df = pd.DataFrame(data, columns=headers)

时间: 2024-05-30 07:09:01 浏览: 153
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pandas通过字典生成dataframe的方法步骤

这行代码使用 pandas 库创建了一个 DataFrame 对象。其中，参数 data 是一个二维数组或字典，用于存储 DataFrame 中的数据；参数 headers 是一个列表，用于指定 DataFrame 中每一列的名称。通过这行代码创建的 DataFrame 对象可以用于数据处理、分析和可视化等任务。
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

代码如下，步骤流程在代码注释中可见： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd ...df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1', 'row2'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) #打印数据 pri
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从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],  'data1': range(6)}) type(df['data1']) pandas.core.series.Series type(df[['data1']]) pandas.core.frame.DataFrame 以上这篇从DataFrame中提取出...

修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd....

读取这个表格中的学工号保存在另外一个Excel表中： # 生成 10 条数据 data = [] for i in range(100): data.append(generate_data()) # 创建 DataFrame 对象 df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 写入 Excel 文件 workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') for i in range(len(headers)): sheet.write(0, i, headers[i]) for i in range(len(data)): for j in range(len(headers)): sheet.write(i + 1, j, data[i][j]) workbook.save('花名册批量添加模板.xls')

在这个代码示例中，数据被生成并存储在一个名为 data 的列表中。然后，使用 pandas 库创建一个 DataFrame 对象，将数据和表头传递给 DataFrame 构造函数。 接下来，使用 xlwt 库创建一个 Excel 工作簿对象，并在...

xlrd库实现：# 生成 10 条数据 data = [] for i in range(100): data.append(generate_data()) # 创建 DataFrame 对象 df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 写入 Excel 文件 excel_writer = pd.ExcelWriter('花名册批量添加模板.xls') df.to_excel(excel_writer, index=False) # # 写入 csv 文件 # df.to_csv('花名册1w.csv', index=False) # 写入 JSON 文件 # df.to_json('花名册.json', orient='records') # # 写入 文本 文件 # df.to_csv('花名册.txt', index=False, sep='\t') excel_writer.save()

df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 写入 Excel 文件 workbook = xlrd.Workbook('花名册批量添加模板.xls') sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') for i in range(len(headers)): sheet.write(0, i, ...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送 GET 请求，获取网页源代码url = 'https://book.douban.com/top250?start=0'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)html = response.text# 解析网页源代码，提取书籍信息soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')book_list = soup.find('div', {'class': 'article'}).find_all('table')data = []for book in book_list: title = book.find('div', {'class': 'pl2'}).find('a')['title'] author = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text() rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() data.append([title, author, rating])# 将书籍信息保存为表格df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '评分'])df.to_csv('douban_book_top250.csv', index=False)

这三行Python代码用于导入requests、BeautifulSoup和pandas模块，以便在Python程序中使用它们的功能。requests模块用于发送HTTP请求和接收响应，BeautifulSoup模块用于解析HTML页面，pandas模块则提供了数据分析和...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd #定义链接 url="https://price.pcauto.com.cn/top/sales/s1-t1.html" #定义请求头 headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36' } #获取网页源码 html = requests.get(url=url,headers=headers) #将网页源码装换为txt main_page = html.text #使用bs4对网页源码进行解析 main_page = BeautifulSoup(main_page,"html.parser") #定位table table = main_page.find("div", attrs={"class": "level-table"}) #获取所有table里头的tr标签 trs = table.find_all("tr") #定义数据容器 data = [] #遍历所有 tr标签 for i in trs[1:]: #定义零时容器 list = [] #定位tr里头的所有td标签 tds = i.find_all("td") #遍历所有td标签 for td in tds: #将td里头的文本添加到零时容器 list.append(td.text) #将零时容器内的数据添加值data里头 data.append(list) #定义储存标题 columns=["销量排名","车系","官方价","从属品牌","9月销量","1-10月累计销量"] #使用pandas 储存 #定义个dataframe df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data) #使用csv格式储存 df.to_csv("./Data.csv", encoding='utf-8', index=False) #保存完毕 print("保存完毕")

最后使用pandas库将数据转换为DataFrame格式，并将其保存为CSV文件。 需要注意的是，这段代码中使用了一些第三方库，包括requests、bs4和pandas。在运行代码前，需要先安装这些库，并且需要了解基本的HTTP请求和...

headers = ["省", "地市（州）", "县（市、区）", "01-房屋及居民家庭财产损失台账", "如何批量处理excel保存到一个新表中02-农林牧渔业损失台账", "03-工矿商贸业损失台账", "04-基础设施损失台账", "05-公共服务损失台账", "06-其他损失台账", "总损失合计"] new_df1 = pd.DataFrame(columns=headers) # 从原始Sheet表格中读取 A5, B5, C5 单元格的数据，分别填充到新DataFrame的“省”，“地市（州）”，“县（市、区）”列下面。 for df1 in dataframes: new_df1 = new_df1.append( pd.Series(df1.iloc[4, :3].tolist() + [None] * (len(headers) - 3), index=headers), ignore_index=True) # 从原始Sheet表格中读取 D列和E列的数据，逐行扫描，如果D列数据在headers列表中出现，就将该行E列的数据填充到对应的表头headers下面。 for df1 in dataframes: for i in range(4, df1.shape[0]): row_data = df1.iloc[i, :] d_col_data = row_data[3] e_col_data = row_data[4] if d_col_data in headers: new_df1.loc[new_df1.shape[0] - 1, d_col_data] = e_col_data

这是一个Python的代码段，使用了pandas库创建了一个空的DataFrame表格，表格列名为headers中的内容。该表格可以用来存储各种损失台账信息，包括房屋及居民家庭财产损失、农林牧渔业损失、工矿商贸业损失、基础设施...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.shanghairanking.cn/institution' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} data_list = [] for i in range(1, 6): params = { 'type': '0', 'page': str(i), 'num': '20', 'sort': 'sort_xw' } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', class_='rk-table') tbody = table.find('tbody') tr_list = tbody.find_all('tr') for tr in tr_list: td_list = tr.find_all('td') name = td_list[0].text.strip() region = td_list[1].text.strip() manage = td_list[2].text.strip() category = td_list[3].text.strip() double_first_class = td_list[4].text.strip() data_list.append([name, region, manage, category, double_first_class]) df = pd.DataFrame(data_list, columns=['校名', '地区', '管理部门', '类别', '双一流']) df.to_csv('shanghairanking.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print('数据已保存到shanghairanking.csv文件中！')报错tbody = table.find('tbody') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find'怎么解决

这个错误通常是由于 BeautifulSoup 没有找到目标元素导致的。在这个代码中，出现这个错误的原因可能是因为 BeautifulSoup 没有找到 class 为 'rk-table' 的 table 元素。你可以在代码中增加一个判断语句来避免这个...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}) song_items = song_list.find_all('li') data = [] for song_item in song_items: song_title = song_item.find('a') if song_title: song_title = song_title.text.strip() else: song_title = '' song_id = song_item.find('a') if song_id: song_id = song_id['href'].split('=')[1] else: song_id = '' song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3' song_artists = song_item.find('span', {'class': 's-fc3'}) if song_artists: song_artists = song_artists.text.strip() song_artists = re.sub('\s+', ' ', song_artists) song_artists = re.sub('/', ', ', song_artists) else: song_artists = '' data.append([song_title, song_url, song_artists]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists']) df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

5. 修改了 df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists']) 为 df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists', 'Duration'])，将 Duration 列添加到了 DataFrame 中。...

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)，优化下这条代码，在执行过程中，会出现xml.etree.ElementTree.ParseError: reference to invalid character number: line 1, column 2448367的报错，怎么优化

df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column...

以下代码改为openpyxl：import pandas as pd # 指定要拼接的表格文件名列表，使用 UTF-8 编码 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8') header = df.iloc[:0] # 假设标题行在前三行 headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 去掉标题行后的数据 # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd....

with open(args.output, mode='w') as f: writer = csv.writer(f) headers = re.findall(pattern, unique_lines[0].strip()) writer.writerow(headers) for line in unique_lines[1:]: row = re.split(r'\s+', line.strip()) writer.writerow(row) 用pandas库改写代码。

df = pd.DataFrame([re.split(r'\s+', line) for line in data_lines], columns=headers) df.to_csv(args.output, index=False) 注意，在这段代码中需要替换args.output为对应的文件路径。该代码将表头行和...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_html(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() response.encoding = response.apparent_encoding return response.text except: return "" def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') for book in book_list: title = book.find('div', class_='info').find('a')['title'] author_info = book.find('div', class_='pub').get_text().split('/') author = author_info[0].strip() publisher = author_info[-3].strip() print('书名：', title) print('作者：', author) print('出版社：', publisher) print('--------------------------') if __name__ == '__main__': for i in range(0,1000,20): url = 'https://book.douban.com/tag/%E5%8E%86%E5%8F%B2?start='+str(i)+'&type=T' html = get_html(url) parse_html(html)输出结果转为excle表格

df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '出版社']) df.to_excel('history_books.xlsx', index=False) 在这段代码中，我们在parse_html函数中将每本书的信息存储在一个列表中，然后在主函数中将...

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from bs4 import BeautifulSoup import time # 目标网站的 URL url = 'http://example.com/rank/list' # Chrome 浏览器配置 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--disable-extensions') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') # 启动 Chrome 浏览器 browser = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 发起第一页的请求并解析 HTML 标签 browser.get(url) time.sleep(3) # 等待 3 秒钟，等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') total_pages = soup.select('.ant-pagination-item:not(.ant-pagination-next):not(.ant-pagination-prev)')[-1]['title'] current_page = soup.select_one('.ant-pagination-item-active').text rank_list = parse_page(soup) # 发起所有页码的请求，并将结果存入列表中 for page in range(2, int(total_pages) + 1): if str(page) != current_page: # 模拟在浏览器中翻页操作 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.delete("/rank/list?page={int(current_page)}")') # 删除当前页的数据 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.jump("/rank/list?page={page}")') # 跳转到需要打开的页码 time.sleep(3) # 等待 3 秒钟，等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') page_data = parse_page(soup) rank_list += page_data current_page = page # 将所有分页数据合并成一个完整的 DataFrame 对象 all_data = merge_data(rank_list) # 关闭浏览器窗口 browser.quit() # 打印输出结果 print(all_data)，注意：目标网站采用了 AJAX 或者 JavaScript 技术来进行分页加载数据，因此翻页时并没有刷新整个页面，也无法从html文本获得第一页以后的排名帮我修改代码，要求用到request和beautifulsoup等库，

df = pd.DataFrame(rank_list, columns=['rank', 'name', 'score']) return df if __name__ == '__main__': url = 'http://example.com/rank/list' all_data = get_rank_list(url) print(all_data) 注意...

出现以下错误：Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 29, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) df = df.iloc[1:] df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引为唯一的整数索引 dataframes....

出现以下代码错误：Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 27, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 进程已结束,退出代码1

df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) df = df.iloc[1:] df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引为唯一的整数索引 dataframes....

修改生成xls文件：import csv add_user_headers = ["外部门店编号(必填)","门店名称 (必填)", "省（必填）", "市（必填）", "区（必填）", "详细地址（必填）","联系电话（必填）"] # 假设需要生成10行数据 data = [] for i in range(10): row = [f"100{i:03d}", f"门店{i + 1}", "江苏省", "无锡市", "滨湖区", "蠡湖路103号", "155825868687"] data.append(row) # 将数据写入CSV文件 with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(add_user_headers) writer.writerows(data)

2. 将数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象：df = pd.DataFrame(data, columns=add_user_headers) 3. 使用 pandas 的 to_excel 方法将 DataFrame 对象写入 xls 文件：df.to_excel('output.xls', index=False) ...

出现了错误C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\ojhj.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\ojhj.py", line 26, in <module> trs = table.find_all("tr") AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data) #使用csv格式储存 df.to_csv("./Data.csv", encoding='utf-8', index=False) #保存完毕 print("保存完毕") 请注意，如果仍然无法找到表格，可能是网站...

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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"