python架构笔记
权限管理有几种模型模型名阐明及优缺点DAC用户自主权限管理控制 （如文件系统，文件全部者可以设定用户的读写实行等操纵权限），特点灵活性高但是风险较大，完全依靠资源全部者控制MAC系统根据主体和客体（资源）的安全级别来决定访问权限，如军事或政府系统中，信息可能被标记为机密，机密，内部等差别级别，用户也被分配相应的安全级别，只有当用户的安全级别高于或便是客体的安全级别时，资源才可能被允许访问 ，特点是安全性强，但是灵活性较差RBAC基于角色的权限分配，如集团公司组织架构清洗角色分工明确条件，通过设置角色一组权限，用户关联角色来实现批量权限管理，特点是易于管理ABAC基于主体，客体以及环境等多种属性来决定访问权限，如在企业网络中，允许员工在特定区域可使用公司设备，特定时间可访问公司特定业务系统等 pandas有哪些差别范例的数据结构
series一维数据结构，数组
dataFrame二维数据结构， 二维表格
辅助型数据结构：
index（用于series和dataFrame的索引，支持多种数据范例和复杂的索引操纵）
multiIndex（层次化索引）dataFrame扩展索引，允许在行或列上使用多个层次的索引
简述pandas中的重新编制索引
对数据对象举行索引更改或者重置的操纵
重新编制索引的方法：
"""
重置索引，将当前索引转换为普通列，并生成一个新的默认整数索引
可通过设置参数drop=True来避免将原索引保留为新的一列（去掉原索引数据）
"""
reset_index()
"""
可将指定列设置为新的索引
可通过一列或多列来创建复合索引，从而实现多层次索引的效果
"""
set_index()
"""
直接对dataFrame或series对象的index属性进行赋值，以指定新的索引序列
"""
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': , 'B': }
df = pd.DataFrame(data)
# 创建新的索引列表
new_index = ['row1', 'row2', 'row3']
# 直接赋值索引
df.index = new_index
pandas如何创建散点图矩阵
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import scatter_matrix
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': ,
'B': ,
'C':
}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建散点图矩阵
"""
figsize: 用于设置图形大小
diagonal: 用于设置对角线的图标类型
"""
scatter_matrix(df, figsize=(10, 10), diagonal='kde')
# 显示图形
plt.show()
如何创建series或dataFrame的副本
import pandas as pd
# 创建一个示例Series
original_series = pd.Series()
"""
方法一：copy方法
"""
# 使用copy()方法创建副本
copied_series = original_series.copy()
"""
方法二：切片
"""
# 使用切片操作创建副本
copied_series = original_series[:]
如何重定名dataFrame的索引或列
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': , 'B': }
df = pd.DataFrame(data)
#-------------------重命名列------------------------
"""
使用rename()方法重命名列
"""
df.rename(columns={'A': '新列A', 'B': '新列B'}, inplace=True)
"""
直接设置columns属性
"""
#
df.columns = ['新列A', '新列B']
#-----------------重命名索引--------------------------
"""
使用rename()方法重命名索引
"""
df.rename(index={'行1': '新行1', '行2': '新行2', '行3': '新行3'}, inplace=True)
"""
直接设置index属性
"""index
#
df.index = ['新行1', '新行2', '新行3']
遍历dataFrame有哪些方式
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': ,
'B':
})
#-------------------iterrows()------------------------
"""
iterrows()会返回一个生成器，每次迭代返回一行数据及其索引。
attention：iterrows()返回的行数据是Series对象，索引是行标签
"""
for index, row in df.iterrows():
print(f"索引: {index}, 行数据: {row}")
#-------------------itertuples()------------------------
"""
itertuples()会返回一个生成器，每次迭代返回一个命名元组，性能比iterrows()好。
attention：itertuples()返回的行数据是命名元组，索引是行标签
"""
for row in df.itertuples(index=True):
print(f"索引: {row.Index}, 行数据: {row.A}, {row.B}")
#-------------------items()------------------------
"""
items()会返回一个生成器，每次迭代返回一列数据及其列名
"""
for column_name, column_data in df.items():
print(f"列名: {column_name}, 列数据: {column_data.tolist()}")
遍历DataFrame时，尽量避免在循环中进行复杂的操作，因为这会影响性能。
如果需要频繁遍历DataFrame，考虑是否可以通过向量化操作来优化性能。
创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的：
项目Value电脑$1600手机$12导管$1 设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左 SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。比方：
TYPEASCIIHTMLSingle backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash 创建一个自定义列表
Markdown Text-to- HTML conversion tool Authors John Luke 如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。1
解释也是必不可少的
Markdown将文本转换为 HTML。
KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
[*]关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表举行渲染。 Mermaid. 比方下面产生的一个序列图：
这将产生一个流程图。:
[*]关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们仍旧会支持flowchart的流程图：
[*]关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
导出与导入
导出
如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ，天生一个.md文件或者.html文件举行本地生存。
导入
如果你想加载一篇你写过的.md文件，在上方工具栏可以选择导入功能举行对应扩展名的文件导入，
继续你的创作。
[*]注脚的解释 ↩︎
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