平均值 写法 多种pandas
深入了解平均精度(mAP)：通过精确率-召回率曲线评估目标检测性能
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。 基本知识 IOU (Intersection ......
php long类型写法
在 PHP 中， long 类型通常用于表示比普通整数更大的数字。然而，与其他编程语言不同的是，PHP 并没有提供一种明确的 long 类型。相反，PHP 采用了“动态类型”(dynamic typing)的方式来处理变量的数据类型，这意味着变量的类型会根据值的大小和内容而自动转换。 因此，如果你需 ......
基于MIMO-OFDM通信系统的误码率matlab仿真,对比了MRC,ZF等多种接收器性能
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线发送信号的衰落与加性噪声的线性叠加，若采用通常SISO-OFDM系统或MIMO系统的估计算法估计信道，将会带来很大的估计误差。出于设计实现的考虑，本文主要研究理论相对比较成 ......
【pandas基础】--数据类型
数据类型是计算机编程中将不同类型的数据值分类和定义的方式。 通过数据类型，可以确定数据的存储方式和内存占用量，了解不同类型的数据进行各种运算的能力。 使用`pandas`进行数据分析时，最常用到的几种类型是： 1. 字符串类型，各类文本内容都是字符串类型 2. 数值类型，包括整数和浮点数，可用于计算 ......
Pandas数据框去重复（AB、BA类型）
从string-db下载蛋白质相互作用的信息，在处理时发现蛋白A与B互作被记录了两次比如下边的例子（即AB、BA） ```Bash df.drop_duplicates() # Symbol1 Symbol2 # Gnai3 Pdcl2 # Pdcl2 Gnai3 # Gm4340 Gm3376 # ......
python post 写法
# coding:utf-8 import base64 import requests url="https://amdc.m.taobao.com/amdc/mobileDispatch" headers={"Accept": "*/*", "Content-Type": "applicatio ......
日历转换开源工具库，支持多种主流语言
日历对我们来说，最熟悉的就是阳历和农历，在中国每年都有固定的节日、节气、中国特有传统节日，有些节日是固定的，但是节气这些都需要我们经过一定规则换算出来。 所以，今天给大家推荐一个开源库，它支持阳历、阴历、佛历和道历的日历转换，可以满足我们的所有需求。 项目简介 这是有多开发语言版本、支持阳历、阴历、 ......
vue3 后台返回数据没有返回字段是true和false 值的时候，循环数组，点击单个元素单个元素变化的写法
最原始的写法 <template> <div> <div v-for="(item, index) in items" :key="item.id" :class="{ active: item.active }" @click="handleClick(item)"> {{ item.text } ......
MyBatis传入参数为数组、list的写法
<update id="disableUsers"> UPDATE t_user SET disable_flag = #{disable} WHERE 1 = 1 <if test="userIds != null and userIds.size > 0"> AND id IN <foreach ......
请求函数包含请求函数正确写法
```async function findmaterial() { store.sourcematerialtableData = []; store.sourcematerialtableData2 = []; const { data } = await ApiService.get(RESO ......
使用pandas 实现 python读取xlsx文件，并替换掉对应json文件里的内容
需求：读取下面图1格式的xlsx，将图2里面的SKU_name替换成图一对应标签名称的产品名称，也就是将英文替换成中文，然后将该SKU_name对应的SKU_code替换成图一里的编码 1. 2. 代码如下： import jsonimport osimport pandas as pdxlsx_f ......
Meta 开源语音 AI 模型支持 1,100 多种语言
自从ChatGPT火爆以来，各种通用的大型模型层出不穷，GPT4、SAM等等，本周一Meta 又开源了新的语音模型MMS，这个模型号称支持4000多种语言，并且发布了支持1100种语言的预训练模型权重，最主要的是这个模型不仅支持ASR，还支持TTS，也就是说不仅可以语音转文字，还可以文字转语音。 因 ......
多种数据库注入复线-Access数据库注入-偏移注入
偏移注入一般在知道表名而不知道列名时，通过联合查询页面的数据回显，让字段偏移，显现出别的字段的内容 其中最重要的语法在于内连接INNER JOIN SELECT columnName(s) FROM tableName1 INNER JOIN tableName2 ON tableName1.col ......
Python——第7章 pandas数据分析实战
# 7.1pandas常用数据类型 ## 7.1.1一维数组与常用操作 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #设置输出结果对齐方式 pd.set_option('display.unicode.ambiguous ......
多种数据库注入复线-墨者学院SQL手工注入漏洞测试(Access数据库)
SQL手工注入漏洞测试(Access数据库)1. 判断注入点数字型报错，发现注入点 开注2. 用order by获取列数在5时报错，判断为4列联合查询用递增的数字判断占位，发现无法回显题目给了是access数据库，access数据库的SQL手工注入，在联合语句显示可显字段时，必须要from 表名因此 ......
多种数据库注入复线-墨者学院SQL手工注入漏洞测试(Oracle数据库)
SQL手工注入漏洞测试(Oracle数据库)1. 判断注入点判断注入类型为数字型2. 用order by获取列数2时正常，3时报错，得到列数为23. 联合查询获取占位符常规联合查询报错这是由于oracle数据库语法十分严格，在后面需要指定数据表和准确的字符类型我们使用dual表，dual 是orac ......
多种数据库注入复线-墨者学院Sql Server数据库手工注入
SQL手工注入漏洞测试(Sql Server数据库) 1. 测试注入点 点击公告 报错，存在数字型的sql注入 开注 2. order by查询列数 2正常回显，3报错，但是4又正常，5以上报错 3. 联合查询判断占位 但是报错 union用于合并两个或多个select语句的结果集，并去除表中任何重 ......
可变参数列表函数-以求平均数为例
1 #include<stdio.h> 2 #include<string.h> 3 #include<stddef.h> 4 #include<stdarg.h> 5 float average(int values_,...) { 6 va_list var_; 7 int i = 0; 8 f ......
资料分析——两期平均数比较（通过增长率a和b）
如题：  如果按照纯计算方法， /1+a，做题遇到一个新方式（根据所给数据判断，考的原式），做记录。 **平均数增长量=现期平均数-基期平均数**，后面所得公式为化简所得  data：一组数据(ndarray 类型)。 in ......
pandas 笔记
1.pandas 两列取最小值，如果其中一列为nan, 会取另外一列 >>> df3 a b c 0 1 1 1.0 1 1 1 2.0 2 1 1 2.0 3 2 2 NaN 4 3 2 NaN >>> df3['d'] = df3[['a', 'c']].min(axis=1) >>> df3 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
pandas方式遍历日志文件
import pandas as pd import csv f = open(r'C:/Users/will/Desktop/log-2023-05-22.log',encoding='utf-8') data = pd.read_csv(f,sep='\n',header=None) for i ......
【PYTHON】pandas字符替换
处理文本数据时，常见的存储格式为 textfile 格式，对应行分隔符为"\n"，列分隔符为"\t"。 而大家往往不会直接使用txt格式文件进行日常操作，Excel 更为简便通用。 因此，如果我们需要处理的 Excel 数据中，某个字段内出现了"\t"或"\n"或"\r\n"符号，转为 txt 格式 ......
pandas
转载于： http://c.biancheng.net/pandas/ pandas主要特点 提供一个简单、高效、带有默认标签（也可以自定义标签）的DataFrame对象； 能够快速得从不同格式的文件中加载数据（如：Excel、CSV、SQL文件），然后将其转换为可处理的对象； 能够按照数据的行、列 ......
【pandas基础】--数据排序
`pandas`的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序，我们可以提取出特定的信息，例如最大值、最小值、中位数、众数等等，从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外，数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化，例如绘制直方图、箱线图等等，进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总 ......
python pandas 数据处理str.replace()，替换异常双括号，字符类似字段重新添加双括号
import pandas as pd import csv file = 'd:/raw_data.txt' new_file="d:/new_data.csv" data = pd.read_csv(file,delimiter=',',quoting=csv.QUOTE_NONE,names= ......
linux 性能自我学习 ———— 理解平均负载 [一]
### 前言 linux 系统上性能调查的自我学习。 ### 正文 什么是平均负载？ 使用uptime:  可以看到 ......