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(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
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1月前
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来自: 弹性计算
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(二):字符编码由来;Python字符串、字符串格式化;list集合和tuple元组区别
字符编码 我们要清楚,计算机最开始的表达都是由二进制而来 我们要想通过二进制来表示我们熟知的字符看看以下的变化 例如: 1 的二进制编码为 0000 0001 我们通过A这个字符,让其在计算机内部存储(现如今,A 字符在地址通常表示为65) 现在拿A举例: 在计算机内部 A字符,它本身表示为 65这个数,在计算机底层会转为二进制码 也意味着A字符在底层表示为 1000001 通过这样的字符表示进行转换,逐步发展为拥有127个字符的编码存储到计算机中,这个编码表也被称为ASCII编码。 但随时代变迁,ASCII编码逐渐暴露短板,全球有上百种语言,光是ASCII编码并不能够满足需求
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1月前
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Elasticsearch Enterprise 9.1.5 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
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1月前
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《SaaS应用技术攻坚:从定制化到运维的六大核心实践拆解》
本文结合项目管理SaaS开发实践,拆解六大核心技术实践:迭代时按租户规模分层灰度发布,同步配置并设自动回滚保障稳定;租户隔离采用“逻辑+物理”混合方案,结合数据中台解决跨租户统计难题;基于K8s构建租户级弹性伸缩,按访问特征分组并优化阶梯策略平衡性能成本;以插件化架构处理定制需求,通过标准接口与扩展表实现标准化与个性化平衡;从索引、SQL、分库分表三维度优化数据库性能;构建租户级运维监控体系,聚焦业务、系统、数据指标实现精准告警与快速排查。
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1月前
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098-python列表_切片_slice_开始_结束
本文介绍了Python中列表的切片(slice)操作,通过“前闭后开”原则截取列表片段,支持正负索引、省略端点等用法,并结合生活实例(如切面包、直播切片)帮助理解。切片不改变原列表,返回新列表。
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1月前
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来自: 物联网
正交时频空间调制:离散Zak变换方法——论文阅读笔记
本文提出基于离散Zak变换(DZT)的正交时频空间(OTFS)调制新方法,通过DZT统一构建OTFS收发框架,揭示其在时延-多普勒域的输入输出关系,简化系统分析并深化对分辨率与脉冲设计的理解,为高移动性通信提供高效解决方案。
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1月前
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来自: 物联网
面向高多普勒衰落信道的 OTFS 调制技术
正交时频空(OTFS)调制通过延迟-多普勒域传输,将高多普勒信道转化为准静态环境,显著提升高速移动下的通信鲁棒性。本文研究其信号检测与信道估计,提出低复杂度MCMC检测算法和基于PN导频的稀疏信道估计算法,验证了OTFS在高速场景下的优异性能。
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1月前
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来自: 物联网
正交时频空间调制(OTFS)技术详解:基础原理与未来挑战
正交时频空间(OTFS)调制将信息嵌入延迟-多普勒域,有效应对高速移动下的多普勒效应。相比OFDM,OTFS在高动态信道中具备全分集增益、低导频开销与强鲁棒性,是6G候选技术之一。
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