tail :输出文件的最后几行。...用于linux查看日志的时候很方便，假如日志文件为：Console.log 用法： 1. tail Console.log tail # 输出文件最后10行的内容 2. ...tail -f Console.log tail -f # 输出最后10行内容，同时监视文件的改变，只要文件有一变化就显示出来。 3. ...tail -nf Console.log --n为最后n行 tail -nf # 输出文件最后n行的内容，同时监视文件的改变，只要文件有一变化就同步刷新并显示出来 4. ...tail -n 10 filename tail -n 10 #输出文件最后10行的内容
现在，假设我们要从rumenz.txt文件中删除最后三行 ( n=3 ) 。...（例如-n -x来打印文件中除最后x行之外的所有行 因此，我们可以使用此选项以直接的方式解决我们的问题： $ head -n -3 rumenz.txt 1 rumenz.com 2 rumenz...sed命令及其地址范围，我们可以快速删除文件中从给定行号开始到最后一行的行： sed 'GIVEN`LINE`NO, $d' input_file 例如，让我们从第5行删除直到rumenz.txt的结尾...但是，如果我们可以颠倒输入文件中的行顺序，问题就会变成从文件中删除前 n 行。一个简单的 sed 单行sed 1,n d可以删除前n行。之后，如果我们再次反转线条，我们的问题就解决了。...否则，我们只打印该行。在这里非零数字1``true 并触发awk的默认操作
使用pandas，当您运行以下行时： # Standard apply df.apply(func) 得到这个CPU使用率： 标准pandas适用 - 仅使用1个CPU 即使计算机有多个CPU，也只有一个完全专用于您的计算...而不是下边这种CPU使用，想要一个简单的方法来得到这样的东西： 并行Pandas适用 - 使用所有CPU Pandaral·lel 如何帮助解决这个问题？...Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上，以显着提高速度。...请注意如果不想并行化计算，仍然可以使用经典apply方法。 也可以通过将显示每个工作CPU一个进度条progress_bar=True的initialize功能。...并行应用进度条 并配有更复杂的情况下使用带有pandas DataFrame df，该数据帧的两列column1，column2和功能应用func： # Standard pandas apply df.groupby
参数说明 docker logs [OPTIONS] CONTAINER Options: --details 显示更多的信息 -f, --follow 实时输出日志，最后一行为当前时间戳的日志...--since string 输出日志开始日期，即只输出指定日期之后的日志。...--tail string 显示最后多少行日志， 默认是all （如： -tail=10 : 查看最后的 10 行日志。）
但是，如果最后一行的列表的个数不满，则就会出现最后一行没有完全垂直对齐的问题。...方法二：根据个数最后一个元素动态margin 由于每一列的数目都是固定的，因此，我们可以计算出不同个数列表应当多大的margin值才能保证完全左对齐。...例如： .list:last-child:nth-child(4n - 1)说明最后一行，要么3个元素，要么7个元素…… .list:last-child:nth-child(4n - 2)说明最后一行...3个元素 */ .list:last-child:nth-child(4n - 1) { margin-right: calc(24% + 4% / 3); } /* 如果最后一行是2个元素 *...但是有些人代码洁癖，看不惯这种空的占位的html标签，则可以试试一开始的两个方法，一是动态计算margin，模拟两端对齐，另外一个是根据列表的个数，动态控制最后一个列表元素的margin值实现左对齐。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...获取第0行数据 Df ?...) print("\n获取列信息") print("\n方法1") list1 = df_1["time"].values.tolist() list2 = df_1["pos"].values.tolist...) list4 = df_1["time"].tolist() print("time-列：", list4) print("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将Df按行按列进行转换 Part 1：目标 最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-..., df_1, "\n") print("\n按行输出") list_fields = df_1.to_dict(orient='records') print(list_fields) 代码截图...Part 4：延伸 以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？
姚期智：量子计算只剩最后一里路 ? 期间，中科院院士、清华交叉信息研究院院长姚期智，重点讲述了量子计算，以及量子计算将为人工智能带来什么。 姚期智首先用一个例子讲述了量子计算的强大。...例如在破解RSA密码系统这件事上，传统的经典计算机需要60万年，而量子计算机最慢只需三个小时。 这是一个让学术界都会震惊的结果。...量子计算机之所以比经典计算机快，其中一个原因就是可以进行无限多的平行计算，就像是神话中的孙悟空可以拥有无穷分身一样。 ? 那么现在我们距离量子计算机还有多远？...“基本上已经呼之欲出”，姚期智表示量子计算机的蓝图已经有了，距离我们只剩“最后一里路”，但这将是非常艰难的一段路。 六年前，清华认为量子计算的理论和方向已经明确，于是成立了量子信息中心。...姚期智笑称，未来的桌面量子计算机可以基于钻石制造。 ? ?
docker-compose logs 查看实时日志（日志最后的N行、某刻后日志） 实践笔记 1.参数说明 2.我以rabbitmq为例 2.1.全屏滚到底部结束 2.2.全屏滚到底部并继续持续输出日志...2.3.全屏滚到底部并继续持续输出日志并显示时间戳 2.4.全屏滚到底部显示最后N行并继续持续输出日志并显示时间戳 3.总结对比一下 1.参数说明 View output from containers...实时输出日志，最后一行为当前时间戳的日志 -t, --timestamps Show timestamps....显示最后多少行日志， 默认是all （如： -tail=10 : 查看最后的 10 行日志。）...N行并继续持续输出日志并显示时间戳 docker-compose logs -f -t --tail=10 3.总结对比一下 docker-compose logs rabbitmq | 2021-
#include int main(){ int n,s=0; scanf("%d",&n); for(int i=1;in;i++) { int factorial...=1; for(int j=1;j<=i;j++) factorial *=j; s+=factorial; } printf("%d\n",s%1000000);要末几位
1、数据来源【上海发布】 2、把每天链接在浏览器打开（这样没有评论，方便数据清洗），复制文本，建立每天的工作表（4-23），在excel中只粘贴文本。...=None) with open('2022.3.18-4.23.csv', 'a+',encoding='utf-8', newline = '\n')as f: 区 = '空' for...= pandas.read_excel('@@上海4.12-4.23-清洗.xlsx',sheet_name='总表',header=None, nrows=2000) excel表格 = pandas.read_excel...# ]) 14、数据 【金山文档】 2022.3.18-4.23 https://kdocs.cn/l/cbCdvbqMLAuE 15、计算各个区...，累计次数的比例 16、计算各个区，最后一次阳性日期距今日期。
这包括确定特定预测变量的范围，识别每个预测变量的数据类型以及计算每个预测变量的缺失值的数量或百分比等步骤。 pandas库为EDA提供了许多非常有用的功能。...例如可以假设数据框有891行。如果要检查，则必须添加另一行代码以确定数据帧的长度。虽然这些计算并不是非常昂贵，但一次又一次地重复这些计算确实占用了时间，可能在清理数据时更好地使用它们。...对于分类变量，仅进行微小更改： 分类变量'Sex'的输出 pandas-profiling不是计算均值，最小值和最大值，而是计算分类变量的类计数。...由于'Sex'是一个二元变量，只找到两个不同的计数。 想知道pandas-profiling究竟是如何计算它的输出的。源代码可以在GitHub上找到。...最后，pandas-profiling将输出代码示例。严格来说，这不是代码示例，而只是数据的头部。当前几个观察结果不能代表数据的一般特征时，这可能会出现问题。
与期望类似，这里我们一般只考虑离散变量的方差。还有一点值得注意，我们上面的离散变量方差公式，最后是除以 n，但实际上，我们计算样本方差的时候一般会使用 n-1。 而标准差，就是方差的平方根。...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的...，然后最后2行2列就是 b 数据的方差。...使用 pandas 计算协方差、相关系数 除了使用 numpy，我们比较常用的 python 数据处理库还有 pandas，很多金融数据分析的框架都会使用 pandas 库，以下将演示如何使用 pandas...小结 本文通过创建两组随机的数组，然后通过参考定义公式编写函数，再到使用 numpy 以及 pandas 进行协方差、相关系数的计算。
方差和期望一样，对于连续和离散的随机变量有着不同的定义，具体定义如下： 对于连续随机变量 对于离散随机变量 与期望类似，这里我们一般只考虑离散变量的方差。...还有一点值得注意，我们上面的离散变量方差公式，最后是除以 n ，但实际上，我们计算样本方差的时候一般会使用 n-1 ，具体原因可以参考知乎 《为什么样本方差（sample variance）的分母是 n...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的...，然后最后2行2列就是 b 数据的方差。...使用 pandas 计算协方差、相关系数 除了使用 numpy，我们比较常用的 python 数据处理库还有 pandas，很多金融数据分析的框架都会使用 pandas 库，以下将演示如何使用 pandas
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。...下面我们将数据集按行写入CSV文件中。 import os os.makedirs(os.path.join('.....\n') f.write('NA,NA,140000\n') 要从创建的CSV文件中加载原始数据集，我们导入pandas包并调用read_csv函数。...通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。...由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，pandas可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。
比如下图中的第120、127行是同一人的，只保留第127行 ?...这次程序想直接读取电子表格，省掉转换csv这一步，查了一下相关资料，python中读xls或xlsx的模块库非常多，主要可选的是xlrd和pyexcel等，最后我选定了pandas，因为pandas也是依赖...意思是：如果“姓名”这一列相同，表示是重复记录，keep='last'表示只保留最后出现一条记录。...df = df.drop_duplicates('姓名', keep='last') 这个pandas采用了与R语言类似的DataFrame设计，功能非常强大，可以根据设定的条件快速地选出所需的行和列。...小结： 软件需求永远在变，程序也要不断迭代 pandas的read_excel()可直接读取xls和xlsx的电子表格 DataFrame很强大，可以选行或选列，用.loc[ ] sort()排序 drop_duplicates
第1行1列：43×53/87=26.2 第1行2列：43×34/87=16.8 第2行1列：44×53/87=26.8 第2行2列：4×34/87=17.2 先建立原假设：A、B...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...''' assert(arr.ndim==2) #计算每行总频数 R_N = arr.sum(axis=1) #每列总频数 C_N = arr.sum(axis=...0) #总频数 N = arr.sum() # 计算期望频数 C_i * R_j / N。...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值
>>> dataset.shape (1320, 6) 滚动窗口计算 dataset.rolling(window=5).mean() # 求最后4行的均值 ?...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。...如果您只导入numpy而不导入子包matlib，那么Python将把matlib作为numpy包的属性来查找。如果没有导入numpy.matlib，这个属性没有被分配给numpy。...1][2]) A[1][2] = 82.8499984741211 # 最后一行的最后一个元素 >>> print("A[-1][-1] =", A[-1][-1]) A[-1][-1] = 78.83000183105469...第三行 >>> print("A[2] =", A[2]) A[2] = [81.65000153 80.91000366 81.94000244 80.93000031] # 最后一行 >>>
小闫语录： 一个态度端正，对事认真的人，即使能力欠佳，最后的成果肯定不会太差。一个能力突出，但是态度不端，眼高手低的人，即使完成了任务，效果也未必见好。用人，做人，态度须为第一。 ?...Pandas 1.Pandas介绍 1.1Pandas与Numpy的不同？ 答：Numpy是一个科学计算库，用于计算，提高计算效率。...Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...1/2/3/…/n个数的和 cummax 计算前1/2/3/…/n个数的最大值 cummin 计算前1/2/3/…/n个数的最小值 cumprod 计算前1/2/3/…/n个数的积 3.2.5自定义运算...as_index=False).max() key -- 按照哪个键进行分组 key值也可以传多个,然后通过多个标准进行分组 as_index -- 当前列是否当成索引 注意:分组聚合一般放到一起使用,抛开聚合,只说分组
第1行1列： 43×53/87=26.2 第1行2列： 43×34/87=16.8 第2行1列： 44×53/87=26.8 第2行2列： 4×34/87=17.2 先建立原假设...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...''' assert(arr.ndim==2) #计算每行总频数 R_N = arr.sum(axis=1) #每列总频数 C_N = arr.sum(axis=...0) #总频数 N = arr.sum() # 计算期望频数 C_i * R_j / N。...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值
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
对象存储
腾讯会议
云直播
