不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中

/*转化函数*/ function(data, attributes) { let resData = data; let tree = []; for(let i = 0; i < resData.length; i++) { if(resData[i][attributes.parentId] === attributes.rootId) { let obj = { id: resData[i][attributes.id], title: resData[i][attributes.nam

将得到的xml格式的数据转化成数组 <?php //构造xml $url = "http://api.map.baidu.com/telematics/v3/weather?location=太原&output=xml&ak=6b219a615eb77699a10eb54054959a2e"; // $xmldata = file_get_contents($url); //将请求到的文件内容读入到一个字符串中 $xmlResult = simplexml_loa

/* 目的:将数据转化成字符串时:用字符串的链接 还是 StringBuilder呢? */ public class Test{ public static void main(String[] args){ int[] arr={1,2,4,5}; System.out.println(arrayToString(arr)); } /* public static String arrayToString(int[] arr){//这种方法(字符串连接)导致内存中会出现多个字符串常量,而需要

机器学习可以被用于时间序列预测. 在机器学习能使用之前,时间序列预测需要被重新转化成有监督学习.将一个序列组合成成对的输入输出序列. 在这篇教程中,你会发现如何通过使用机器学习算法将单变量和多变量的时间预测序列转化成有监督学习. 在看完这篇教程之后,你会知道: 1.如何写一个将时间序列的数据集转化成有监督学习的数据集的函数. 2.如何将机器学习用于一个单变量的时间序列. 3.如何将机器学习用于一个多变量的时间序列. 开始吧~ 时间序列vs有监督学习 开始之前,我们先来看看时间序列和有监督学习的数

把json数据转化到一个对象中,再用对象直接调用 package com.lxj.register; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.MalformedURLException; import java.net.URL; import net.sf.json.JSONObject; public class De

我们经常收到类似于这样的短信(如下图),发现其中的链接并不是常规的网址链接,而是个短小精悍的短链接,产品中经常需要这样的需求,如果在给用户下发的短信中是一个很长的连接,用户体验肯定很差,因此我们需要实现长链接转换成短链接: 新浪提供了一个长短连接转换的API,我们可以使用它:具体实现:(新浪官方接口API:http://open.weibo.com/wiki/微博API) <?php /Sina App_Key define('SINA_APPKEY', '31641035'); functio

package utils { import flash.xml.XMLDocument; import flash.xml.XMLNode; import mx.rpc.xml.SimpleXMLEncoder; /** * 模块功能:把json格式的数据 转换成 xml格式的数据 * 创建时间:2016-11-26 下午3:33:20 * @author pengxiang * */ public final class ConverJSONToXML { public function C

干了一年H5,最近被要求写编辑器,Electron等级还不够,写不了,只有重新拿起as3,用flex,最近写到数据表编辑模块,有这部分功能,基本完成 . package utils { /** * 模块功能:把xml格式的数据 转换成 json格式的数据 * 创建时间:2016-11-26 下午3:33:20 * @author pengxiang * */ public final class ConverXMLToJSON { public function ConverXMLToJSON(

一.问题 在学习的过程中,我们会涉及到将文本信息,转化成语音的过程,比如:我爬取了一个小说的网站,我要将里面的内容进行语音处理.目前能够进行语音的方法还是很多,比如win32com,百度ai. 二.解决 1.这里介绍如何使用百度ai的方法,首先在http://ai.baidu.com/?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:title|ci:|kw:10005792,进入百度ai, 点击[控制台]语音技术,登录. 2.创建应用,按照信息填即可. 3.

我就直接上代码了都是实际项目里面用到的 1.假设这个json就已经是树型结构数据了(如果不知道怎么实现树型结构数据请看我另一篇博客) var compressedArr=afcommon.treeDataToCompressed(json); /*******************************JS封装好的方法*********************************************/ var afcommon=(function ($) { var prefix="

直接看步骤吧 1.一般我们会调用别人给的webservice获取一个字符串数据.如果为String data="xxxxxxxxxx";  这个data事实上就是样例EnterpriseInfoEntity 的多条记录 2.  把data转换为JSONArray JSONArray arr =new JSONArray(); arr = JSONArray.fromObject(data); 3.  我们是调用JSONObject 的toBean方法.讲这条数据相应到我们写的entit

# -*- coding: utf-8 -*- import requests import xmltodict import json def get_response(request_url): r = requests.get(request_url) rt = r.text return rt def xmlstr2jsonstr(xmlstr): xmlparse = xmltodict.parse(xmlstr) #dumps()方法的ident=1,格式化json jsonstr

例如: select base_id, translate (ltrim (text1, '/'), '*/', '*,') xmmc,translate (ltrim (text2, '/'), '*/', '*,') xmid FROM (SELECT ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY base_id ORDER BY base_id, lvl DESC) rn, base_id, text1,text2 FROM ( SELECT base_id, LEVE

.1GROUP_CONCAT()中的值为你要合并的数据的字段名; SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的: ' '中是你要用哪个符号来分隔: 2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理,不然所有的数据都会被合并成一条记录 SELECT am.activeId,GROUP_CONCAT(m.modelName SEPARATOR ',') modelName FROM activemodel am JOIN model m ON am.modelId=m.modelId WHE

需求:有四行数据,如下: 1.苹果 2.橘子 3.桃子 4.波罗 合并成一个字段:苹果,橘子,桃子,波罗: 需求明确之后,先弄点测试数据,上代码: --创建一个临时表 Create table #temp ( testName varchar() ) --写入测试数据 INSERT INTO #temp(testName) values('苹果'); INSERT INTO #temp(testName) values('橘子'); INSERT INTO #temp(testName) val

Python目前可以生成的图的格式是:eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff 在写论文时候我一般生成png,结果发现打印成PDF文件的时候非常模糊,其他的格式也基本试了下(我真闲),发现效果有差不多,最后网上找教程发现svg转成矢量图emf打印成PDF效果会比较好. 转换过程中由于自己电脑没有装ps,所以格式转换很麻烦,最后找到INKSCAPE(点击即可下载)这个软件可以很好的转换成矢量图. 看看对比效

关键字 row_number() over (partition by)   例如,下面的数据, 这是按照name分组后,展示property值. 我们想得到这样的值; 第一步:将每一组的property标上序号 select name,property,row_number() over (partition by name order by property desc) column_num from test 得到的结果: partition by 后面接的就应该是将要分组的字段.如果pa

我们在看微博时,会看到一些长图片上的显示文章,现在就介绍下如何实现.分析下还是很简单的,总结如下:1.计算文字区域的高 2.利用UIGraphics图形上下文方法来实现 3.验证方法:UIImageWriteToSavedPhotosAlbum,在本地相册中查看成功与否. -(UIImage *)imageFromText:(NSArray*) arrContent withFont: (CGFloat)fontSize { // set the font type and size UIFon

list1 = [] a = [1,3,4] b = [2,5,6] list1.append(a) list1.append(b) arr = np.array(list1) # 打印arr print(arr)

在嵌入式DSP图像处理开发过程中,经常需要将DSP内存中的图像数据保存下来,作为数据集.CCS5.4或者CCS3.3都只支持保存内存原始数据而不支持将内存数据直接存储为一张图片,为了能将CCS保存的.dat内存格式数据转化成能用看图软件直接打开的图像文件,本文提供一段基于OpenCV的转换程序,只需简单修改数据集的路径及图片名即可输出.jpg格式图片文件. ccs内存保存数据格式要求:设置为32位十六进制C语言类型,选择图像的起始地址与图像所占的字节 VS下的转换程序如下: #include "