以得到有用的信息和结论。...矩阵乘法对比 Java和Python都支持二维矩阵乘法，但是它们各自具有不同的优势。
如果你没用过NumPy，你可能不知道切片技术有多好用， Python数组允许通过对一定范围对元素进行索引来返回数组的一个切片，其索引操作是这样的：a[start:end:step]。...作为NumSharp的开发人员之一，我将向您展示几个重要的切片用例，并附有C#的示例代码段。首先请注意，由于语言语法的不同，在C#中无法以与Python相同的方式进行索引。...区别在于，视图（就是指a["::-1"]的操作结果）以相反的顺序显示数据，此外您无需对其进行列举就可以索引到该反转序列。...范围符号 vs 索引符号 范围符号[“start:stop:step”]允许您访问具有相同维度给定卷的子范围。所以即使只划出二维矩阵的一列，仍然可以得到只有一列的二维矩阵。...数组字符索引重载可以实现在一个N维数组里从特定位置创建视图。因此，用索引符号从二维矩阵中分割出一个列，可以得到一个一维向量： ? ?
教程内容分为向量 （一维数组）、矩阵 （二维数组）、三维与更高维数组3个部分。 Numpy数组与Python列表 在介绍正式内容之前，先让我们先来了解一下Numpy数组与Python列表的区别。...△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...在第一部分中，我们已经看到向量乘积的运算，NumPy允许向量和矩阵之间，甚至两个向量之间进行元素的混合运算： ? 行向量与列向量 从上面的示例可以看出，在二维数组中，行向量和列向量被不同地对待。...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...2、有一个辅助函数lexsort，该函数按上述方式对所有可用列进行排序，但始终按行执行，例如： a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))]：先通过第2列排序，再通过第5列排序；
只不过这里的隐式循环交由底层C语言实现，因此相比直接用python循环实现，ufunc语法更为简洁、效率更为高效 索引、迭代和切片操作方式与普通列表比较类似，但是支持更为强大的bool索引 这部分内容比较基础...stack，进行升维堆叠，执行效果与前几种堆叠方式基本不同，要求所有数组必须具有相同尺寸。...堆叠后，一维变二维、二维变三维…… 魔法方法：r_[ ]，c_[ ]，效果分别与row_stack和column_stack类似，但具体语法要求略有不同。...与列表的操作类似，numpy的数组类型也存在深浅拷贝之分： 直接赋值：无拷贝，相当于是引用 view()：建立视图，浅拷贝，形状可以不一致，但数据相同 copy()：深拷贝，完全独立的对象 ?...12 关于axis的理解 由于numpy的基本数据结构是多维数组，很多接口方法均存在维度的问题，按照不同维度执行操作结果往往不同，例如拼接、拆分、聚合统计等，此时一般需要设置一个维度参数，即axis。
0,3) print (a+b) 讲解： a是一个2*3的数组，而b的形状是1*3，广播机制会让他们之间的加法得到一个相对合理的结果： 运行结果： [[1 3 5] [4 6 8]] 不难发现广播让a...，第一个运算是求a每个元素的平方，有两种方法实现，二者结果相同。...我们把数组的索引按方式不同分成两种，然后分别介绍： 数字索引 布尔(条件)索引 数字索引 数字索引，顾名思义，就是根据数字来定位数组中元素，这个十分好理解。...接着我们利用了一个变形技术reshape把A转换成一个二维数组，然后用一维索引得到变形后的第二行所有元素。...运行结果： 3 [ 6 7 8 9 10 11] 单个数字也可以扩展到二维甚至更高维度，例如对于二维数组索引方式一般可以写成A[1,1]或者A[1][1]。
而假如我们修改一个a中的元素，我们再来打印s，得到的结果就不同了： var a [10]int var s []int = a[0:4] a[0] = 4 fmt.Println(s) 这样得到的结果就是...这个和我的预期应该是一致的，我们创建出了6个元素的切片，自然它的容量和长度应该都是6，但接下来的操作可能就会有点出入了。...s = s[2:] printSlice(s) 这一次得到的结果就不同了，它是这样的： ? 这一次发生变化了，切片的容量变成了4，也就是说变小了，这是为什么呢？...make操作 一般在我们使用切片的时候，我们都是把它当做动态数组用的，也就是Python中的list。...golang创造二维切片的方式和C++创建二维的vector有些类似，我们一开始先直接定义一个二维的切片，然后用循环往里面填充。
pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...对象，功能与python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典 ?...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用
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