12.3.8 删除数据项

  共享对象写入磁盘后,其数值便被保存。如果打开共享对象,修改其中的一些项目,则未被操作的项目将会被延续保存。

例如,下面的代码在磁盘上建立了一个包含五个数据项目的数据共享对象:

var shareobj:SharedObject = SharedObject.getLocal("endsgame""/");

 

shareobj.data.bname="Ender's name";

shareobj.data.price=29.6;

shareobj.data.isOrigin=false;

shareobj.data.sellurl=new URLRequest("http://boookstore");

shareobj.data.totalpage=344;

如果在另一个程序中打开该数据共享对象,并修改其中的两个数据项目,另外新建一个项目。

var shareobj:SharedObject = SharedObject.getLocal("endsgame""/");

//修改

shareobj.data.bname="Jacks Dream";

shareobj.data.price=18.5;

//新建项目

shareobj.data.transLang="Spanish";

在最后执行数据写入时,并非仅仅写入涉及到的三个项目,而是将位操作的项目与操作的项目一同写入。如果读取此数据共享对象的全部项目,则结果如下:

var shareobj:SharedObject = SharedObject.getLocal("endsgame""/");

trace(shareobj.size);

for (var foo:String in shareobj.data) {

         trace("Item "+foo+" :"+shareobj.data[foo]);

}

//代码输出:

208

Item totalpage :344

Item transLang :Spanish

Item bname :Jacks Dream

Item isOrigin :false

Item sellurl :[object Object]

Item price :18.5

为了删除不需要的项目,应该对这些项目调用delete关键字。下面的代码删除数据共享对象中的指定项目项目:

delete shareobj.data.sellurl;

delete shareobj.data.totalpage;

或者调用clear()方法,清空一个数据共享对象。调用clear()方法后,数据共享对象的内存和磁盘数据都会被清空。

shareobj.clear();

trace(shareobj.size);// output: 0

 

shareobj.data.price=18.5;

shareobj.data.transLang="Spanish";

trace(shareobj.size); //output : 66

在清空一个数据共享对象后,其内部的数据消失了,但是该对象依然存在,可以使用原来的引用标识继续添加新的属性。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
id pro year y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x17 x18 x19 x20 x21 x22 x23 x24 IV 1 安徽省 2013 .222415 8.52448 .169343 11100 .723905 20.227 23114.2 32000.9 .091535 .07047 21.3049 27.53 .024927 135.514 .002607 1.05919 4.7 .090683 64 6740.93 3513.09 710745 359076 .064037 910.8 .222415 2 安徽省 2014 .247061 8.72823 .159316 13151 .836936 21.9058 16795.5 34424.6 .104861 .101128 25.1807 27.53 .022462 119.444 .002365 1.24143 8.9 .092686 64 7327.55 3548.44 817239 370493 .072474 1049.4 .2470611 3 安徽省 2015 .251672 8.74088 .163529 15926 1.60867 22.9986 18362.6 35996.6 .117283 .111076 32.9767 27.53 .023827 112.678 .002182 1.49818 12.3 .148659 65 7845.14 4168.81 972903 438577 .085924 1236.8 .2516716 4 安徽省 2016 .3474 8.51778 .164925 19258 2.53018 23.7431 19998.1 39561 .093705 .118598 32.9798 27.53 .024197 27.7275 .001114 1.92732 12.7 .173504 66.9 8339.47 4242.6 1.4e+06 562609 .096022 1446.1 .3474004 5 安徽省 2017 .280596 8.55774 .163594 20598.2 1.98945 24.31 21863.3 43401.4 .095217 .122123 37.3122 27.53 .032019 23.9773 .000723 1.76746 11.5 .211615 67 9758.1 4274.61 1.8e+06 656603 .10889 1683.2 .2805956 6 安徽省 2018 .304529 8.8107 .16939 22049.6 2.36116 24.3634 23983.6 47711.7 .122682 .16211 39.3631 28.65 .031849 23.0706 .000542 1.92208 11.8138 .262875 62 9651.92 4324.21 2.2e+06 661018 .134857 2142.53 .3045288 7 安徽省 2019 .313442 8.78048 .165337 28176.5 2.34983 24.7633 26415.1 58495.6 .121993 .150068 35.0602 28.65 .042222 18.4242 .000407 1.1301 14.4 .292916 60.1 9074.96 4843.93 2.3e+06 710941 .156181 2340.6 .3134423 8 安徽省 2020 .215352 8.94572 .168843 32266 3.51089 27.298 28103.2 63426.5 .143144 .162382 45.7298 28.65 .025534 61.3233 .000281 1.04478 13.3 .342832 57.4 9138.03 5287.11 2.4e+06 711172 .190004 2498.72 .2153516 9 安徽省 2021 .31718 9.17268 .173318 41634 3.86521 27.3542 30904.3 70321 .172452 .173697 54.4764 28.65 .026275 55.8878 .000199 .854086 12.5 .382107 55.1 9694.88 5409.73 2.5e+06 778133 .144013 2779.51 .3171795 10 安徽省 2022 .316344 9.24119 .169559 41029.5 4.27
03-30
### 数据分析方法 对于包含省份、年份以及多项指标的数据表,可以通过以下方式完成数据分析和处理: #### 1. **数据预处理** 在正式分析之前,需对原始数据进行清洗和整理。这一步骤可能涉及删除重复项、填补缺失值或标准化字段名称等操作。例如,在 Excel 中可以使用 `Data` 菜单下的工具清理数据。 #### 2. **构建数据透视表** 为了快速汇总并查看不同维度上的数据趋势,可创建数据透视表。按照需求设置行、列和值字段: - 将“省份”作为行标签; - “年份”设为列标签; - 各项指标(如销售额、交易笔数等)放入值区域,并选择合适的聚合方式(如求和、平均值)。此过程有助于总结每省每年的各项业务表现[^1]。 #### 3. **应用 INDEX 函数提取特定信息** 当需要定位某些具体的单元格内容时,比如获取某个特定省份某一年的具体销售数额,则可通过 INDEX 函数实现精确查询。假设 A 列存储的是省份名,B 列对应年度,C 列记录相应销售额度,那么公式类似于 `=INDEX(C:C,MATCH("目标省份"&"目标年",A:A&B:B,0))` 可帮助找到匹配条件下的数值[^4]。 #### 4. **制作统计图表展示结果** 通过绘制适当类型的图表使复杂的数据更加清晰易懂。针对本案例中的多维数据集推荐使用柱形图或者堆叠面积图来呈现时间序列上各省的表现差异;如果关注占比关系则考虑运用饼图表示部分占整体的比例情况。此外还可以加入气泡图反映三个变量间的关系模式——例如以省份为中心点分别用大小代表交易额高低而颜色区分折扣力度强弱程度[^2][^3]。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假定已加载 DataFrame df 包含 'province', 'year', 'sales_volume' 等列 pivot_table = pd.pivot_table(df, values='sales_volume', index=['province'], columns=['year'], aggfunc=sum) ax = pivot_table.plot(kind="bar", stacked=True) plt.title('Sales Volume by Province Over Years') plt.xlabel('Province') plt.ylabel('Total Sales Volume') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何基于 Pandas 库生成一个简单的堆积条形图,用于比较各个省份在过去几年里的总销量变化趋势。 --- ###
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