你有没有遇到过一个变量在某个地方明明定义了，但在另一个地方却说“未定义”？
很多人在使用切片时会发现，修改一个切片可能意外影响另一个变量，这背后正是底层数组共享在起作用。
array_filter()函数 array_filter()函数是PHP内置的数组过滤函数，它接受一个数组作为参数，并根据回调函数（可选）过滤数组元素。
与继承的主要区别： 单继承 vs. 多重使用: PHP 只支持单继承，一个类只能继承一个父类。
确保C字符串以\0结尾，否则strcmp可能越界。
# 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # - set_index(['G1', 'G2', 'TPE']): 将这三列设为索引 # - unstack()['QC']: 将 TPE 索引层的数据（QC值）unstack（逆透视）成列 # 结果是一个多级索引的 DataFrame，列为 TPE 的不同值（td, ts） tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] print("\n中间结果 tmp (重塑后的数据):") print(tmp)中间结果 tmp 的结构如下，我们可以清晰地看到每个 (G1, G2) 组对应的 'td' 和 'ts' 值，以及缺失值（NaN）：TPE td ts G1 G2 A S1 2.0 4.0 S2 6.0 3.0 B S1 20.0 40.0 S2 60.0 30.0 C S1 90.0 NaN D S2 NaN 7.0# 2. 计算比率：直接对重塑后的列进行向量化除法 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 计算 'ts' 列与 'td' 列的比率 # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为列，并将比率结果命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') print("\n计算出的比率数据框 ratio_df:") print(ratio_df)计算出的比率数据框 ratio_df 如下： G1 G2 QC TPE 0 A S1 2.0 ratio 1 A S2 0.5 ratio 2 B S1 2.0 ratio 3 B S2 0.5 ratio 4 C S1 NaN ratio 5 D S2 NaN ratio# 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("\n最终输出数据框 df_out:") print(df_out)最终的 df_out 完美符合我们的要求： G1 G2 TPE QC 0 A S1 td 2.0 1 A S1 ts 4.0 2 A S2 td 6.0 3 A S2 ts 3.0 4 B S1 td 20.0 5 B S1 ts 40.0 6 B S2 td 60.0 7 B S2 ts 30.0 8 C S1 td 90.0 9 D S2 ts 7.0 10 A S1 ratio 2.0 11 A S2 ratio 0.5 12 B S1 ratio 2.0 13 B S2 ratio 0.5 14 C S1 ratio NaN 15 D S2 ratio NaN完整代码示例import pandas as pd import numpy as np # 原始数据框 data = { 'G1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'D'], 'G2': ['S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S2'], 'TPE': ['td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts'], 'QC': [2, 4, 6, 3, 20, 40, 60, 30, 90, 7] } df_in = pd.DataFrame(data) # 模拟原始数据中可能存在的缺失类型，确保 C S1 只有 td，D S2 只有 ts df_in = df_in.drop(index=[8,9]).append(pd.DataFrame([['C', 'S1', 'td', 90], ['D', 'S2', 'ts', 7]], columns=df_in.columns), ignore_index=True) # 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # 通过 set_index 和 unstack，将数据从长格式转换为宽格式，便于计算 tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] # 2. 计算比率并格式化结果 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 执行向量化除法，自动处理缺失值（NaN） # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为常规列，并将比率结果列命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') # 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("最终输出数据框 df_out:") print(df_out)注意事项与总结 效率提升: 相比于 groupby().apply()，使用 set_index().unstack() 结合向量化操作（如 .div()）在处理大型数据集时通常更高效，因为它利用了 Pandas 底层的优化 C 语言实现。
对于QPixmap，我们可以方便地使用QPixmap.scaled(w, h, aspectMode, mode)方法，并设置aspectMode为Qt.KeepAspectRatio来轻松实现宽高比保持的缩放。
trap 参数指定了要执行的系统调用的编号。
这些位置是基于您实际绘图所使用的绝对数据坐标。
在 Go 语言中使用 net/http 包处理 HTTP 请求时，经常需要获取 URL 中的查询字符串（Query String）参数。
这时可以用 mutable 修饰该变量。
3.1 现代解决方案：使用 packet.Config packet.Config 结构体提供了一系列配置选项，用于控制密钥生成过程。
避免全局变量竞争： 如果长生命周期Goroutine之间或与短生命周期Goroutine共享数据，务必使用sync.Mutex、sync.RWMutex或通道进行同步，以避免数据竞争。
注意事项： 使用组合时，需要注意命名冲突。
类型转换：如 std::remove_const<T> 去除 const 限定符，std::decay<T> 模拟参数退化。
步骤详解： 创建配对ID： 根据DataFrame的索引（假设索引是0开始且连续，或者根据Obs列）生成一个PairID，使得每对“源”和“目标”记录拥有相同的PairID。
138 查看详情 resp, _ := http.Get("https://httpbin.org/status/500") dump, _ := httputil.DumpResponse(resp, false) log.Println(string(dump)) 输出可能包含：HTTP/1.1 500 Internal Server Error，便于排查问题。
只要选对提供程序包、正确配置上下文、设置连接字符串并应用迁移，就能成功连接数据库。
示例代码： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； auto it = std::lower_bound(arr.begin(), arr.end(), val); if (it != arr.end() && *it == val) {     arr.erase(it); } 删除多个相同元素 若有序数组中可能有重复元素，需删除所有匹配项，可使用 equal_range 获取范围后一次性删除。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； index := bytes.Index([]byte("golang"), []byte("go")) // 0 bytes.Replace 可替换指定次数的子序列（传入 -1 表示全部替换）。

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