如下所示： # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求‘ave_time'的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充，填充的方法是按这一列的平均值进行填充 df2=df.fillna(aveTime) #取表中的第3列的所有值 col=df2.iloc[:,2] #取表中的第3列的所有值 arrs=col.values #输出结果 print(arrs) 结果： 以上这篇pandas

1. PIL image转换成array 当使用PIL.Image.open()打开图片后，如果要使用img.shape函数，需要先将image形式转换成array数组 img = numpy.array(image) 或者 img = np.asarray(image) array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。 For example: import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],

Application Request Route（arr）相关安装包，ARR是基于IIS的负载均衡扩展，能够稳定的运行在windows环境下。

如下所示： def findSmallest(arr): smallest = arr[0]#将第一个元素的值作为最小值赋给smallest smallest_index = 0#将第一个值的索引作为最小值的索引赋给smallest_index for i in range(1, len(arr)): if arr[i] < smallest:#对列表arr中的元素进行一一对比 smallest = arr[i] smallest_index = i return smallest_index def selectionSort(arr): newArr = []

基础小白

基础小白

使用方式（内含Unity端的调用代码）参考博客：https://blog.csdn.net/qq_37835111/article/details/99619856

ijkplayer k0.8.4 编译后得到的各个平台的so文件和ijkplayer-java-release.arr文件

Java并发编程一CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore初使用 CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore这些线程协作工具类是基于AQS的，看完这篇博客后可以去看下面这篇博客，了解它们是如何实现的。 Java并发之AQS详解 CountDownLatch CountDownLatch可以实现一个线程等待多个线程、多个线程等待一个线程、多个线程等待多个线程（这里不涉及）。 我们首先来看看怎么实现一个线程等待多个线程吧。 工厂中，对产品需要进行质检，5个工人进行检查，所有人都认为通过，这个产品才算通过。 代码： packag

减少 快速数组减少也循环稀疏元素。 使用安装 npm i arr-reduce --save 用法 回调参数 回调在提供的数组中的每个元素上执行： prev ：这是“累加器”。 该值要么是上次回调调用的结果，要么是指定的初始值。 curr : 当前正在循环的数组元素 i : 当前元素的索引 arr ：正在循环的数组。 例子 var reduce = require ( 'arr-reduce' ) ; reduce ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] , function ( prev , curr ) { return prev + curr ; } ) ; //=> '15' 传递初始值： reduce ( [ 'b' , 'c' ] , function ( prev , curr ) { return prev . concat ( curr )