解决办法：

可以尝试使用的是pd.Series.value_counts()：

# Mock df

df = pd.DataFrame({key:np.random.randint(1, 6, 5) for key in "abcde"})

a b c d e

0 5 5 2 4 5

1 1 1 2 3 4

2 1 1 1 4 4

3 2 1 1 1 4

4 5 2 4 5 3

cols = ["a", "b", "c"]

new_df = pd.concat([df[c].value_counts() for c in cols], 1).fillna(0).astype(int)

print(new_df)

a b c

1 2 3 2

2 1 1 2

4 0 0 1

5 2 1 0

积分是高度振荡的。被积函数的绝对值也是常数1.我不会惊讶于这个积分不存在。即使假定一个原则值积分，它也可能是有问题的。

一种选择是使用未记录的命令resetplotview。

来自doc resetplotview：

限内部使用。在将来的版本中可能会删除此功能。

在xlim命令之前调用此函数。

figure(1);

x = 0:0.1:6

plot( x, sin(x) ); % Example plot, x axis range [0, 6]

resetplotview( gca, 'InitializeCurrentView' ) % Ensure we can reset the zoom

xlim( [2, 4] ); % 'Zoom' into the x axis range [2, 4]

这具有所需的结果，其中单击“重置为原始视图”缩小到x范围[0, 6]，但最初显示的x范围是[2, 4]。

因为此函数未记录，所以具有内部的上下文可能是有用的。您可以edit resetplotview查看'InitializeCurrentView'选项的实现位置。从本质上讲，它可以setappdata用来定义'matlab_graphics_resetplotview'属性，特别是XLim属性为'auto'。如果resetplotview函数已折旧，您可以手动执行此操作。

各种方式：

1）将总和计算为一对一Nmax：

Nmax = 30;

Vijn = @(i,j,n) R*((1-(-1)^n)/(n^4 *pi^4)*sin((n*pi*c*j)/L)*sin((n*pi*i)/L));

i = 1:31;

j = 1:50;

n = 1:Nmax;

[I,J,N] = ndgrid(i,j,n);

V = arrayfun(Vijn,I,J,N);

Vc = cumsum(V,3);

% now Vc(:,:,k) is sum_n=1^{k+1} V(i,j,n)

figure(1);clf;imagesc(Vc(:,:,end));

2）无限循环

n = 1;

V = 0;

i = 1:31;

j = 1:50;

[I,J] = meshgrid(i,j);

while true

V = V + R*((1-(-1)^n)/(n^4 *pi^4)*sin((n*pi*c*J)/L).*sin((n*pi*I)/L));

n = n + 1;

figure(1);clf;

imagesc(V);

title(sprintf('N = %d',n))

drawnow;

pause(0.25);

end

尝试寻找bar功能

示例代码段

g1 = [10,10,20];

g2 = [15,10,8];

algStr = sprintfc('Algorithm %d',1:3);

bar(categorical({'Group1','Group2'}),[g1;g2])

legend(algStr)

其实数学专业说法叫多元函数哈，R多元方程组求解可使用dfsane,nleqslv

包，用法是：

dfsane(par, fn, method=2, control=list(),

quiet=FALSE, alertConvergence=TRUE, ...)

解决办法：

可以在一个中使用的逻辑 groupby

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"ID":['xyz', 'pqr', 'xyz', 'rst'],

"event_type":['a', 'b', 'b', 'a']})

df.groupby("ID")\

.apply(lambda x: not (len(x)==1 and

not "a" in x["event_type"].values))

可以通过打印检查。最后使用此过滤器即可运行

df = df.groupby("ID")\

.filter(lambda x: not (len(x)==1 and

not "a" in x["event_type"].values))\

.reset_index(drop=True)

csv标准模块就足够了。您只需要迭代策略以将描述提取为数据库值，然后在policyItems上提取用户：

with open("Ranger_Policies_20190204_195010.json") as file:

jsonDF = json.load(file)

with open("outputfile.csv", newline='') as fd:

wr = csv.writer(fd)

_ = wr.writerow(('Database name', 'Users', 'Description'))

for policy in js['policies']:

desc = policy['description']

db_values = policy['resources']['database']['values']

for item in policy['policyItems']:

users = item['users']

for user in users:

for db in db_values:

if db != '*':

_ = wr.writerow((db, user, desc))

解决思路：

如果是workbench，直接在查询结果页面，点击export即可

X = x_test[i:i+1]

# Visualize weights

W = model.layers[1].get_weights()[0][:,:,0,:]

w1=W.reshape(16,3,3)

W = np.squeeze(w1)

print("W shape : ", W.shape)

for i in range(0,16):

plt.subplot(4,4,i+1)

plt.imshow(w1[i,:,:], interpolation='nearest',cmap='gray')

plt.show()

W = model.layers[2].get_weights()[0][:,:,0,:]

w2=W.reshape(8,3,3)

W = np.squeeze(w2)

print("W shape : ", W.shape)

for i in range(0,8):

plt.subplot(4,4,i+1)

plt.imshow(w2[i,:,:], interpolation='nearest',cmap='gray')

plt.show()