char Data_Memory[25] = //datas_buff中各目录下变量所占的内存 { 4, 4, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 8, 8, 8 };为啥是在dates_
时间: 2023-04-06 17:03:18 浏览: 44
buff中各目录下变量所占的内存,而不是在程序中直接定义变量的内存大小?
这是因为在程序中定义变量的内存大小是静态的,而在datas_buff中定义变量的内存大小是动态的,可以根据需要进行调整。此外,将变量的内存大小存储在datas_buff中可以方便程序的维护和修改。
相关问题
hydrology_datas = Hydrology_data.query.filter(Hydrology_data.data_kind == marine_hydrology_one.data_set_name).all()
这段代码使用 SQLAlchemy 的查询语句从 Hydrology_data 表中筛选出 data_kind 列等于 marine_hydrology_one.data_set_name 的所有数据,并将其存储在 hydrology_datas 变量中。其中,Hydrology_data 是一个 SQLAlchemy 模型类,代表 Hydrology_data 表的数据模型。all() 方法表示查询结果以列表形式返回所有匹配的数据。
datas = pd.read_csv("/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/7m.csv") AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read_csv'怎么解决
这个错误的原因是使用了`numpy.ndarray`对象调用了`read_csv`方法,而`read_csv`方法是`pandas`库中的一个函数,所以需要将数据类型转换为`pandas`的`DataFrame`对象。
你可以尝试将数据读取为`DataFrame`对象,然后再进行相关操作。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件为DataFrame对象
datas = pd.read_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/7m.csv')
# 进行相关操作
# ...
# 将修改后的数据写入新的csv文件
datas.to_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/new_7m.csv', index=False)
```
如果你已经有了`numpy.ndarray`对象,可以使用`pandas`中的`DataFrame`函数将其转换为`DataFrame`对象,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成numpy.ndarray对象
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将numpy.ndarray对象转换为DataFrame对象
datas = pd.DataFrame(arr)
# 进行相关操作
# ...
# 将修改后的数据写入新的csv文件
datas.to_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/new_7m.csv', index=False)
```
希望这些代码可以帮助到你。
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