我目前正在尝试将以下IEEE 754十六进制数0x805c00f0转换为其十进制等效值,根据在线转换器,该等效值约为-8.44920195816662938E-39。在纸上一步一步地计算出来,我得到以下结果: 805c00f0=1000 0000 0101 1100 0000 1111 0000最左边的1表示数字为负数。接下来的8位000 0000 0表示减去偏差后的指数为-127。剩下的是101
这个BigDecimalSorting的问题是什么?代码将数字作为字符串,然后将其转换为BigDecimal,然后排序并打印排序后的BigDecimals。 样本输入:9 -100 50 0 56.6 90 0.12 .12 02.34 000.000 预期产量:9056.6502.340.12.12000.000-100
CPAN("the Comprehensive Perl Archive Network"全面的 Perl 存档网络)是 查找任何 Perl 有关的东西的中心仓库。它包含从整个 Perl 社区收集来的智慧: 成百上千的 Perl 模块和脚本,相当于好几本书的文档,以及整个 Perl 发布。如果 有东西是用 Perl 写的,而且这个东西很有用而且是自由的,那么它很有可能就在 CPAN 上。CPAN
如果你到这里来是为了找一个 Perl 的编译器,你可能很奇怪地发现你已经有一个了 ——你的perl 程序(通常是 /usr/bin/perl)已经包含一个 Perl 编译器。这个 东西可能不是你想要的,如果不是你想象的东西,你可能会很开心地得知我们还提供 代码生成器(也就是那些要求意义严格的人所谓的“编译器”),我们将在本章讨论 那些东西。但是首先我们想讲讲我们眼中的编译器是什么。本章不可避免地要
并行编程要比看上去要难得多。假设我们从一个烹饪书拿出一条菜谱,然后把它转换成 某种几十个厨师可以同时工作的东西。那么你有两个实现方法。 一个方法是给每个厨师一个专用的厨房,给它装备原料和器具。对于那些可以很容易 分解的菜谱,以及那些可以很容易从一个厨房转到另外一个厨房的食物而言,这个方法 很好用,因为它把不同厨师分隔开,互不影响。 另外,你也可以把所有厨师都放在一个厨房里,然后让他们把菜烧出来,让
对象非常酷,但有时候它有点太酷了。有时候你会希望它表现得少象一点对象而更象普通的 数据类型一点。但是实现这个却有问题:对象是用引用代表的引用,而引用除了当引用以外 没什么别的用途。你不能在引用上做加法,也不能打印它们,甚至也不能给它们使用许多 Perl 的内建操作符。你能做的唯一一件事就是对它们解引用。因此你会发现自己在写许多 明确的方法调用,象: print $object->as_s
模块是 Perl 里重复使用的基本单元。在它的外皮下面,它只不过是定义在一个同名文件 (以.pm结尾)里面的包。本章里,我们将探究如何使用别人的模块以及创建你自己的 模块。 Perl 是和一大堆模块捆绑在一起安装的,你可以在你用的 Perl 版本的 lib 目录里找到 它们。那里面的许多模块将在第三十二章,标准模块,和第三十一章,用法模块里描述。 所有标准模块都还有大量的在线文档,很可能比这本书更
布局,可以理解成 “制作常见图形的函数”,有了它制作各种相对复杂的图表就方便多了。 布局是什么 布局,英文是 Layout。从字面看,可以想到有“决定什么元素绘制在哪里”的意思。布局是 D3 中一个十分重要的概念。D3 与其它很多可视化工具不同,相对来说较底层,对初学者来说不太方便,但是一旦掌握了,就比其他工具更加得心应手。下图展示了 D3 与其它可视化工具的区别: 可以看到,D3 的步骤相对来说
欢迎阅读另一个 3D Matplotlib 教程,会涉及如何绘制三维散点图。 绘制 3D 散点图非常类似于通常的散点图以及 3D 线框图。 一个简单示例: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') f
您好,欢迎阅读 Matplotlib 教程中的 3D 绘图。 Matplotlib 已经内置了三维图形,所以我们不需要再下载任何东西。 首先,我们需要引入一些完整的模块: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt 使用axes3d是因为它需要不同种类的轴域,以便在三维中实际绘制一些东西。 下面:
在这篇 Matplotlib 教程中,我们将介绍如何创建实时更新图表,可以在数据源更新时更新其图表。 你可能希望将此用于绘制股票实时定价数据,或者可以将传感器连接到计算机,并且显示传感器实时数据。 为此,我们使用 Matplotlib 的动画功能。 最开始: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animati
原文:10 Minutes to pandas 来源:【原】十分钟搞定pandas 官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:秘籍 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [
开源实时日志分析ELK平台(ElasticSearch, Logstash, Kibana组成),能很方便的帮我们收集日志,进行集中化的管理,并且能很方便的进行日志的统计和检索,下面基于ELK的最新版本5.2.2进行一次整合测试。 ElasticSearch是一个高可扩展的开源的全文搜索分析引擎。它允许你快速的存储、搜索和分析大量数据。ElasticSearch通常作为后端程序,为需要复杂查询的应
Q:大数据只代表那些量很大的数据吗? A: 虽然从名字上看是这样,但是实际上我们用“大数据”来形容因为某种原因无法适应传统数据库软件工具的数据,而这些软件工具在过去的数十年间一直被用于分析和商业智能。举个例子,大数据也许无法完全适应关系型数据库(例如图像的像素数据),或者需要经过特别的处理才能和其他数据共同使用(例如从机器设备获得的时间序列数据)。 Q: 我们在油气行业不是一直都在用大数据吗? A
Go语言提供了一种机制,能够在运行时更新变量和检查它们的值、调用它们的方法和它们支持的内在操作,而不需要在编译时就知道这些变量的具体类型。这种机制被称为反射。反射也可以让我们将类型本身作为第一类的值类型处理。 在本章,我们将探讨Go语言的反射特性,看看它可以给语言增加哪些表达力,以及在两个至关重要的API是如何使用反射机制的:一个是fmt包提供的字符串格式功能,另一个是类似encoding/jso