manmanlu2006的博客

import pandas as pd In[4]: #创建DataFrame # pd.Series(data=[12,2,3]) pd.Series(data=[12,2,3],index=[1,3,5]) Out[4]: 1 12 3 2 5 3 dtype: int64 In[5]: inf={"11":"gg","33":"rr"} data=pd.Series(inf) # data.values # data[1] # data.index d...

import numpy as np arr=np.arange(16) new_arr=arr.reshape(4,4) new_arr Out[1]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) In[3]: #T转置 new_arr.T Out[3]: array([[ 0, 4, 8, 12], ...

概述 Anaconda是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Windows、Linux、Mac 系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本 Python 并存、切换以及各种第三方包安装问题。 安装 下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 官网下载比较慢，可以使用国内镜像： Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror ..

HDFS全称Hadoop Distributed File System。它是一个基于Java开发的分布式文件系统，用于在hadoop集群的多个节点上存储大数据量文件。 HDFS是一个主-从（master-slave）架构，一个hadoop集群中HDFS只能有一个Namenode和多个Datanode组成，这两类节点分工明确： 1、NameNode（名字节点）：HDFS系统中只有一个，是一个中心服务器角色，负责管理构建HDFS的名字空间（namespace），比如打开、关闭、重命名文件或目录；管理和检索

参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1603870236361690230&wfr=spider&for=pc 一、云计算最初的目标 1、理解网络资源、存储资源概念； 2、对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上...