摘要：
flume扇出流动的过程 实现过程 首先准备三台机器：hadoop01,hadoop02,hadoop03 (我在三台机器上已配置好hosts) 然后每台机器上配置Agent 配置hadoop01 配置hadoop02和hadoop03一样 配置完了后，首先启动hadoop02和hadoop03上的 阅读全文
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下载MySQL安装压缩包练级地址：https://pan.baidu.com/s/1XD4WnlZ2K7C1ImfmokDEww 提取码:5k9h 也可以官网下载：点击链接 https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=487686 下载完解压到指定路径然后该路径 阅读全文
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mysql>use mysql mysql>update user set password_expired='N' where user='root'; mysql>flush privileges; mysql>quit 阅读全文
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我使用的是chrome和360极速浏览器(内核chrome) 首先打开浏览器地址栏输入chrome://flags ,会出现搜索框,搜索框里面输入mhtml可以查找Save Page as MHTML,然后把它启动,重启浏览器要保存的页面可以mhtml格式保存; 阅读全文
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""" 多维数组 """ import numpy as np print("--------------多维数组----------------") data = np.array(3) data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) data2 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) data3 = np.array([[[1,... 阅读全文
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""" 运算操作(四则，矩阵) """ import numpy as np print(" 数组运算(+-*/) ") a = np.linspace(1, 5, 5) print(a) print(a+1) print(a*2) print(a+a) print(a/a) print(" 数组运算(+-*/) ") a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4 阅读全文
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""" 运算符（exp,sqrt,square） """ import numpy as np print("--------------exp,sqrt,square----------------") a = np.array([1, 4, 9]) print("指数：", np.exp(a)) print("平方根：", np.sqrt(a)) print("平方：", np.... 阅读全文
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numpy:是一个python计算库，用于快速处理任意维度的数组。提供了N维数组类型ndarray。 阅读全文
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import numpy as np import random import time a = [] for i in range(10000000): a.append(random.random()) # list t1 = time.time() sum1 = sum(a) t2 = time.time() print("time_list:", (t2-t1)) # numpy... 阅读全文
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""" ndarray的属性（dtype,shape,ndim,size,itemsize） """ import numpy as np # 创建维度3x3的ndarray数组 data = np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]) # 打印属性 print("形状：", data.shape) print("维数：", data.ndim... 阅读全文
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""" 查看数据类型并修改操作 """ import numpy as np print(" 常用数据类型 ") # 默认整数int32,小数float64 a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([1., 1, 1]) c = np.array([1, 1, 1], dtype=np.float32) d = np.array([1, 1, 1], dtype= 阅读全文
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""" 创建ndarray数组（zeros,ones,full,*_like,eye,identity） """ import numpy as np print("zeros:", np.zeros([1, 3])) print("ones:", np.ones([1, 3])) print("full:", np.full([1, 3], 7)) print("ones_like", np.o 阅读全文
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import numpy as np a = np.array([[1, 1, 1, 2, 2, 2]]) a1 = np.array(a) a2 = np.asarray(a) a3 = np.copy(a) print("a1:", a1) print("a2:", a2) print("a3:", a3) a1: [[1 1 1 2 2 2]] a2: [[1 1 1 2 2 2]] a3: 阅读全文
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均匀分布： 运行结果： 正态分布： 运行结果： 阅读全文
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""" 创建ndarray数组（linespace,arange,uniform,normal） """ import numpy as np print("linespace:", np.linspace(0, 100, 5)) # 等间隔的序列 print("arange:", np.arange(10, 50, 10)) # 每间隔10 print("uniform:", ... 阅读全文
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import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 5]) print(np.unique(a)) [1 2 3 4 5 6] 阅读全文
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import numpy as np print(" 逻辑运算符 ") a = np.array([1, 2, 3, 4, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 5]) print(a > 4) a[a > 4] = 4 print(a) print(" 三元运算符 ") print(np.where(a > 4, 0, 1)) print(np.where(np.logical_and(a > 1 阅读全文
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import numpy as np a = np.linspace(1, 16, 16).reshape(4, 4) print("a:", a) print("max:", np.max(a, axis=1)) # axis 0-列 1-行 print("min:", np.min(a, axis=0)) # axis 0-列 1-行 print("std:", np.std... 阅读全文
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import numpy as np print("--------------创建随机数组----------------") print("均匀分布：", np.random.rand(1, 5)) # [0,1)范围内 print("正态分布：", np.random.randn(1, 5)) # 平均值0，方差1 print("随机整数：", np.random.randint(... 阅读全文
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运行结果： 阅读全文