download: MyCAT+MySQL搭建高可用企业级数据库集群 为了提升数据库的性能,本课程围绕MyCAT来实现对业务数据库的分库分表、读写分离,构建一个以MyCAT为核心的数据库集群架构,以企业级方案解决数据库出现的性能问题,做个数据库高手! 适合人群 具有一定的MySQL及Linux系统基础,同时希望以最小 代价解决数据库水平扩展问题的开发及运维人员 技术储备要求 具备Liunx基础( cd、ls、yum安装等命令) MySQL基础,懂得基本的CURD操作语句 numpy 切片 In [8]: arr = np.array( [[1, 2], [3, 4]]) In [9]: arr Out[9]: array([[1, 2], [3, 4]]) In [10]: arr[0] # 取第一行 Out[10]: array([1, 2]) In [11]: arr[:, 1] # 取第二列, 用逗号隔开表示第二个切片或者索引,就像一个tuple2,第二个切片来表示y轴 Out[11]: array([2, 4]) pandas 假如直接对DataFrame停止切片,只能操作行,假如还要操作列需求运用pd.DataFrame.iloc: In [24]: df = pd.DataFrame(data=[[1,2], [3,4]]) In [25]: In [25]: df[