N Series 基本概念与操作(一)
sequences_and_series数学讲义_概述及范文模板
sequences and series数学讲义概述及范文模板1. 引言1.1 概述在数学领域中，序列和级数是重要的概念，它们在许多实际问题的建模和解决中起着至关重要的作用。
序列由一系列按照特定规律排列的数构成，而级数则是将序列中的数相加得到的结果。
这些概念被广泛应用于计算机科学、物理学、经济学等多个领域。
本篇文章将深入介绍序列和级数的基本定义、性质以及相关定理。
通过阐述这些重要概念，读者将能够更好地理解它们在实际问题中的运用，并且掌握一些常见的求解方法。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对文章整体进行简要介绍，包括序列和级数概念的概述、本文目的以及文章结构。
正文部分将详细阐述序列和级数的基本概念、性质以及求解方法。
每个章节将围绕一个特定主题展开，结合范例和推导过程深入讲解相关知识点。
结论部分将对全文进行总结，并提供一些进一步学习的建议和参考资料。
1.3 目的本文的目的在于引导读者全面了解序列和级数的概念、定义和性质，并掌握一些常用的解题方法。
通过对本文内容的学习，读者将能够应对实际问题中涉及序列和级数的计算及分析，并进一步拓展数学思维和推理能力。
在阅读本文之前，读者需要具备一定的数学基础知识，包括初等代数、函数以及各种基本运算规则等。
这些基础将有助于更好地理解和应用本文中所涉及到的概念和定理。
总之，希望本文能为读者提供一个扎实而全面的关于序列和级数的讲义，在深入研究该领域或解决实际问题时起到指导作用。
接下来我们将进入正文部分，详细介绍序列和级数相关知识。
2. 正文在数学中，序列和级数是重要的概念。
序列是一组按照特定顺序排列的数，而级数则是将序列中的所有项进行求和得到的结果。
本文将详细介绍序列和级数的性质、定义以及其重要应用领域。
首先，我们来看序列。
一个序列可以由各种规则生成，例如公式、递推关系或某种算法。
每个序列包含一系列有限或无限个数字，并按照特定的次序排列。
其中，有限序列是指元素数量有限的序列，而无限序列则是指元素数量无限的序列。
series排序方法 -回复
series排序方法-回复序列排序方法是算法中非常基础且重要的概念。
它指的是对一组元素进行重新排列，使其按照某种特定的顺序进行排列。
在日常生活中，我们经常需要对数据进行排序，比如对学生成绩进行排名、对商品按照价格从低到高进行排序等等。
在计算机科学领域中，排序算法是一项非常重要的基础任务，因为排序是其他高级算法和数据结构的基础。
本篇文章将围绕“序列排序方法”这个主题展开，一步一步解释各种排序算法的原理和实现方法。
一、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是最简单的排序算法之一。
它的基本思想是通过相邻元素之间的比较和交换来实现排序。
算法从列表的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换它们的位置。
遍历完一轮后，列表中最大的元素会被置于末尾。
通过不断重复这个过程，直至所有元素都排好序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是列表中元素的个数。
尽管冒泡排序简单易懂，但对于大规模数据排序而言效率很低，因此在实际应用中很少使用。
二、插入排序（Insertion Sort）插入排序也是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是将待排序的元素插入到已排序部分的适当位置。
算法从列表的第二个元素开始，将其插入到第一个元素之前或之后，形成一个有序列表。
然后，继续将第三个元素插入到已排序的列表中，以此类推，直至所有元素都插入完毕。
插入排序的时间复杂度也为O(n^2)，但它在某些特定情况下可以更高效。
如果列表的部分已经有序，插入排序的性能会更好。
与冒泡排序不同，插入排序是一种稳定的排序算法，它不会改变相等元素的相对位置。
三、选择排序（Selection Sort）选择排序是一种简单但不稳定的排序算法。
它的工作原理是每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，将其与未排序部分的第一个元素交换位置。
通过不断重复该过程，列表会逐渐被分成已排序和未排序两部分，直至所有元素都排好序。
选择排序的时间复杂度也为O(n^2)，与冒泡排序相似。
IBM N Series 快速维护手册 v1.3
IBM N Series快速维护手册V1.3目录版本历史： (3)IBM官方服务文档内容介绍： (4)1.NAS 产品系列、型号与对应关系。
(7)2.NAS安装所涉及的内容 (8)2.1.Filer的安装 (8)2.2.Gateway的安装 (8)3.NAS 的访问管理方式 (9)3.1.对NAS进行管理，可以通过以下的六种方式，常用的是Fileview , Telnet , SSH 。
93.2.Console 连接： (9)3.3.Filerview 是NetApp 提供的图形管理接口，可以方便地实现对NetApp 的存储设备的管理。
(9)3.4.命令行(CLI ) (10)3.5.SSH ( 利用RLM进行管理)： (10)3.6.NAS下的文件编辑功能 (11)3.7.缺省设置 (11)4.NAS故障数据的格式和上传方法 (12)4.1.Auto Supprt的介绍 (12)4.2.如何force生成新的autosupport (12)4.3.如何收取ASUP、Messages等日志 (12)4.4.Core files 介绍 (13)4.5.如何检查系统panic 的信息 (13)5.如何给NAS升级微码 (15)6.NAS日常监控 (16)6.1.首先进行指示灯和LCD 面板检查，判断是否有异常情况发生 (16)6.2.硬件状态检测： (16)6.3.检测网络是否正常： (16)6.4.检查cluster 状态是否正常： (16)6.5.检查卷的容量： (16)6.6.性能检查： (16)6.7.日志文件检查： (16)6.8.收集autosupport 信息： (16)7.NAS 常见问题 (17)7.1.关于FCP Port是用于连接扩展盘柜还是Host ? (17)7.2.使用FCP时光纤的连接方式及Filer该如何设置？ (18)7.3.创建Qtree时Security Style的设置有何考虑？ (20)7.4.关于Logical Configuration时Performance有何考虑? (20)7.5.使用fcadmin config无法将target模式的adapter Online (21)7.6.IBM N5000 Hardware and Service中更换NVRAM5 Adapter步骤有错 (21)7.7.无法使用HTTP访问FilerView管理界面。
台安T VERTER N SERIES变频器说明书
1.前言为了充分地发挥本变频器的功能及确保使用者的安全，请详阅本操作手册。
当您使用中发现任何疑难而本操作手册无法提供您解答时，请联系台安科技各地区经销商或本公司业务人员，我们的专业人员会乐于为您服务，并请您继续采用台安产品。
※使用须知变频器是精密的电力电子产品，为了您的生命财产安全，本手册中有「危险」「注意」等字样提醒您在搬运、安装、使用、检查变频器时的安全注意事项，请您配合遵守。
危险操作不当时，可能造成严重的人身伤害。
注意操作不当时，可能造成变频器或机械系统损坏。
危险z在变频器断电后，在主板上的红色充电指示灯未熄灭前，请勿触摸线路板z不可在送电过程中实施配线，变频器处于运行状态时请勿检查线路板。
z请勿自行拆装或更改变频器内部连接线或线路及零件z变频器接地端子请务必正确接地。
200V级：接地阻抗小于100Ω；400V级：接地阻抗小于10Ω。
z此产品的销售须根据EN61800-3的规定，于家庭使用时，此产品可能会引起电磁干扰，在此情况下使用者可能需要采取适当的量测。
z变频器安装于600KW（含）以上的大电力供应系统或电源侧有加装进相电容器时，可能会引起一极大峰值的电流流经电源输入端，导致其发生故障。
为预防此情况发生，建议于变频器的电源输入端加装交流电抗器抑制浪涌电流以保护变频器，同时也可改善电源供应端的功率因素。
注意z请勿对变频器内部的组件进行耐压测试，半导体零件易受高电压击穿损坏。
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2. 产品检查每台台安变频器在出厂前均做过功能测试，客户拿到变频器拆封后，请执行下列检查步骤。
z变频器的机种型号是否正确符合您所订购的型号与容量。
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当您发现有上述问题时请立即通知台安科技各区业务人员。
第一章安全注意事项B使用时注意事项送电前注意所选用的电源电压必须与变频器的铭牌规格相匹配。
python的series函数
python的series函数Python的Series函数是Pandas库中的一种数据结构，它提供了一种灵活且高效的方法来处理和分析数据。
在本文中，我将一步一步回答关于Series函数的所有问题，包括它的定义、创建和操作方式。
一、什么是Series函数？Series是Pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组。
它由两部分组成：索引和数据。
索引是Series中每个元素的标签，而数据是与索引相对应的值。
Series函数可以包含不同类型的数据，例如整数、浮点数、字符串等。
二、如何创建Series？在Python中，我们可以使用Pandas库的Series函数来创建一个Series对象。
有许多方式来创建Series，以下是其中三种常见的方法：1. 使用列表创建Series。
使用以下代码可以创建一个简单的Series对象：import pandas as pddata = [1, 2, 3, 4, 5]series = pd.Series(data)print(series)输出：0 11 22 33 44 5dtype: int64通过传入一个列表给Series函数，我们创建了一个包含整数的Series对象。
可以看到，索引默认从0开始，并显示了相应的数值。
2. 使用数组创建Series。
除了列表，我们还可以使用NumPy数组来创建Series对象。
NumPy 数组是一种高效的数据结构，适用于处理大规模数据集。
以下代码演示了如何使用NumPy数组创建Series对象：import pandas as pdimport numpy as npdata = np.array([1, 2, 3, 4, 5])series = pd.Series(data)print(series)输出：0 11 22 33 44 5dtype: int64这段代码与第一种方法非常相似，只是我们使用了NumPy数组，而不是Python列表。
python中series格式
Python中的Series是一种重要的数据结构，它是pandas库中的一个核心组件，用于处理一维数组数据。
本文将从以下几个方面对Python中的Series进行介绍和讨论。
一、Series的基本概念1.1 Series的定义Series是一种类似于一维数组的数据结构，它由一组数据和与之相关的索引组成。
在Series中，数据的类型可以是整数、浮点数、字符串、Python对象等。
1.2 Series的特点Series具有以下几个特点：- 索引: 每个数据在Series中都有一个与之对应的索引，用于唯一标识该数据。
- 数据类型: Series中的数据类型可以是任意的，可以根据实际需求进行设置。
- 对齐特性: Series可以根据索引对齐数据，这意味着可以根据索引对两个Series进行运算，不同索引的数据将被标记为缺失值。
1.3 Series的创建在Python中，可以使用以下几种方法来创建Series：- 从列表或数组中创建- 从字典中创建- 从标量值创建二、Series的基本操作2.1 查看Series的数据可以通过head()、tail()、sample()等方法来查看Series中的数据。
这些方法可以帮助我们快速了解Series的整体情况和数据特点。
2.2 索引和切片与Python中的列表类似，可以通过索引和切片的方式来访问Series 中的数据。
2.3 Series的运算Series支持基本的数学运算，例如加减乘除、求平方根等。
还可以使用apply()方法对Series中的数据进行自定义运算。
2.4 数据对齐Series具有对齐特性，因此在进行运算时，会根据索引对数据进行对齐，不同索引处的数据会被标记为缺失值。
三、Series的常见应用3.1 数据清洗与处理在数据分析和处理过程中，Series经常用于数据清洗、预处理和特征工程等工作。
可以利用Series的运算和对齐特性来处理缺失值和异常值。
pandas中series函数
pandas中series函数Pandas是一个强大的Python数据处理库，能够方便地进行数据读取、清洗、转换、计算和可视化等操作。
而Series是Pandas中最基本的数据结构之一，它是一维数组，可以存储数据的类型包括数值、字符串、日期等。
一、创建Series通过列表创建Series可以使用Pandas中的Series()函数，该函数的语法为：``` pythons = pd.Series(data, index=index)```data是列表类型，表示要创建的Series的数据；index是列表类型，表示Series中每个元素对应的索引值，如果不指定index，则默认为0到n-1的整数值。
下面是一个例子：``` pythonimport numpy as npimport pandas as pd输出结果为：```0 101 202 303 404 50dtype: int64```可以看到，创建Series时省略了index参数，因此Series默认使用0到n-1的整数值作为索引。
我们还可以通过调用Series中的values和index属性，分别获取Series中的数据和索引值：``` pythondata = s.valuesindex = s.indexprint(data) # [10 20 30 40 50]print(index) # RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)```通过字典创建Series时，字典的键值对会被当作Series中的数据和索引。
具体代码示例如下：通过数组创建Series可以使用numpy中的array()函数或者Pandas中的DataFrame 中的values属性。
具体代码示例如下：1.基本索引获取Series中的元素可以使用基本索引，即通过"[ ]"运算符加上元素的索引值来获取。
使用基本索引可以获取Series中的第三个元素：```30```基本索引也可以用来修改Series中的元素：2.标签索引可以看到，通过标签索引获取Series中的元素时，需要使用元素的索引值作为索引，而不是元素的位置。
麦克劳林级数的统计学应用
麦克劳林级数的统计学应用麦克劳林级数（MacLaurin series）是数学中一个重要的概念。
它是一种将函数展开成无限多项式的方法，可以用于求解各种自然科学和工程领域的问题。
在统计学中，麦克劳林级数也具有广泛的应用。
本文将介绍麦克劳林级数的基本概念及其在统计学中的应用。
一、麦克劳林级数的基本概念麦克劳林级数是将函数表示成无限多项式的方法。
它与泰勒级数相似，但区别在于泰勒级数要求在某个点的附近进行展开，而麦克劳林级数要求在0点展开。
换言之，麦克劳林级数是泰勒级数在x=0时的特殊情况。
麦克劳林级数的定义如下：设f(x)是一个函数，若存在一组实数a_0，a_1，a_2，...，使得对于任意的x都有：f(x) = a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n+...则称该函数f(x)在x=0处的麦克劳林级数为：f(x) = a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n其中，a_0，a_1，a_2，...，是函数f(x)在x=0处的导数。
二、麦克劳林级数在统计学中的应用在统计学中，麦克劳林级数可以用于建立概率密度函数。
概率密度函数是用来描述连续型随机变量分布的函数。
一般来说，概率密度函数没有具体的解析式，需要通过各种逼近方法来求解。
利用麦克劳林级数，我们可以将概率密度函数展开成无限多项式。
在实际应用中，我们只需要取前几项，就可以获得一个较好的近似值。
例如，在正态分布问题中，我们可以将正态分布函数展开成幂级数。
正态分布是连续型随机变量中最为重要的一种分布。
它的概率密度函数的一般形式不容易用解析式表示，但我们可以将其展开成麦克劳林级数，得到一个近似的表达式。
在实际应用中，我们可以截取正态分布函数的前几项幂级数，然后求和得到一个近似值。
这个近似值可以用来估计正态分布的概率密度函数。
三、麦克劳林级数展开的误差分析在实际应用中，麦克劳林级数展开的近似值常常与原函数存在误差。
因此，我们需要对其误差进行分析。
series在python中用法
series在python中用法在Python中，Series是一种数据结构，用于存储一维带标签的数组。
Series 可以存储整数、浮点数、字符串、Python对象等等。
以下是一些使用Series的基本方法和示例：创建Series：要创建一个Series，可以使用pandas库中的Series()函数。
例如，以下代码创建了一个名为"my_series"的Series：```import pandas as pdmy_series = pd.Series([1, 2, 3, 4])```访问Series中的元素：可以使用索引来访问Series中的元素。
以下是一些示例：```# 访问第一个元素print(my_series[0])# 访问前三个元素print(my_series[:3])# 访问最后一个元素print(my_series[-1])```操作Series：Series可以执行许多操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等等。
以下是一些示例：```# 求和print(my_series.sum())# 平均值print(my_series.mean())# 最大值print(my_series.max())# 最小值print(my_series.min())```修改Series：可以使用索引来修改Series中的元素。
以下是一个示例：```# 修改第二个元素my_series[1] = 5print(my_series)```删除Series中的元素：可以使用drop()函数来删除Series中的元素。
以下是一个示例：```# 删除第三个元素my_series = my_series.drop(2) print(my_series)```。
series函数用法
series函数用法在编程中，"series" 函数通常用于表示数学上的级数（series）。
级数是一列数的和，通常用无穷序列的形式表示。
在不同的编程语言或数学软件中，"series" 函数的具体用法可能有所不同。
下面我将以几种常见的情况为例，介绍"series" 函数的可能用法：1. Python 中使用SymPy 库：SymPy 是一个用于符号数学的Python 库，其中有一个`summation` 函数用于表示级数。
例如：```pythonfrom sympy import symbols, summation, oon = symbols('n')series_expr = 1/n2result = summation(series_expr, (n, 1, oo))print(result)```上述代码表示计算1/n^2 这个级数的和，其中n 从1 到无穷。
`oo` 表示无穷大。
你可以根据需要修改`series_expr`。
2. MATLAB 中使用symsum 函数：在MATLAB 中，`symsum` 函数用于计算符号级数。
例如：```matlabsyms n;series_expr = 1/n^2;result = symsum(series_expr, n, 1, inf);disp(result);```这段代码计算了1/n^2 这个级数的和，其中n 从 1 到无穷。
你可以根据需要修改`series_expr`。
3. JavaScript 中使用Math 库：在JavaScript 中，你可以使用循环来模拟级数的求和过程。
例如：```javascriptfunction calculateSeries() {let result = 0;for (let n = 1; n <= 10; n++) {result += 1 / Math.pow(n, 2);}return result;}console.log(calculateSeries());```这个例子中计算了1/n^2 这个级数的前10 项的和。
python series的concat用法
一、介绍Python Series的Concat方法Python中的pandas库是处理数据的利器，而Series是pandas中的一种数据结构，它类似于一维数组或者列表。
在处理数据时，有时候需要将多个Series进行合并，这时就可以使用concat方法。
二、concat方法的基本用法1. concat方法的作用concat方法主要用于在同一个轴上将多个Series进行合并。
可以将多个列的数据合并成为一个Dataframe，或者将多个行的数据合并成为一个Series。
2. concat方法的语法pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)其中，objs是要合并的对象，可以是Series或Dataframe；axis指定合并的轴，0表示按行合并，1表示按列合并；join指定合并的方式，可以是'inner'或'outer'；ignore_index用于指定合并后的索引是否忽略原有的索引。
3. concat方法的示例下面通过一个简单的示例来说明concat方法的使用。
假设有两个Series：s1和s2。
import pandas as pds1 = pd.Series([1, 2, 3])s2 = pd.Series([4, 5, 6])result = pd.concat([s1, s2])print(result)运行结果为：0 11 22 30 41 52 6dtype: int64可以看到，通过concat方法将s1和s2按行合并成了一个新的Series。
三、concat方法的高级用法1. 多个对象的合并除了合并两个Series之外，concat方法还可以合并多个Series。
只需要将多个Series组成的列表传给concat方法即可。
2. 指定合并的轴除了默认的按行合并之外，也可以指定按列合并。
series的基本用法
series的基本⽤法series的基本⽤法1、is null 和 not null 检查缺失值s4.isnull() #判断是否为空,空就是Truecity Falsename Falseage Falsesex Truedtype: bools4.notnull() # 判断是否不为空,⾮空就是Truecity Truename Trueage Truesex Falsedtype: bool#返回⼀个Series对象2、索引和切⽚s5 = pd.Series(np.random.rand(5),index=['a','b','c','d','e'])s5a 0.968340b 0.727041c 0.607197d 0.134053e 0.240239dtype: float64# 下标s5[1] #通过下标获取到元素，不能倒着取，和我们python列表不⼀样, s5[-1]错误的写法0.7270408328885498#通过标签名s5['c']0.6071966171492978#选取多个，还是Seriess5[[1,3]] 或 s5[['b','d']] # [1,3] 或['b','d']是索引列表b 0.727041d 0.134053dtype: float64#切⽚标签切⽚包含末端数据（指定了标签）s5[1:3]b 0.727041c 0.607197dtype: float64s5['b':'d']b 0.727041c 0.607197d 0.134053dtype: float64#布尔索引s5[s5>0.5] #保留为True的数据a 0.968340b 0.727041c 0.607197dtype: float643、name属性#Series对象本⾝和其本⾝索引都具有name属性s6 = pd.Series({'apple':7.6,'banana':9.6,'watermelon':6.8,'orange':3.6}) = 'fruit_price' # 设置Series对象的name属性 = 'fruit' # 设置索引name属性s6fruitapple 7.6banana 9.6watermelon 6.8orange 3.6Name: fruit_price, dtype: float64#查看索引s6.indexIndex(['apple', 'banana', 'watermelon', 'orange'], dtype='object', name='fruit')。
series数据操作dataframe基本操作
series数据操作dataframe基本操作series数据操作import pandas as pdres = pd.Series([111,222,333,444])增res['a'] = 123查res.loc[1]改res[0] = 1删del res[0]算术运算符add 加（add）sub 减（substract）div 除（divide）mul 乘（multiple）sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])sr1.add(sr3,fill_value=0)DataFrame创建⽅式表格型数据结构，相当于⼀个⼆维数组，含有⼀组有序的列，也可以看作是由series组成的共⽤⼀个索引的字典第⼀种res = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})第⼆种pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3],index=['b','a','c'])})第三种pd.DataFrame(np.array([[10,20],[30,40]]),index=['a','b'],columns=['c1','c2'])更多pd.DataFrame([np.arange(1,8),np.arange(11,18)])s1 = pd.Series(np.arange(1,9,2))s2 = pd.Series(np.arange(2,10,2))s3 = pd.Series(np.arange(5,7),index=[1,2])df5 = pd.DataFrame({'c1':s1,'c2':s2,'c3':s3})（以上创建⽅式都仅仅做⼀个了解即可因为⼯作中dataframe的数据⼀般都是来⾃于读取外部⽂件数据，⽽不是⾃⼰动⼿去创建）常见属性1.index ⾏索引2.colums 列索引3.T 转置4.values 值索引5.describe 快速统计DataFrame数据类型补充在dataframe中所有的字符类型数据在查看数据类型的时候都表⽰成object读取外部数据pd.read_csv() 可以读取⽂本⽂件和.csv结尾的⽂件数据pd.read_excel() 可以读取excel表格⽂件数据pd.read_sql() 可以读取MySQL表格数据pd.read_html() 可以读取⽹页上table标签内所有的数据⽂本⽂件读取pd.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',header='infer',names=None,usecols=None,skiprows=None,skipfooter=None,converters=None,encoding=None)filepath_or_buffer：指定txt⽂件或csv⽂件所在的具体路径sep：指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为逗号id name income1 jason 10header：是否需要将原数据集中的第⼀⾏作为表头，默认将第⼀⾏⽤作字段名称 （如果不想把第⼀⾏数据作为表头需要将该参数设置为none）names：如果原数据集中没有表头字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头usecols：指定需要读取读数据集中的哪些变量名skiprows：数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的⾏数 （有⼀些表格开头是有⼏⾏⽂字说明的，读取的时候应该跳过）skipfooter：数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的⾏数converters：⽤于数据类型的转换（以字典的形式指定）encoding：如果⽂件中含有中⽂，有时需要指定字符编码基本使⽤import pandas as pddata01 = pd.read_csv(r'data_test01.txt',skiprows = 2, # python能⾃动过滤掉完全⽆内容的空⾏(写2、3都⾏)sep = ',', # 默认就是逗号写不写都⾏skipfooter = 3,)# 1.针对id原本是01、02⾃动变成了1、2...converters = {'id':str}# 2.点击⽂件另存修改⽂件编码之后再次读取出现乱码encoding='utf-8'# 3.移除收⼊千分位⾮逗号的其他符号thousands = '&'# 4.⼿动将⽂件表头⾏删除再次读取header = None # 默认⽤索引names = ['id','year','month','day','gender','occupation','income']# 5.指定读取的字段usecols = ['id','income']excel表格读取pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skip_footer=0,index_col=None,names=None,na_values=None,thousands=None,convert_float=True)io：指定电⼦表格的具体路径sheet_name：指定需要读取电⼦表格中的第⼏个sheet，既可以传递整数也可以传递具体的sheet名称header：是否需要将数据集的第⼀⾏⽤作表头，默认是需要的skiprows：读取数据时，指定跳过的开始⾏数skip_footer：读取数据时，指定跳过的末尾⾏数index_col：指定哪些列⽤作数据框的⾏索引（标签）na_values：指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值thousands：指定原始数据集中的千分位符convert_float：默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段converters：通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式pd.read_excel(r'data_test02.xlsx',header = None,names = ['ID','Product','Color','Size'],converters = {'ID':str})数据库数据读取在anaconda环境下直接安装pymysql模块import pymysqlconn = pymysql.connect(host,port,user,password,database,charset)host：指定需要访问的MySQL服务器port：指定访问MySQL数据库的端⼝号charset：指定读取MySQL数据库的字符集，如果数据库表中含有中⽂，⼀般可以尝试将该参数设置为'utf8'或'gbk'user：指定访问MySQL数据库的⽤户名password：指定访问MySQL数据库的密码database：指定访问MySQL数据库的具体库名利⽤pymysql创建好链接MySQL的链接之后即可通过该链接操作MySQLpd.read_sql('select * from user', con = conn)conn.close() # 关闭链接⽹页表格数据读取pd.read_html(r'https:///item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin')数据概览df.columns 查看列df.index 查看⾏df.shape ⾏列df.dtypes 数据类型df.head() 取头部多条数据df.tail() 取尾部多条数据⾏列操作获取指定列对应的数据df['列字段名词']修改列名df.rename(column={'旧列名称':'新列名称'})创建新的列df['新列名称']=df.列名称/(df.列名称1+df.列名称2)⾃定义位置df.insert(3,'新列名称',新数据)添加⾏df3 = df1.append(df2)数据筛选获取指定列数据df['列名'] # 单列数据df[['列名1','列名2',...]] # 多列数据获取指定⾏数据sec_buildings.loc[sec_buildings["region"] == '浦东']sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),]sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),['name','tot_amt','price_unit']]数据处理sec_car = pd.read_csv(r'sec_cars.csv')sec_car.head()sec_car.dtypessec_car.Boarding_time = pd.to_datetime(sec_car.Boarding_time, format = '%Y年%m⽉')sec_car.New_price = sec_car.New_price.str[:-1].astype(float)。
excel中series函数的使用
excel中series函数的使用在Excel中，SERIES函数用于创建一个动态图表，该函数可以根据指定的输入范围和公式生成一系列数据点。
SERIES函数的语法如下：SERIES(name, categories, values, plot_order, plot_by)参数说明：- name：表示数据系列的名称。
- categories：表示数据系列的横坐标范围。
- values：表示数据系列的纵坐标范围。
- plot_order：可选参数，表示绘制数据系列的顺序。
- plot_by：可选参数，表示根据指定的值绘制数据系列。
下面是一个使用SERIES函数的示例：假设有一个数据表，A列是横坐标范围，B列是纵坐标范围。
我们要创建一个动态图表，其中包含两个数据系列，第一个数据系列的名称为"Series 1"，横坐标范围为A列的数据，纵坐标范围为B列的数据；第二个数据系列的名称为"Series 2"，横坐标范围为A列的数据，纵坐标范围为C列的数据。
在Excel中，我们可以使用以下公式来创建动态图表：```=SERIES("Series 1",Sheet1!$A$2:$A$10,Sheet1!$B$2:$B$10,1)=SERIES("Series 2",Sheet1!$A$2:$A$10,Sheet1!$C$2:$C$10,2)```上述公式可以放置在图表的系列名称和数值范围中，通过调整数据的范围，图表会自动更新。
注意：在使用SERIES函数时，数据范围需要使用绝对引用（例如$A$2:$A$10），以便在复制公式时保持范围不变。
希望以上解答对你有帮助！。
series的add方法
series的add方法Series是Python中一种常用的数据结构，它类似于一维数组，可以存储不同类型的数据。
在Series中，我们可以通过add方法实现两个Series对象的相加操作。
本文将围绕着Series的add方法展开，探讨其用法和功能。
我们需要了解Series的基本概念。
Series由两个数组组成，分别为索引和数据。
索引是Series中每个元素的标签，而数据则是对应的值。
在实际应用中，我们可以使用整数、字符串等作为索引，而数据可以是整数、浮点数、字符串等各种数据类型。
在使用add方法之前，我们需要创建两个Series对象。
可以通过传递一个字典或一个数组来创建Series对象。
字典的键将被用作索引，而字典的值将被用作数据。
数组将自动创建一个默认的整数索引。
接下来，我们将使用add方法来实现两个Series对象的相加操作。
add方法可以接受一个Series对象作为参数，并返回一个新的Series对象，其中包含了相加后的结果。
需要注意的是，add方法默认将按照索引进行对齐，即相同索引的元素进行相加，不同索引的元素则返回NaN。
除了默认的对齐方式，add方法还支持通过设置fill_value参数来指定填充值。
当两个Series对象的索引不完全相同时，我们可以通过设置fill_value参数来指定缺失值的填充方式。
默认情况下，fill_value参数为None，表示缺失值以NaN的形式返回。
在实际应用中，我们经常需要对多个Series对象进行相加操作，此时可以通过连续调用add方法来实现。
add方法允许传递一个或多个Series对象作为参数，将它们依次相加，并返回一个新的Series 对象。
这样，我们可以方便地实现多个Series对象的累加操作。
除了add方法，Series还提供了其他一些方法来实现不同的运算操作，如subtract、multiply、divide等。
这些方法与add方法的用法类似，都支持对多个Series对象进行运算，并返回一个新的Series对象。
series中元素的个数
series中元素的个数摘要：一、Series 的定义和作用1.Series 的定义2.Series 在数据分析和可视化中的作用二、Series 中元素的个数1.确定Series 元素个数的方法2.Series 元素个数的影响因素三、Series 元素个数的应用场景1.数据处理与分析2.可视化展示四、总结与展望1.Series 元素个数的总结2.Series 元素个数的未来发展趋势正文：Series（序列）是数据分析和可视化中常用的概念，它是一组按照特定顺序排列的数据点。
Series 在数据分析和可视化中有着重要的作用，可以帮助我们更好地理解数据特征和趋势。
在Series 中，元素的个数是一个重要的参数。
它可以表示Series 中数据点的数量，从而影响我们对数据的分析和可视化。
确定Series 元素个数的方法通常有两种：手动指定和自动计算。
手动指定是指在创建Series 时，直接设置元素个数。
而自动计算则是指根据数据源中的数据点数量来确定Series 的元素个数。
Series 元素个数的影响因素主要包括数据点的数量、数据范围以及可视化效果。
首先，数据点的数量决定了Series 中元素的个数。
其次，数据范围决定了Series 中元素的最大值和最小值，从而影响了可视化效果。
最后，可视化效果也会反过来影响Series 元素个数的设置，例如，为了使图表更加清晰，可以适当减少Series 的元素个数。
在实际应用中，Series 元素个数的设置有着丰富的场景。
在数据处理与分析环节，通过合理设置Series 元素个数，可以提高数据处理效率，同时保证数据分析的准确性。
在可视化展示环节，通过调整Series 元素个数，可以实现更加美观、清晰的图表展示效果。
总之，Series 中元素的个数是一个关键参数，影响着我们对数据的处理、分析和可视化。
在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景，合理设置Series 元素个数，从而更好地发挥Series 在数据分析和可视化中的作用。
series函数的用法
series函数的用法
series函数是一种在数学和编程中常用的函数，其主要用途是在给定范围内生
成一系列的数字。
通过指定起始值、步长和数量，series函数可以方便地创建一组
按特定规则增减的数列。
在数学中，series函数通常用于数列的求和问题。
通过将数列中的每个数相加，可以得到该数列的和。
例如，通过使用series函数，可以计算出1到100之间所有
整数的和，即1 + 2 + 3 + ... + 100。
除了数学应用，series函数在编程中也非常实用。
它可以用来生成一系列需要
在程序中使用的数字。
例如，在游戏开发中，可以使用series函数生成一组随机数
作为游戏角色的初始位置。
另外，在数据分析和统计学中，series函数也常常用于
生成样本数据以进行模拟和实验。
在使用series函数时，需要提供三个参数：起始值、步长和数量。
起始值是数
列的第一个数字，步长指定了相邻两个数字之间的增减规律，数量是指生成的数列中数字的个数。
根据这些参数，series函数将会生成一个按照特定规则递增或递减
的数列。
例如，如果我想生成从1开始，每个数字增加2，一共生成10个数字的数列，我可以使用series函数进行计算。
这样，得到的数列将会是1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19。
总而言之，series函数是一种非常实用的数学和编程工具，可以用于生成数列、计算数列的和以及在程序开发中进行各种实用的应用。
了解并掌握series函数的用法，将能够帮助我们更加高效地进行数学计算和编程操作。
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命令行 CLI
通过Console、BMC/RLM、以太网口 可以访问CLI方式
Web Interface: Filer View （1）
通过以太网口，http://xxx.xxx.xxx.xxx/na_admin
Web Interface: Filer View （2）
N系列基本配置
初始化 & 软件升级
N Series 基本概念与操作（一 ）
课程安排
N 系列产品概述 N系列基本配置
管理方式 初始化 与 软件升级 Aggregate Flexible Volume & Qtree
N 系列产品概述
统一网络存储:
单一架构、多种连接、丰富应用、灵活使用
SAN
企业级 部门级 企业级
NAS
部门级
企业以太 公网
FC SAN
企业光通道 FC私 网 私
IP SAN
iSCSI 企业以太 私网
NAS
SAN (Block数 据 块 ) 数
N Series
NAS (File文 件 ) 文
N 系列硬件
Delivering value across the datacenter…
Highly-scalable storage systems designed to meet the needs of large enterprise data centers.
a. Use CIFS or NFS client to install (prefer)：copy the image from the external to the ‘/etc/software’ directory. Use ‘software list’ check the result software install command
N7900 1,176TB
Dual node only
Excellent performance, flexibility, and scalability all at a proven lower overall TCO
Highly efficient capacity utilization Comprehensive set of storage resiliency features including RAID 6 (RAID-DP)
Aggregate
Aggregates 基本概念
Aggr / rg(raid group) / raid group size / plex / RAID4 & RAID-DP
Aggr 创建（1）
Aggr 创建（2）
Aggr 创建（3）
Aggr 创建（4）
Aggr 创建（5）
Aggr 创建（6）
RLM / BMC 配置
Configure RLM LAN interface:
N series> rlm setup （或 bmc setup） Would you like to configure the RLM? y Would you like to enable DHCP on the RLM LAN interface? n Please enter the IP address for the RLM []:192.168.123.123 Please enter the netmask for the RLM []: 255.255.255.0 Please enter the IP address for the RLM gateway []: 192.168.123.1
Cannot login as root with the RLM
NOTE: naroot authenticates to the root password
login as: naroot Sent username "naroot" naroot@9.82.22.71's password:
Aggr 创建（7）
Automatic
Manual
Automatic
Aggr 创建（8）
Aggr 创建（9）
Aggr 常用命令
1. 创建 aggregate aggr create aggr_name - t raidtype - r raidsize - d disk1 [ disk2 ... ] eg：aggr create aggr_js_10 -t raid_dp -r 3 -d 0b.41 0b.42 0b.43 2. 扩容 aggregate（慎用！Web界面下，强制保留spare盘） aggr add aggr_name disk_list eg1：aggr add aggr2 -d 0b.44 0b.45 eg2：aggr add aggr2 2@300 3. 迁移Raid级别（Web界面下，不支持该功能） aggr options aggr_name raidtype raid4 | raid_dp eg：aggr options aggr2 raidtype raid4
6
Console Port
BMC Mgmt Port
2 x GbE ports
N series Release 8 Sales Training
N系列基本配置
-- 管理方式介绍
N series 常用管理方式
常用三种管理接口
Console Port Ethernet Port RLM / BMC Port
N3300 68TB
N3400 136TB
Dual node only
N3600 104TB
N series Unified Storage Architecture provides unmatched simplicity
N3000接口介绍（N3600）
PCI Express slot
2 x FC Ports
常用两种管理界面
命令行 CLI 支持以上三种接口管理 Web界面 支持Ethernet接口管理
Console管理口配置
通过Console口
RLM / BMC 介绍
Remote LAN Module / Baseboard Management Controller
通过RLM/BMC，对N Series存储服务器进行方便有效的远程管理。 – 对NAS进行配置修改 – 通过CLI命令行进行管理 – 进行代码升级操作 – 监控 – 报警 – troubleshooting
RLM / BMC 使用 （1）
Requires a secure shell client application
SSH or OpenSSH for UNIX hosts PuTTY for Windows hosts. Must use naroot, or any other account created with useradmin and put in the Administrators group.
初始化配置(1)
初始化配置(2)
初始化配置(3) ：Disk Ownership
常用命令： storage disk show 或 sysconfig -r disk assign xx.NN disk remove_ownership xx.NN //查看disk状态 //分配磁盘xx.NN到当前节点 //解除xx.NN在当前节点的从属关系
a. b. Check Compact Flash first Check physical disks second
2.
Read in configuration/system files from the /etc directory
Root Volume /etc
rc
hosts
exports
other config files
Lower acquisition and administrative costs than traditional large-scale enterprise storage systems Seamless scalability, mission critical availability, and superior performance for both SAN and NAS operating environments
N6040 420TB
NEW!
Dual node only
N6060 672TB
N6070 840TB
Dual node only
Entry level pricing, Enterprise Class Performance
Centralize Storage in Remote & Branch Offices Easy-to-Use Back-up and Restore Processes
/disk firmware
other system files
3.
Reboot
a. during boot up, the filer will load the new kernel into physical memory
引导顺序
1. Load Data ONTAP Kernel into physical memory
Aggr 的限制
在一个存储系统中，aggregate最大数量：100 单个aggregate最大容量：16 TB 单个aggregate最小容量： 10 G 在一个aggregate中， RAID group 的最大数量：150 在一个存储系统中， RAID group 的最大数量：400
Flexible Volume & Qtree