摘要: 因为要配置Hadoop集群服务,折腾了好久的ssh免密登录,简直要把人整疯了,在网上看了好多分享,都没搞定,最后看到一篇类似的,加上自己瞎蒙,终于成了,而且是超级简单,现在吐血总结一下。 我的是CentOS8虚拟机,干货来了。 第一步:vim /etc/ssh/sshd_config,将Pubkey 阅读全文
posted @ 2019-12-10 14:35 Data_worker 阅读(1078) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.numpy.random.rand() 创建指定大小的随机数组,取值范围[0,1) 或 2.numpy.random.randn() 创建指定大小的数组,取值范围为标准正态分布 3.numpy.random.randint() 创建指定大小的数组,数组数值随机取于[low,high)之间。hig 阅读全文
posted @ 2019-09-22 14:06 Data_worker 阅读(28216) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1、numpy.where numpy.where的参数: numpy.where(condition,x,y),即:条件满足时值为x,条件不满足时值为y,condition必须是元素为bool类型的array(数组)类型。 2、numpy.piecewise numpy.piecewise的参数: 阅读全文
posted @ 2019-09-22 13:21 Data_worker 阅读(935) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、NumpyNumpy的核心对象:ndarray多维数组对象,数组允许使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数学计算(数组是一个矢量)。一个ndarray是一个通用的多维同类型数据容器,它包含的每一个元素均为相同类型。两个重要属性:shape,dtype,ndim生成ndarray的方法: (1 阅读全文
posted @ 2019-09-16 13:02 Data_worker 阅读(475) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、什么是行存储和列存储? 传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中, 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 列存储(Column-base 阅读全文
posted @ 2019-09-15 11:33 Data_worker 阅读(6522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、添加列(合并列) (1)、join 直接用index来连接,即对应index的行连接起来,形成添加新列的效果,但是要有一样的index且不能有重叠的列(列标签也不能重叠)。 (2)、assign 相当于date1['three'] = range(5),区别是这种方法会修改原对象,而用assig 阅读全文
posted @ 2019-09-10 22:58 Data_worker 阅读(1370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: assign是直接向DataFrame对象添加新的一列 示例: 结果: 添加的列名不能用字符串表示 阅读全文
posted @ 2019-09-10 20:31 Data_worker 阅读(12791) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、快速傅里叶变换的实现 什么是傅里叶定理? 法国科学家傅里叶提出,任何一条周期性曲线,无论多么跳跃或不规则,都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。 什么是傅里叶变换? 傅里叶变换即是把一条周期性曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程。 傅里叶变换的目的是可将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上 阅读全文
posted @ 2019-09-09 20:04 Data_worker 阅读(8476) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、相关API (1)、最值 np.max() np.min() np.ptp(): 返回一个数组中最大值/最小值/极差 np.argmax() np.argmin(): 返回一个数组中最大/最小元素的下标 np.maximum() np.minimum(): 将两个同维数组中对应元素中最大/最小元 阅读全文
posted @ 2019-09-08 11:00 Data_worker 阅读(916) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、条形图(柱状图) 绘制柱状图的相关API: 示例: 运行结果: 2、饼图 绘制饼状图的基本API: 示例: 运行结果: 3、等高线图 绘制等高线图的基本API: 示例: 运行结果: 4、热成像图 绘制热成像图的基本API: 示例: 运行结果: 5、极坐标图 绘制极坐标图的基本API: 示例: 运 阅读全文
posted @ 2019-09-03 23:53 Data_worker 阅读(2439) 评论(0) 推荐(1) 编辑