floats

企业在使用大数据分析平台时，首先需要把海量数据从多个数据源迁移到大数据平台中。 在导入数据前，我们需要理解 DolphinDB database 的基本概念和特点。 DolphinDB数据表按存储介质分为3种类型： 内存表：数据只保存在本节点内存，存取速度最快，但是节点关闭后，数据将会丢失。 本地磁盘表：数据保存在本地磁盘上，即使节点重启，也可以方便地通过脚本把数据加载到内存中。 分布式表：数据在物理上分布在不同的节点，通过DolphinDB的分布式计算引擎，逻辑上仍然可以像本地表一样做统一查询。 DolphinDB数据表按是否分区分为2种类型： 普通表 分区表 在传统的数据库中，分区是针对数据表的，即同一个数据库中的每个数据表可以有不同的分区方案；而DolphinDB的分区是针对数据库的，即一个数据库只能使用一种分区方案。如果两个表的分区方案不同，它们不能放在同一个数据库中。 DolphinDB提供了3种灵活的数据导入方法： 通过CSV文本文件导入 通过HDF5文件导入 通过ODBC导入 1.通过CSV文本文件导入 通过CSV文件进行数据中转是比较通用的数据迁移方式。DolphinDB提供了 loadText 、 ploadText 和 loadTextEx 三个函数来导入CSV文件。下面我们通过一个示例CSV文件 candle_201801.csv 来说明这3个函数的用法。 1

在很多TensorFlow公布的Demo中，都有这样的代码存在，如下，这是干什么的呢？ if __name__ == " __main__ " : tf.app.run() 我们来看一下源代码： # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR

偶尔看到这样的一个算法，觉得还是蛮有意思的，花了将近10天多的时间研究了下相关代码。 以下为百度的结果：MLAA全称Morphological Antialiasing，意为形态 抗锯齿 是AMD推出的完全基于CPU处理的 抗锯齿 解决方案。对于游戏厂商使用的MSAA 抗锯齿 技术不同，Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合，用第2种颜色来填充该像素，从而更有效地改进图像边缘的变现效果，这就是MLAA技术。 　　其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术，但是由AMD将其发发扬光大。 　　整个算法的渲染工作全部是交给 CPU 来完成，在这里GPU的作用只是将最终渲染出来的画面传给显示器。所以这项技术最大的优势是可以让GPU不再承担 抗锯齿 的工作，大大降低GPU在运行3D游戏时的压力。相对于以前的 抗锯齿 技术，MLAA采用Post-filtering（后滤波）机制，好处就在于可以按照颜色是否连续来驱动抗锯齿，而以前只能在初始边缘来抗锯齿。 　　也就是说这项技术可以在后期来修补那些由锯齿的图，因此我们可以想到其另外一些用处，后续会对这方面进行一个简单的扩展。 　　 如上面两图，左侧图中树叶的边缘有明显的锯齿状图像，而右侧为经过MLAA算法处理后的图，边缘光滑了许多，而且其他部位未受任何的画质影响。 　　关于这方面的论文和资料主要有

今天在提取两个Excel中数据的时候，准备做自动对比判断两个值是否相等，数据在保留小数位数时，用了python的round函数来四舍五入，但是发现计算的结果和自己预期的不一样，于是查了很多的资料，算是了解了。 openpyxl库提取数字时候的单元格数据，为float浮点型数据，那么就会存在大大小小的精度问题。 1、round函数，精度低，如果需要考虑精度，尽量避免使用 print ( round ( 0.55 , 1 ) ) >> > 0.6 print ( round ( 1.55 , 1 ) ) >> > 1.6 print ( round ( 2.55 , 1 ) ) >> > 2.5 print ( round ( 3.55 , 1 ) ) >> > 3.5 在python官方文档中，有这样提到： Note: The behavior of round() for floats can be surprising: for example, round(2.675, 2) gives 2.67 instead of the expected 2.68. This is not a bug: it’s a result of the fact that most decimal fractions can’t be represented exactly as a float

问题： I want to convert a table, represented as a list of lists, into a Pandas DataFrame. 我想将表示为列表列表的表转换为Pandas DataFrame。 As an extremely simplified example: 作为一个极其简化的示例： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) What is the best way to convert the columns to the appropriate types, in this case columns 2 and 3 into floats? 将列转换为适当类型的最佳方法是什么，在这种情况下，将列2和3转换为浮点数？ Is there a way to specify the types while converting to DataFrame? 有没有一种方法可以在转换为DataFrame时指定类型？ Or is it better to create the DataFrame first and then loop through the columns to change the type

前言 如果你在 51 Testting 上面见到这篇文章，不要以为我是盗版哦！因为那是我投稿的文章 模块和包的定义 模块的定义： 任何 *.py 的文件都可以当作模块使用 import 导入 包的定义： 包含一个__init__.py和其他模块、其他子包的一个目录 实际项目中，所谓的包和模块分别代表什么，如下： 包就是指 test 模块就是 do_excel.py ， http_request.py ， run.py 导入包的各种方法 我们以上面这个目录讲解，在 run.py 文件中导入各个包的方式 导入单个test包 import test 导入report、log包 # 同时导入，用逗号隔开，墙裂推荐 import report, log # 分开导入 import report import log 导入单个test包，并起别名 import test as t 导入report、log包，并都起别名 import report as r, log as l 导入project包下的old包 import project.old 导入project包下的old包下的test包 # 方式一：链式调用 import project.old.test # 方式二：from .. import .. from project.old import test 到这里先总结下知识点

目录 Modules cmath and Complex Numbers TURTLE POWER! Python绘图Turtle库详解 10分钟轻松学会 Python turtle 绘图 Turtle自带案例 Clock Forest 阴阳图 排序算法动画 Modules >>> import math >>> math.floor(32.9) 32 Notice how this works: we import a module with import and then use the functions from that module by writing module.function. The math module has several other useful functions, though. For example, the opposite of floor is ceil (short for “ceiling”), which finds the smallest integral value larger than or equal to the given number. If you are sure that you won’t import more than one function with a given name (from

python3 中采用 in 方法 1 # 判断字典中某个键是否存在 2 arr = { " int " : " 整数 " , " float " : " 浮点 " , " str " : " 字符串 " , " list " : " 列表 " , " tuple " : " 元组 " , " dict " : " 字典 " , " set " : " 集合 " } 3 # 使用 in 方法 4 if " int " in arr: 5 print ( " 存在 " ) 6 if " float " in arr.keys(): 7 print ( " 存在 " ) 8 # 判断键不存在 9 if " floats " not in arr: 10 print ( " 不存在 " ) 11 if " floats " not in arr: 12 print ( " 不存在 " ) 13 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4383286/blog/4256535

问题： According to html5.org , the "number" input type's "value attribute, if specified and not empty, must have a value that is a valid floating point number." 根据 html5.org的说法 ，“数字”输入类型的“值属性，如果指定且不为空，则必须具有一个有效浮点数的值”。 Yet it is simply (in the latest version of Chrome, anyway), an "updown" control with integers, not floats: 但这只是简单的（无论如何，在最新版的Chrome中），是带有整数而不是浮点数的“上下”控件： <input type="number" id="totalAmt"></input> Is there a floating point input element native to HTML5, or a way to make the number input type work with floats, not ints? 是否有HTML5固有的浮点输入元素，或使数字输入类型适用于浮点而不是整数的方法？ Or must I resort to a

# 生成用于聚类的各向同性高斯blob sklearn.datasets.make_blobs（n_samples = 100，n_features = 2，center = 3，cluster_std = 1.0，center_box =（ - 10.0,10.0），shuffle = True，random_state = None） 参数 n_samples: int, optional (default=100) 待生成的样本的总数。 n_features: int, optional (default=2) 每个样本的特征数。 centers: int or array of shape [n_centers, n_features], optional (default=3) 要生成的样本中心（类别）数，或者是确定的中心点。 cluster_std: float or sequence of floats, optional (default=1.0) 每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]。 center_box: pair of floats (min, max), optional (default=(-10.0, 10.0)) 中心随机生成时每个聚类中心的边界框。