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前置机器学习(四):一文掌握Pandas用法

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库。 本文收录于机器学习前置教程系列。 一、Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法。 Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格、EXCEL表格。有序或无序的时间序列。具有行和列标签的任意矩阵数据。 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: import numpy as np import pandas as pd 1. pandas.Series Series是带有索引的一维ndarray数组。索引值可不唯一,但必须是可哈希的。 pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) 输出: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 我们可以看到默认索引值为0、1、2、3、4、5这样的数字。添加index属性,指定其为'c','a','i','yong','j'...

安全声明标记语言SAML2.0初探

简介 SAML的全称是Security Assertion Markup Language, 是由OASIS制定的一套基于XML格式的开放标准,用在身份提供者(IdP)和服务提供者 (SP)之间交换身份验证和授权数据。 SAML的一个非常重要的应用就是基于Web的单点登录(SSO)。 接下来我们一起来看看SAML是怎么工作的。 SAML的构成 在SAML协议中定义了三个角色,分别是principal:代表主体通常表示人类用户。identity provider (IdP)身份提供者和service provider (SP)服务提供者。 IdP的作用就是进行身份认证,并且将用户的认证信息和授权信息传递给服务提供者。 SP的作用就是进行用户认证信息的验证,并且授权用户访问指定的资源信息。 SAML的优势 为什么要使用SAML呢? 第一可以提升用户体验,如果系统使用SAML,那么可以在登录一次的情况下,访问多个不同的系统服务。这实际上也是SSO的优势,用户不需要分别记住多个系统的用户名和密码,只用一个就够了。 第二可以提升系统的安全性,使用SAML,我们只需要向IdP提供用户名密码即可, ...

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