注：知二求一必须有中序遍历序列 题目描述： 输入一棵二叉树的先序遍历和中序遍历序列，输出它的后序遍历序列。 解题思路： 1、考察根据两个遍历序列的二叉树的重建，三步走即可：前序找根、中序分左右、递归还原； 2、根据题意，对树只有输出结点操作，完全没有必要生成结点
数据: 代码: train=pd.read_csv('./1.csv')//读取csv文件 print(train.loc[train['sd']==1])//选出train中满足列'sd'所对应值为1的行数。 输出: 在excel中的表格行数仍在系统中保留。 print(train.loc[train['sd']==1]['q'])//保留指定列内容 输出: print(
#假设示例 teas = pd.DataFrame(columns=['name','url']) teas.loc[0] = ['陈xx','http://xxx.htm'] teas.loc[1] = ['黄xx','http://xxx.htm'] teas.loc[2] = ['朱xx','http://xxx.htm'] #遍历行的下标
连接爬取到的存储在MySQL种的数据，在该部分不展示。 data = data[data.job_name.str.contains('数据')]# 工作名是否含有数据 # 月薪 import re def salary_deal(text): if '万/月' in text: unit = 10000 elif '千/月' in text: unit = 1000
Series和DataFrame之间概念区别 Series 一维数据,一行或者一列 1.1 创建一个Series,可以用列表或者一个字典,如果是列表,index值默认就是自增的id,当然也可以指定index p = pd.Series([1,2,3,"four","5",6.0],index=["第1个","第2个","第3个","第4个","第5个","
np.random.normal import numpy as np help(np.random.normal) normal(...) method of numpy.random.mtrand.RandomState instance normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) Parameters ---------- loc : float or array_like of floats Mean ("
读写文件 读取文件 1 # 利用pandas读取文件，数据类型为DataFrame； 若需指定分隔符使用sep='',默认',',只能单个字符； 2 data = pd.read_csv(datafile, header=None, usecols=[0, 1, 3, 5, 6, 15]) 3 # header指示列标签位置所在行号，默认第一行； nrows指定读取文件前n列 4 5 #
1、统计本人2021-08-02到2021-08-03之间提交的代码行数 (不含8月2号) git log --author="coco" --since=2021-08-02 --until=2021-08-03 --pretty=tformat: --numstat | awk '{ add += $1; subs += $2; loc += $1 - $2 } END { printf "added lines: %s, removed lines: %s,
题目链接：Journey among Railway Stations 题目大意： 一段路上有 N N N个点，每个点有一个合法时间段 [ u
create or replace procedure sp_insert_dept( p_deptno in number, p_dname in varchar2, p_loc in varchar2 ) is begin insert into dept values(p_deptno,p_dname,p_loc)
我又又又搬运了以前的存货来分享啦！ 项目来源： https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer 项目简介： 利用SQL和pandas对11支球队在7个赛季中的25979场比赛数据，分析各球队在每个赛季的主客场得分情况以及联赛积分情况。 PS: 项目本身提供的是sqlite文件，为了更贴近现实中的工作
目录： 一、appium常用api方法 二、python appium自动化断言 三、python 方法/函数封装 一、appium常用api方法 setup() ：在每一条用例开始前做准备工作 teardown(): 在每条用例结束后做清除工作 setupClass(): 在全部用例开始前做一次准备工作 tearDownClass(): 在全部用例结束
1. Keepalived+Nginx 高可用集群（主从模式） 2. 配置高可用的准备工作 3. 在两台服务器上安装keepalived 4. 完成高可用配置(主从配置) 5. 最终测试 1. Keepalived+Nginx 高可用集群（主从模式） 2. 配置高可用的准备工作 需要两台服务器 需要keepalived 需要虚拟ip 3. 在两台服务器
文章参考了ZhaoDongqiang（C++调用cplex求解VRPTW模型），补充了在Jyputer编辑器中用Python调用Cplex求解VRPTW问题，修正了模型中的小错误，具体如下： 目录 1 VRPTW数学模型 2 Python调用Cplex求解 2.1 调用所需的库 2.2 初始化参数 2.3 调用docplex建模 2.4 求解结果 3 结语 1 V
内容部分来自网络 python中调用a.xx，内部就是a.__getattr__(xx)或者getattr(a, xx)，而a.xx()，其中xx实现了__call__()方法，即调用了getattr(a, xx)()。 通过重写__getattr__(xx)方法实现返回值调用 举个栗子： class Page: def __init__(self, ): pass def __getattr__(se
这里写目录标题 一、实验目的与要求1、 实验目的：a) 掌握指令存储器、PC与IR的设计方法b) 掌握CPU取指令操作与指令译码的方法和过程，掌握指令译码器的设计方法c) 理解RISC-V立即数的生成与扩展方法，掌握立即数拼接与扩展器的设计 2、 实验要求： 二、实验设计与程序代码1、 模
这个错误的原因是你修改了DataFrame的值只是一个副表，并没有对原数据进行改动。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy 通过官方的手册，你可以知道这个错误的真确写法 正确的做法是找出该数据的行列组成（索引
我们需要用到的包有：arules、arulesViz、chron、dplyr、ggplot2、gplots、reshape2、wordcloud2、plyr。 > library("arules", lib.loc="~/R/win-library/3.5") > library("arulesViz", lib.loc="~/R/win-library/3.5") > librar
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/16649 来源：牛客网 题目描述 某校大门外长度为L的马路上有一排树，每两棵相邻的树之间的间隔都是1米。我们可以把马路看成一个数轴，马路的一端在数轴0的位置，另一端在L的位置；数轴上的每个整数点，即0，1，2，……，L，都种有一棵树。 由于马路上有一
像plot这样的函数来说，它的每一个参数对(X,y)后面。还可以有可选的第三个参数，这个参数是字符串格式的，它可以用来指示绘图的颜色和线条的类型 1.色彩和样式 2.可以通过help()函数查看plt的所有信息，属性都在里面 3.文字给图加标题、横坐标的标签、纵坐标的标签，标题可以通
异步 协程 爬虫 高性能的异步爬虫初识异步爬虫方式 来喽，爬取最新梨视频代码和部分讲解讲解 高性能的异步爬虫 初识异步爬虫方式 多线程，多进程（不建议）： - 优点：可以为相关堵塞的操作单独开启线程和进程，堵塞程序就会实现异步执行 - 缺点：无法限制多进程或多进程线程池，进程池
一.取数 单列 1.pd['列名'] 2.pd.loc[:,'列名'] 3.pd.iloc[:,3] 数字代表列索引 4.pd.列名 多列 1.pd.loc[:,'列1':'列5'] 取列1到列5这个区间的数据 2.pd.loc[:,['列1','列2']] 罗列需要取得列名称 注意:建议使用loc的方式,因为可读性比较高 二:布尔索引 1.三元表达式
使用自签名证书支持gitlab https 需求背景生成过程 总结 需求背景 之前按要求搭建了gitlab + gitlab-runner 环境，但是不知道的是，gitlab 默认支持https的选项生成的证书有效期只有一个月，也没找到在哪里配置这个，所以导致服务器一个月后gitlab-runner 无法连接到gitlab，只能r
看着是readyonly,尝试js移除readonly属性，然后直接send_keys # 输入元素 下拉框方法封装 #直接sendkeys不行，不会往下走def base_send_keys(self, loc, value): # 先找到元素 el = self.base_find(loc) self.driver.execute_script("document.getElementsByTagNam
官网参考： http://pandas.pydata.org/ 1.1 Series 1.2 Dataframe 1.3 查看DataFrame数据的每列的名称 1.4 查看"Cabin"这列的所有值[有多种方法 思考 ： 删除多列的方法 筛选逻辑： 任务一： 我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。
