我的理想是,做一名人类灵魂的搓澡师

本文汇集了一系列幽默风趣的段子,用轻松诙谐的语言调侃生活的方方面面,包括爱情、工作和日常生活等,让读者在忙碌之余享受片刻的欢笑。

转帖:--源自猫扑

 

01. “美好”难得。大都是好而不美,或者美而不好。

 

02. 此处不留爷,自有留爷处。处处不留爷,爷回家做家务~~

 

03. 老婆远在天边,女朋友还上班,情人又要奶孩子,我太孤独了……

 

04. 瞧人家这身材,光腹肌就有三十多块儿呢——对,他是属皮皮虾的。

 

05. 思想起来,这些年我还是吃了太正经的亏。看来堕落要趁早。

 

06. 我在群里说:“对于我来说,主动献身的女粉丝好比黑洞——听说过,没见过。”三分钟后,有某坏人在猫扑HI上转述:“女粉丝对我来说,不过就是个黑洞。”

 

07. Single boy, single boy, single all the way…

 

08. 有思想的兜售思想,有故事的陈列故事,有文采的卖弄文采,有趣味的折腾趣味,有技巧的钻研技巧,什么都没有的那路孙子才抒发情感呢。

 

09. 所谓“永远”,大概是一年左右。例:1.我永远爱你。2.我永远对你好。3.咱们永远不分开。——猫扑大杂烩上读到这么一段。

 

10. 其实爱情这事儿,一旦理想化了,确实就成了障碍,阻挡我们通向平淡幸福的日常生活——当然,我说的“平淡幸福”并不是什么薰衣草味儿的,而是猪肉大葱味儿的。

 

11. 发现对手是个傻逼,实在是一件十分让人沮丧的事,任何本来值得欢欣鼓舞的胜利都会因此丧失一切意义,而且连与他战斗这件事本身也成了一种缺心眼儿的表现。

 

12. 我并不反感别人的小聪明,却一直厌恶别人因自己的小聪明而沾沾自喜趾高气扬。

 

13. 娱乐记者?当娱乐记者有什么可自卑的啊?多高尚啊,人类灵魂的按摩师!

 

14. 德艺双腥。——猫扑大杂烩上瞧见有人说这样的黑话。没有点儿春典基础真还就不能领会此中的奥妙。

 

15. 昨晚逛超市水产区,见一螃蟹,五花大绑,正从59元/斤那堆里往89元/斤那边儿爬……哥们儿太TM有上进心了!

 

16. 当他死时,不明真相的群众才开始爱他,蜂拥而上,并伪装成一如既往。

 

17. 我的理想是,做一名人类灵魂的搓澡师。

 

18. 时间,就像蛤蟆里的脑白金,您愿意挤就挤,反正怎么挤也是没有的。

 

19. 中美的共同点:1、中国媒体和美国媒体有一共同点:都骂美国政府。2、中国人民和美国人民有一共同点:都认为骂美国政府是爱国的。

 

<think>我们有一个任务:对DataFrame进行向量化操作,具体是除法运算后减去一个值。 在pandas中,向量化操作通常是指对整个Series或DataFrame进行操作,而不需要显式地编写循环。 我们可以直接使用运算符(如/,-)或对应的函数(如div, sub)来实现。 假设我们有一个DataFrame,我们想对其中的每一列(或某些列)进行如下操作:先除以一个数,然后减去一个数。 有两种常见方法: 1. 使用运算符:例如,df / a - b 2. 使用函数:例如,df.div(a).sub(b) 这两种方法都是向量化的,效率很高。 注意:如果除数是0,会导致无穷大(inf)或NaN,需要注意避免。 根据用户的问题,我们不需要考虑具体的DataFrame,而是给出一般性的操作。 另外,用户提到“除法后减去一个值”,这个值可以是标量(一个数),也可以是另一个长度匹配的Series(按列操作)或DataFrame(按行列对应操作)。但根据问题描述,用户可能是指减去一个标量。 因此,我们可以这样操作: result = df / scalar1 - scalar2 或者,更明确地: result = df.div(scalar1).sub(scalar2) 下面给出一个示例:</think>在 Pandas 中实现向量化操作(除法后减去值)可通过以下高效方式完成: ### 方法 1:直接使用运算符 ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [40, 50, 60]}) # 向量化操作:所有元素先除以 2 再减 5 result = df / 2 - 5 ``` ### 方法 2:使用 Pandas 内置方法 ```python result = df.div(2).sub(5) # 等效于 (df/2) - 5 ``` ### 输出结果 ``` A B 0 0.0 15.0 1 5.0 20.0 2 10.0 25.0 ``` ### 关键说明 1. **向量化优势**:避免循环,直接在整个 DataFrame 上操作,性能比逐元素处理快 10-100 倍[^3] 2. **广播机制**: - 除法操作:标量值会自动广播到所有元素 - 减法操作:标量值同样广播到每个元素 3. **处理缺失值**:运算会自动跳过 `NaN` 值保持原状[^2] 4. **列定向操作**:若需对特定列操作: ```python df['C'] = df['A'] / 3 - 1 # 仅对 A 列操作 ``` ### 注意事项 - 确保除数非零(否则会产生 `inf`) - 数据类型一致性:整数除可能产生浮点结果 - 大规模数据建议使用 `.astype(np.float32)` 减少内存占用[^3] --- ### 相关问题 1. Pandas 向量化操作与 Python 循环的性能差异有多大? 2. 如何处理向量化运算中的除零错误? 3. 如何对 DataFrame 的不同列应用不同的向量化运算规则? 4. Pandas 的向量化操作在内存管理上有哪些优化手段?
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