Главная / Фундаменты трехлучевые с заострением подземной части с анкерным креплением опор типа ТСА
| ||||||||
| Наименование | Габариты, мм | Вес, т | Объем, м3 | Класс бетона | Морозостойкость, водонепроницаемость | Вагонная норма, шт | ||
| L | a | b | ||||||
| ТСА 4,0-2 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 4,0-3 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 4,0-4 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 4,5-2 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 4,5-3 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 4,5-4 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 5,0-2 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 5,0-3 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСА 5,0-4 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,0-2 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,0-3 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,0-4 | 4000 | 670 | 590 | 1,82 | 0,73 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,5-2 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,5-3 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 4,5-4 | 4500 | 670 | 590 | 1,95 | 0,78 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 5,0-2 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 5,0-3 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
| ТСАЭ 5,0-4 | 5000 | 670 | 590 | 2,08 | 0,83 | В30 | F200 W6 | 16, 24 |
Банк России принял решение повысить ключевую ставку на 25 б.п., до 6,75% годовых
Совет директоров Банка России 10 сентября 2021 года принял решение повысить ключевую ставку на 25 б.п., до 6,75% годовых. В II квартале 2021 года российская экономика достигла допандемического уровня и, по оценкам Банка России, возвращается на траекторию сбалансированного роста. Вклад в инфляцию со стороны устойчивых факторов остается существенным в связи с более быстрым расширением спроса по сравнению с возможностями наращивания выпуска. В этих условиях и с учетом высоких инфляционных ожиданий баланс рисков для инфляции смещен в сторону проинфляционных. Это может привести к более продолжительному отклонению инфляции вверх от цели. Проводимая Банком России денежно-кредитная политика направлена на ограничение этого риска и возвращение инфляции к 4%.
При развитии ситуации в соответствии с базовым прогнозом Банк России допускает возможность дальнейших повышений ключевой ставки на ближайших заседаниях. Решения по ключевой ставке будут приниматься с учетом фактической и ожидаемой динамики инфляции относительно цели, развития экономики на прогнозном горизонте, а также оценки рисков со стороны внутренних и внешних условий и реакции на них финансовых рынков. По прогнозу Банка России, годовая инфляция начнет замедляться в IV квартале 2021 года. С учетом проводимой денежно-кредитной политики годовая инфляция снизится до 4,0–4,5% в 2022 году и в дальнейшем будет находиться вблизи 4%.
Динамика инфляции. Инфляция складывается выше прогноза Банка России. В августе месячные сезонно сглаженные темпы роста потребительских цен вновь выросли после замедления в июле. Годовая инфляция увеличилась до 6,68% (после 6,46% в июле) и, по оценке на 6 сентября, составила 6,74%. Показатели, отражающие наиболее устойчивые процессы ценовой динамики, по оценкам Банка России, продолжают находиться значимо выше 4% в годовом выражении.
Это является отражением того факта, что устойчивый рост внутреннего спроса опережает возможности расширения производства по широкому кругу отраслей. На этом фоне предприятиям легче переносить в цены возросшие издержки, в том числе связанные с ростом на мировых товарных рынках.
Инфляционные ожидания населения уже более полугода находятся вблизи максимальных значений за последние четыре года. Ценовые ожидания предприятий остаются вблизи многолетних максимумов. Ожидания профессиональных аналитиков на среднесрочную перспективу заякорены вблизи 4%.
Преобладающее влияние проинфляционных факторов может привести к более значительному и продолжительному отклонению инфляции вверх от цели. Проводимая Банком России денежно-кредитная политика направлена на ограничение этого риска и возвращение годовой инфляции к 4%. В базовом сценарии годовая инфляция начнет замедляться в IV квартале 2021 года. В 2022 году годовая инфляция снизится до 4,0–4,5% и в дальнейшем будет находиться вблизи 4%.
Денежно-кредитные условия несколько ужесточились. Доходности краткосрочных ОФЗ увеличились, отражая ожидания повышения Банком России ключевой ставки. При этом доходности средне- и долгосрочных ОФЗ оставались стабильными. Ускорилась подстройка кредитных и депозитных ставок к повышениям ключевой ставки в марте—июле. Прекратился отток средств со срочных рублевых депозитов. При этом корпоративное кредитование продолжает расширяться темпами, близкими к максимумам последних лет. Рост ипотечных кредитов замедлился после изменения параметров льготных программ. Темпы роста потребительских кредитов остаются высокими. Проводимая Банком России денежно-кредитная политика позволит повысить привлекательность депозитов для населения, защитить покупательную способность сбережений и обеспечит сбалансированный рост кредитования.
Экономическая активность. В II квартале 2021 года российская экономика достигла допандемического уровня. Оперативные индикаторы в III квартале свидетельствуют о продолжающемся росте экономической активности при некотором замедлении его темпов. Это, по оценкам Банка России, в значительной мере связано с возвращением российской экономики на траекторию сбалансированного роста. При этом наблюдается некоторая неоднородность тенденций в экономике в отраслевом и региональном разрезе.
Рост реальных заработных плат и низкая склонность домашних хозяйств к сбережению, обусловленная повышенными инфляционными ожиданиями, поддерживают рост потребительской активности, особенно на рынках непродовольственных товаров. Вместе с тем восстановление сектора услуг населению в июле—августе замедлилось в связи с частичным ужесточением эпидемиологических мер. Растущий внутренний и внешний спрос и высокие корпоративные прибыли оказывают поддержку инвестиционной активности.
Усиливается инфляционное давление со стороны рынка труда. Спрос на рабочую силу растет по широкому кругу отраслей. При этом в некоторых секторах наблюдается ее дефицит, в том числе из-за сохраняющихся ограничений на приток иностранной рабочей силы. Уровень безработицы находится вблизи исторических минимумов, а число вакансий — на исторических максимумах. Ситуация на рынке труда указывает на то, что в дальнейшем увеличение устойчивых темпов роста российской экономики будет прежде всего определяться темпами роста производительности труда.
Инфляционные риски. Баланс рисков остается значимо смещенным в сторону проинфляционных. Действие проинфляционных факторов может быть усилено повышенными инфляционными ожиданиями и сопутствующими вторичными эффектами.
Дополнительное повышательное давление на цены могут оказывать сохраняющиеся затруднения в производственных и логистических цепочках, дефицит трудовых ресурсов, а также структурные изменения на рынке труда в результате влияния пандемии. Усиление структурного дефицита трудовых ресурсов может привести к отставанию темпов роста производительности труда от роста заработной платы.
Сохраняются проинфляционные риски со стороны ценовой конъюнктуры мировых товарных рынков. Дальнейшая динамика продовольственных цен будет во многом зависеть от урожая сельскохозяйственных культур в 2021 году как внутри страны, так и за рубежом.
Краткосрочные проинфляционные риски также связаны с усилением волатильности на глобальных рынках, в том числе под влиянием различных геополитических событий, что может отражаться на курсовых и инфляционных ожиданиях. В условиях более быстрого восстановления мировой экономики и, соответственно, исчерпания необходимости проведения беспрецедентно стимулирующей политики в развитых экономиках возможно более раннее начало нормализации денежно-кредитной политики центральными банками этих стран. Это может стать дополнительным фактором роста волатильности на мировых финансовых рынках.
Дезинфляционные риски для базового сценария остаются умеренными. Открытие границ по мере снятия ограничительных мер может восстановить потребление зарубежных услуг, а также ослабить ограничения со стороны предложения на рынке труда через приток иностранной рабочей силы. Замедлить дальнейший рост экономической активности могут, в частности, низкие темпы вакцинации и распространение новых штаммов вируса, а также связанное с этим ужесточение ограничительных мер.
На среднесрочную динамику инфляции значимо влияет бюджетная политика. В базовом сценарии Банк России исходит из заложенной в Основных направлениях бюджетной, налоговой и таможенно-тарифной политики траектории нормализации бюджетной политики, предполагающей возвращение к параметрам бюджетного правила в 2022 году. Банк России также будет учитывать в прогнозе решения об инвестировании ликвидной части Фонда национального благосостояния сверх порогового уровня в 7% ВВП.{x} + 4
9/10 9/10 4 - 5*2 + 49/10 4/5 4 - 5*2 + 2*2
значит одно из решений нашего неравенства будет при:
$$x_____ _____ \ / -------ο-------ο------- x1 x2Другие решения неравенства будем получать переходом на следующий полюс
и т.д.
Ответ:
$$x $$x > 4$$ИБУКЛИН 0,4+0,325 N10 ТАБЛ П/ПЛЕН/ОБОЛОЧ
Рост ВВП G20 во II квартале замедлился до 0,4%, но объем ВВП превысил докризисный уровень на 0,7%
Этот контент был опубликован 15 сентября 2021 года — 12:14
Париж. 15 сентября. ИНТЕРФАКС — Рост ВВП государств G20 во втором квартале 2021 года замедлился до 0,4% по сравнению с 0,9% в первом квартале, причем за этими данными скрываются существенные различия между странами, говорится в отчете Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР).
Экономический подъем замедлился в Турции (до 0,9% с 2,2%), в Южной Корее (до 0,8% с 1,7%), в Австралии (до 0,7% с 1,9%). Резкое снижение ВВП отмечено в Индии — оно составило 10,2% после роста экономики страны на 2,3% в первом квартале.
В Канаде объем ВВП в апреле-июне уменьшился на 0,3% (повышение на 1,4% в первом квартале), в Бразилии — на 0,1% (повышение на 1,2% в первом квартале).
Тем временем, экономики Великобритании, Евросоюза, Германии, Саудовской Аравии и Японии вернулись к росту во втором квартале. Британский ВВП увеличился на 4,8% после падения на 1,6% в предыдущие три месяца, ЕС — на 2,1% (-0,1%), Германии — на 1,6% (-2%), Саудовской Аравии — на 1,1% (-0,5%), Японии — на 0,5% (-1,1%).
Экономика Франции в минувшем квартале выросла на 1,1% после стагнации в первом квартале.
Среди стран G20, в которых экономический рост ускорился во втором квартале, — Италия (до 2,7% с 0,2%), США (до 1,6% с 1,5%), Мексика (до 1,5% с 1,1%), Китай (до 1,3% с 0,4%) и Индонезия (до 1,3% с 0,3%).
Совокупный ВВП стран G20 в минувшем квартале превысил докризисный уровень (IV квартала 2019 года) на 0,7%. Объем китайского ВВП превышает допандемийный уровень на 8,2%, ВВП Турции — на 8,8%. В то же время экономики большинства стран по-прежнему не восстановились от последствий пандемии. Так, объем ВВП Индии во втором квартале был ниже докризисного уровня на 8,1%, Великобритании — на 4,4%, Италии — на 3,8%.
Созданная в 1961 году ОЭСР является одной из ведущих экономических организаций мира, которая включает 37 наиболее развитых государств. В настоящее время в нее входят Австралия, Австрия, Бельгия, Великобритания, Венгрия, Германия, Греция, Дания, Израиль, Ирландия, Исландия, Испания, Италия, Канада, Колумбия, Латвия, Литва, Люксембург, Мексика, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Словакия, Словения, США, Турция, Финляндия, Франция, Чехия, Чили, Швейцария, Швеция, Эстония, Южная Корея и Япония. Штаб-квартира ОЭСР находится в Париже.
В G20 входят Аргентина, Австралия, Бразилия, Великобритания, Германия, Индия, Индонезия, Италия, Канада, Китай, Мексика, Россия, Саудовская Аравия, США, Турция, Франция, ЮАР, Южная Корея, Япония, а также Европейский союз.
Служба финансово-экономической информации
пк им ри*
Рабочий инструмент (210-719) | WAGO RU
Рабочий инструмент (210-719) | WAGO RU
{{ $wgi18n(‘product.color.label’) }}
{{ item.categoryNames[0] }}
{{ item.familyCategory.name | decodeText }}
{{ formattedCode }}
{{ plaintextShortName }}
{{ (index > 0) ? «; » : «» }}{{ text }}
{{ $wgi18n(‘product.stocktype’) }}
{{ productStatus.text }}
{{ $wgi18n(‘product.status.cancelled.followup.text’) }}
{{ $wgi18n(‘product.status.announced.available’) }}:
{{ item.purchasableFrom }}
{{ $wgi18n(‘product.status.announced.info’) }}
{{ $wgi18n(‘product.ready.for.despatch’) }}:
{{ productAvailabilityValue }}
{{ $wgi18n(‘product.product.price.list.piece’) }}*
{{listPrice}}
{{ $wgi18n(‘product.product.price.piece.your’) }}*
{{ $wgi18n(‘product.volumePrices.log.for.price’) }}
{{ priceValue }}
{{ $wgi18n(‘quickOrder.quantity.types’) }}: {{ item.numberPackageUnits }}
({{ item.numberContentUnits }})
{{ item.unit.name }}
{{$wgi18n(‘basket.page.entry.pos.price’)}}
{{productSumFormatted}}
{{ indicator }}
Теперь Вы можете добавить желаемое количество этого товара в свою корзину.
{{ TEXTS.counterpartsIntro }}
{{ TEXTS.counterpartsAdditionally }}
{{ TEXTS.counterpartsOverline }}
{{ visibleCounterparts.length
{{ option.label }}
{{ selectedOption.label }}
{{ variant.unit.symbol }}
Другие клиенты также приобрели
«Видим, что «Спартаку» тяжело с топовыми командами. Переломим эту тенденцию, думаю», сообщает Миронов о 0:4 с «Магниткой» — Хоккей
Главный тренер «Спартака» Борис Миронов прокомментировал поражение от «Магнитки» (0:3) в матче чемпионата КХЛ.
– Команда начала первый период неплохо.
Но эти два удаления, конечно, полностью сломали нашу игру. «Металлург» воспользовался нашими удалениями и забил два гола. После этого, было тяжело вернуться в игру.
Ребята старались, пытались исправить положение. Так вышло, что сегодня проиграли – сделаем выводы и будем готовиться к следующей игре.
– Первый матч в КХЛ провел Андрей Сковронский – как оцените его игру?
– Да, он неплохо сыграл один период. Пропустил один гол, но там был хороший бросок в дальний угол. Хотели взбодрить команду, сменив вратаря на третий период.
Но не получилось – не хватило нам чего-то, хотя были моменты. Если бы забили в первом периоде – может быть, игры бы сложилась по-другому. Проиграли, но двигаемся дальше.
– Сковронский может провести хотя бы 5-7 матчей в этом сезоне?
– Конечно, может – почему нет? Будем разговаривать с тренером вратарей, если выпадет шанс – он должен им воспользоваться.
А шанс, наверное, выпадет – так как 1-2 вратарями играть тяжело. Всегда есть шанс – нужно просто готовиться.
– Что скажете о тенденции в этом сезоне: «Спартак» проигрывает сильным командам и у выигрывает тех, кто равен или слабее по классу?
– Самое главное – это желание, огромная самоотдача и играть друг за друга все 60 минут.
Всегда нужно биться с первой секунды и до последней против каждой команды. Ничего, будем разговаривать – работы много. Мы сами видим, что с топовыми командами нам тяжело.
Будем готовиться, поговорим с ребятами – впереди у нас тоже сильные команды. Думаю, что мы переломим эту тенденцию и начнем выигрывать у таких команд.
– Уже второй месяц сезона, а у Дмитрия Кугрышева пока нет ни одной забитой шайбы. Как он сам переживает эту ситуацию?
– На любого игрока давит, когда нет голов. Тем более у таких результативных игроков, которые создают и забивают сами.
Надо трудиться – все придет через работу. Надо переступить этот барьер – больше бросать и больше нацеленности на ворота. Уверен, что он забьет и дальше будет лучше, – сказал Миронов.
{2} + \ left (a + b \ right) x + ab = \ left (x + a \ right) \ left (x + b \ right). Чтобы найти a и b, настройте систему, которую нужно решить.
a = -5 b = 1
Поскольку ab отрицательное число, a и b имеют противоположные знаки. Поскольку a + b отрицательно, отрицательное число имеет большее абсолютное значение, чем положительное. Единственная такая пара — системное решение.
\ left (x-5 \ right) \ left (x + 1 \ right)
Перепишите факторизованное выражение \ left (x + a \ right) \ left (x + b \ right), используя полученные значения.
x = 5 x = -1
Чтобы найти решение уравнения, решите x-5 = 0 и x + 1 = 0.{2} -4ac}} {2a}.
x = \ frac {- \ left (-4 \ right) ± \ sqrt {16-4 \ left (-5 \ right)}} {2}
Квадрат -4.
x = \ frac {- \ left (-4 \ right) ± \ sqrt {16 + 20}} {2}
Умножить -4 на -5.
x = \ frac {- \ left (-4 \ right) ± \ sqrt {36}} {2}
Добавьте 16 к 20.
x = \ frac {- \ left (-4 \ right) ± 6} {2}
Извлеките квадратный корень из 36.
x = \ frac {4 ± 6} {2}
Противоположность -4 равна 4.
x = \ frac {10} {2}
Теперь решите уравнение x = \ frac {4 ± 6} {2}, когда ± плюс.2 = 9 u = \ pm \ sqrt {9} = \ pm 3
Упростите выражение, умножив -1 с обеих сторон и извлеките квадратный корень, чтобы получить значение неизвестной переменной u
r = 2-3 = — 1 s = 2 + 3 = 5
Коэффициенты r и s являются решениями квадратного уравнения. Подставьте значение u, чтобы вычислить r и s.
Калькулятор комбинаций (nCr)
Использование калькулятора
Калькулятор комбинаций найдет количество возможных комбинаций, которые можно получить, взяв образец элементов из большего набора.По сути, он показывает, сколько различных возможных подмножеств можно сделать из большего набора. Для этого калькулятора порядок элементов, выбранных в подмножестве, не имеет значения.
- Факториал
- Есть! способы организации n различных объектов в упорядоченную последовательность, перестановки, где n = r.
- Комбинация
- Количество способов выбрать выборку из r элементов из набора из n различных объектов, где порядок не имеет значения, а замены не допускаются.
- Перестановка
- Количество способов выбрать выборку из r элементов из набора из n различных объектов, где порядок имеет значение, а замены не допускаются. Когда n = r, это сводится к n !, простой факториал n.
- Комбинированная замена
- Количество способов выбрать выборку из r элементов из набора из n различных объектов, где порядок не имеет значения и возможны замены.
- Замена перестановки
- Количество способов выбрать выборку из r элементов из набора из n различных объектов, где порядок имеет значение и разрешены замены.
- n
- набор или население
- r
- подмножество n или набор образцов
Формула комбинаций:
\ (C (n, r) = \ dfrac {n!} {(R! (N — r)!)} \)
Для n ≥ r ≥ 0.
Формула показывает нам количество способов, которыми можно получить выборку элементов «r» из большего набора различимых «n» объектов, где порядок не имеет значения и повторения не допускаются. [1] «Количество способов выбора r неупорядоченных результатов из n возможных». [2]
Также называется r-комбинацией или «n выбирает r» или
биномиальный коэффициент . В некоторых ресурсах в обозначении используется k вместо r, поэтому вы можете увидеть, что они называются k-комбинацией или «n выбирают k».»
Комбинированная задача 1
Выберите 2 приза из набора из 6 призов
Вы заняли первое место в конкурсе и можете выбрать 2 приза из таблицы с 6 призами с номерами от 1 до 6. Сколько различных комбинаций из 2 призов вы можете выбрать?
В этом примере мы берем подмножество из 2 призов (r) из большего набора из 6 призов (n).Глядя на формулу, мы должны вычислить «6 выбирают 2».
C (6,2) = 6! / (2! * (6-2)!) = 6! / (2! * 4!) = 15 возможных призовых комбинаций
15 возможных комбинаций: {1,2}, {1,3}, {1,4}, {1,5}, {1,6}, {2,3}, {2,4}, {2 , 5}, {2,6}, {3,4}, {3,5}, {3,6}, {4,5}, {4,6}, {5,6}
Комбинированная задача 2
Выберите 3 учащихся из класса из 25 человек
Учительница выберет 3 учеников из своего класса, чтобы они посоревновались в правописании пчелы.Она хочет выяснить, сколько уникальных команд из 3 человек можно создать из ее 25-го класса.
В этом примере мы берем подмножество из 3 студентов (r) из большей группы из 25 студентов (n). Глядя на формулу, мы должны вычислить «25 выбирают 3».
C (25,3) = 25! / (3! * (25-3)!) = 2300 возможных команд
Комбинированная задача 3
Выберите 4 пункта меню из 18 пунктов меню
Ресторан просит некоторых из своих постоянных посетителей выбрать из меню 4 любимых блюда.Если в меню есть 18 пунктов на выбор, сколько разных ответов могут дать покупатели?
Здесь мы берем подмножество из 4 пунктов (r) из более крупного меню из 18 пунктов (n). Следовательно, мы должны просто найти «18 выбирают 4.»
C (18,4) = 18! / (4! * (18-4)!) = 3060 возможных ответов
Проблема рукопожатия
В группе из n человек возможно различных рукопожатий?
Сначала найдем
всего возможных рукопожатий.То есть, если каждый человек пожимает руку один раз каждому другому человеку в группе, каково общее количество рукопожатий, которые происходят?
Можно подумать, что каждый человек в группе сделает в общей сложности n-1 рукопожатий. Поскольку есть n человек, всего будет n раз (n-1) рукопожатий. Другими словами, общее количество людей, умноженное на количество рукопожатий, которые может сделать каждый, будет общим количеством рукопожатий. Группа из 3 человек даст в сумме 3 (3-1) = 3 * 2 = 6.Каждый человек регистрирует 2 рукопожатия с двумя другими людьми в группе; 3 * 2.
Всего рукопожатий = n (n-1)
Однако это включает каждое рукопожатие дважды (1 с 2, 2 с 1, 1 с 3, 3 с 1, 2 с 3 и 3 с 2), и поскольку исходный вопрос хочет знать, сколько
различных рукопожатий возможно, мы должны разделить на 2, чтобы получить правильный ответ.
Всего различных рукопожатий = n (n-1) / 2
Проблема рукопожатия как проблема комбинаций
Мы также можем решить эту проблему рукопожатия как задачу комбинаций как C (n, 2).
n (объекты) = количество человек в группе
r (выборка) = 2, количество людей, участвующих в каждом рукопожатии
Порядок элементов, выбранных в подмножестве, не имеет значения, поэтому для группы из 3 он будет считать 1 с 2, 1 с 3 и 2 с 3, но игнорировать 2 с 1, 3 с 1 и 3 с 2, потому что эти последние 3 являются дубликатами первых 3 соответственно.
\ (C (n, r) = \ dfrac {n!} {(R! (N — r)!)} \)
\ (C (n, 2) = \ dfrac {n!} {(2! (N — 2)!)} \)
расширение факториалов,
\ (= \ dfrac {1 \ times2 \ times3… \ раз (п-2) \ раз (п-1) \ раз (п)} {(2 \ раз 1 \ раз (1 \ раз 2 \ раз 3 … \ раз (п-2)))} \)
отмены и упрощения,
\ (= \ dfrac {(n-1) \ times (n)} {2} = \ dfrac {n (n-1)} {2} \)
, что соответствует уравнению выше.
Список литературы
[1] Цвиллинджер, Даниэль (главный редактор).
CRC Standard Mathematical Tables and Formulas, 31-е издание New York, NY: CRC Press, p.206, 2003.
Для получения дополнительной информации о комбинациях и биномиальных коэффициентах см.
Wolfram MathWorld: Комбинация.
String.prototype.substring () — JavaScript | MDN
Метод substring () возвращает часть
строка между начальным и конечным индексами или до конца строки.
подстрока (indexStart)
подстрока (indexStart, indexEnd)
Параметры
-
indexStart Индекс первого символа, включаемого в возвращаемую подстроку.
-
индекс КонецДополнительно Индекс первого символа, который нужно исключить из возвращаемой подстроки.
Возвращаемое значение
Новая строка, содержащая указанную часть данной строки.
substring () извлекает символы из indexStart вверх
до , но не включая indexEnd . Особенно:
- Если
indexEndопущен,substring ()извлекает
символы до конца строки. - Если
indexStartравенindexEnd,
substring ()возвращает пустую строку. - Если
indexStartбольше, чем
indexEnd, тогда эффектsubstring ()будет таким, как если бы
два аргумента поменялись местами; См. Пример ниже.
Любое значение аргумента меньше 0 или больше
stringName.length обрабатывается так, как если бы это было 0 и
stringName.длиной соответственно.
Любое значение аргумента, равное NaN , обрабатывается так, как если бы оно было 0 .
Использование substring ()
В следующем примере substring () используется для отображения символов из
строка 'Mozilla' :
let anyString = 'Mozilla'
console.log (anyString.substring (0, 1))
console.log (anyString.substring (1, 0))
console.log (anyString.substring (0, 6))
console.log (anyString.substring (4))
консоль.журнал (anyString.substring (4, 7))
console.log (anyString.substring (7, 4))
console.log (anyString.substring (0, 7))
console.log (anyString.substring (0, 10))
Использование substring () со свойством длины
В следующем примере используется метод substring () и
length свойство для извлечения последних символов
конкретная строка. Этот метод может быть легче запомнить, учитывая, что вам не нужно
знайте начальный и конечный индексы, как в приведенных выше примерах.
let anyString = 'Mozilla'
пусть anyString4 = anyString.substring (anyString.length - 4)
console.log (anyString4)
let anyString = 'Mozilla'
пусть anyString5 = anyString.substring (anyString.length - 5)
console.log (anyString5)
Разница между substring () и substr ()
Есть небольшая разница между подстрокой () и
substr () , поэтому будьте осторожны, чтобы не получить
их запутали.
Аргументы строки substring () представляют собой начальный и конечный индексы,
в то время как аргументы substr () представляют начальный индекс и число
символов для включения в возвращаемую строку.
Кроме того, substr () считается унаследованной функцией в
ECMAScript и может быть удален из будущих версий, поэтому лучше избегать
используя его, если возможно.
let text = 'Mozilla'
console.log (текст.substring (2,5))
console.log (text.substr (2,3))
Различия между substring () и slice ()
Методы substring () и slice () :
почти идентичны, но между ними есть несколько тонких различий,
особенно в том, как разбираются с отрицательными аргументами.
Метод substring () меняет местами два своих аргумента, если
indexStart больше, чем indexEnd ,
это означает, что строка все еще возвращается. Срез ()
метод возвращает пустую строку, если это так.
let text = 'Mozilla'
console.log (текст.substring (5, 2))
console.log (text.slice (5, 2))
Если один или оба аргумента отрицательны или NaN ,
substring () Метод обрабатывает их, как если бы они были 0 .
console.log (text.substring (-5, 2))
console.log (текст.подстрока (-5, -2))
slice () также обрабатывает аргументы NaN как 0 , но когда
ему присваиваются отрицательные значения, он считает в обратном направлении от конца строки, чтобы найти
индексы.
console.log (text.slice (-5, 2))
console.log (text.slice (-5, -2))
См. Страницу slice () для получения дополнительных примеров с отрицательными
числа.
Замена подстроки в строке
В следующем примере подстрока заменяется внутри строки. Он заменит оба
отдельные символы и подстроки. Вызов функции в конце примера
изменяет строку Дивный новый мир на Дивный новый мир .
функция replaceString (oldS, newS, fullS) {
for (let i = 0; i Обратите внимание, что это может привести к бесконечному циклу, если oldS сам по себе
подстрока newS - например, если вы пытались заменить
« World » с « OtherWorld » здесь.
Более подходящий метод замены струн следующий:
function replaceString (oldS, newS, fullS) {
возврат fullS.split (oldS) .join (newS)
}
Приведенный выше код служит примером операций с подстрокой. Если вам нужно заменить
подстроки, в большинстве случаев вы захотите использовать
String.prototype.replace () .
Таблицы BCD загружаются только в браузере
Введение в структуры данных - документация pandas 1.3.3
Мы начнем с быстрого неполного обзора основных данных
структуры в пандах, чтобы вы начали. Фундаментальное поведение в отношении данных
типы, индексация и маркировка / выравнивание осей применяются ко всем
объекты.Для начала импортируйте NumPy и загрузите панды в свое пространство имен:
Вот основной принцип, о котором следует помнить: выравнивание данных является внутренним элементом . Связь
между метками и данными не будет нарушена, если это явно не сделано вами.
Мы дадим краткое введение в структуры данных, а затем рассмотрим все общие
категории функциональности и методы в отдельных разделах.
серии
Серия представляет собой одномерный маркированный массив, способный хранить любые данные.
тип (целые числа, строки, числа с плавающей запятой, объекты Python и т. д.). Ось
метки вместе именуются индексом . Основной метод создания серии - позвонить по номеру:
>>> s = pd.Series (данные, индекс = индекс)
Здесь data может быть много разных вещей:
Python dict
и ndarray
скалярное значение (например, 5)
Переданный индекс - это список меток осей. Таким образом, это делится на несколько
случаи в зависимости от того, что данные :
из ndarray
Если данные являются ndarray, индекс должен иметь ту же длину, что и данные .Если нет
index, будет создан один со значениями [0, ..., len (data) - 1] .
В [3]: s = pd.Series (np.random.randn (5), index = ["a", "b", "c", "d", "e"]) В [4]: s Из [4]: а 0,469112 б -0,282863 в -1,509059 д -1,135632 e 1.212112 dtype: float64 В [5]: s.index Out [5]: Index (['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype = 'object') В [6]: pd.Series (np.random.randn (5)) Из [6]: 0 -0,173215 1 0,119209 2 -1,044236 3 -0,861849 4 -2,104569 dtype: float64
Примечание
pandas поддерживает неуникальные значения индекса.Если операция
который не поддерживает повторяющиеся значения индекса, исключение
будет поднят в то время. Причина лени почти полностью зависит от производительности.
(есть много примеров в вычислениях, таких как части GroupBy, где индекс
не используется).
Из диктата
Серия
может быть создана из dicts:
В [7]: d = {"b": 1, "a": 0, "c": 2}
В [8]: pd.Series (d)
Из [8]:
б 1
а 0
с 2
dtype: int64
Примечание
Когда данные представляют собой dict, а индекс не передается, индекс Series
будут упорядочены согласно порядку размещения dict, если вы используете Python
версия> = 3.6 и версия pandas> = 0.23.
Если вы используете Python <3.6 или pandas <0.23, и индекс не передается,
индекс Series будет лексически упорядоченным списком ключей dict.
В приведенном выше примере, если вы использовали версию Python ниже 3.6 или
pandas версии ниже 0,23, Series будет заказан лексическим
порядок клавиш dict (например, ['a', 'b', 'c'] , а не ['b', 'a', 'c'] ).
Если индекс передан, значения в данных, соответствующие меткам в
index будет вытащен.
В [9]: d = {"a": 0.0, "b": 1.0, "c": 2.0}
В [10]: pd.Series (d)
Из [10]:
а 0,0
b 1.0
в 2.0
dtype: float64
В [11]: pd.Series (d, index = ["b", "c", "d", "a"])
Из [11]:
b 1.0
в 2.0
d NaN
а 0,0
dtype: float64
Примечание
NaN (не число) - это стандартный маркер отсутствующих данных, используемый в пандах.
От скалярного значения
Если данные - скалярное значение, индекс должен быть
предоставлена. Значение будет повторяться, чтобы соответствовать длине индекса .
В [12]: pd.Series (5.0, index = ["a", "b", "c", "d", "e"]) Из [12]: 5.0 б 5,0 в 5,0 d 5.0 e 5.0 dtype: float64
Серия
похожа на ndarray
Series действует очень похоже на ndarray и является допустимым аргументом для большинства функций NumPy.
Однако такие операции, как нарезка, также будут нарезать индекс.
В [13]: s [0] Из [13]: 0.4699
63 В [14]: s [: 3] Из [14]: а 0,469112 б -0,282863 в -1,509059 dtype: float64 В [15]: s [s> s.медиана ()] Из [15]: а 0,469112 e 1.212112 dtype: float64 В [16]: s [[4, 3, 1]] Из [16]: e 1.212112 д -1,135632 б -0,282863 dtype: float64 В [17]: np.exp (s) Из [17]: 1,598575 б 0,753623 в 0,221118 г 0,321219 e 3.360575 dtype: float64
Как и массив NumPy, серия pandas имеет dtype .
В [18]: s.dtype
Выход [18]: dtype ('float64')
Часто это тип NumPy. Однако панды и сторонние библиотеки
расширить систему типов NumPy в нескольких местах, и в этом случае dtype будет
быть ExtensionDtype .Некоторые примеры в
pandas - это категориальные данные и целочисленный тип данных, допускающий значение NULL. См. Типы
для большего.
Если вам нужен фактический массив, поддерживающий Series , используйте Series.array .
В [19]: s.array Из [19]:[0,46 99
63, -0,2828633443286633, -1,50031735124, -1.1356323710171934, 1.2121120250208506] Длина: 5, dtype: float64
Доступ к массиву может быть полезен, когда вам нужно выполнить некоторую операцию без
index (например, чтобы отключить автоматическое выравнивание).
Series.array всегда будет ExtensionArray .
Вкратце, ExtensionArray - это тонкая оболочка вокруг одного или нескольких массивов конкретного , таких как
numpy.ndarray . pandas знает, как взять ExtensionArray и
сохраните его в Series или столбце DataFrame .
Подробнее см. Dtypes.
В то время как Series похож на ndarray, если вам нужен фактический ndarray, используйте
Серии.to_numpy () .
В [20]: s.to_numpy () Out [20]: массив ([0,4691, -0,2829, -1,5091, -1,1356, 1,2121])
Даже если серия поддерживается массивом ExtensionArray ,
Series.to_numpy () вернет NumPy ndarray.
Серия
похожа на диктатор
Серия A похожа на диктатор фиксированного размера, в котором вы можете получать и устанавливать значения по индексу.
этикетка:
В [21]: s ["a"] Из [21]: 0.4699
63 В [22]: s ["e"] = 12,0 В [23]: s Из [23]: а 0,469112 б -0.282863 в -1,509059 д -1,135632 e 12.000000 dtype: float64 В [24]: "е" в с Out [24]: Верно В [25]: "f" в с Out [25]: ложь
Если метка не содержится, возникает исключение:
Используя метод get , отсутствующая метка вернет None или указанное значение по умолчанию:
В [26]: s.get ("f")
В [27]: s.get ("f", np.nan)
Out [27]: нан
См. Также раздел о доступе по атрибутам.
Векторизация операций и выравнивание этикеток с серией
При работе с необработанными массивами NumPy цикл по значению обычно
не обязательно.То же самое и при работе с сериями в пандах.
Series также можно передать в большинство методов NumPy, ожидающих ndarray.
В [28]: s + s Из [28]: 0,938225 б -0,565727 с -3.018117 г -2,271265 e 24.000000 dtype: float64 В [29]: s * 2 Из [29]: 0,938225 б -0,565727 с -3.018117 г -2,271265 e 24.000000 dtype: float64 В [30]: np.exp (s) Из [30]: 1,598575 б 0,753623 в 0,221118 г 0,321219 e 162754.7
Ключевое различие между Series и ndarray заключается в том, что операции между Series
автоматически выровнять данные по этикетке.Таким образом, вы можете писать вычисления
без учета того, имеют ли участвующие Серии такие же
этикетки.
В [31]: s [1:] + s [: - 1] Из [31]: NaN б -0,565727 с -3.018117 г -2,271265 e NaN dtype: float64
Результат операции между невыровненными Сериями будет иметь объединение из
задействованные индексы. Если этикетка не найдена ни в одной серии, ни в другой,
результат будет отмечен как отсутствующий NaN . Возможность писать код, не делая
любое явное согласование данных дает огромную свободу и гибкость в
интерактивный анализ данных и исследования.Встроенные функции выравнивания данных
структур данных pandas отличает pandas от большинства связанных
инструменты для работы с помеченными данными.
Примечание
В общем, мы выбрали результат по умолчанию для операций между
объекты с различным индексом дают объединение индексов, чтобы
избежать потери информации. Имея метку индекса, хотя данные
отсутствует, как правило, важная информация как часть вычислений. Ты
конечно, есть возможность отбрасывать метки с недостающими данными через
dropna функция.
Атрибут имени
Серия
также может иметь имя Атрибут :
В [32]: s = pd.Series (np.random.randn (5), name = "something") В [33]: s Из [33]: 0 -0,494929 1 1.071804 2 0,721555 3 -0,706771 4 -1,039575 Имя: something, dtype: float64 В [34]: s.name Out [34]: 'что-то'
Серии имя будет присвоено автоматически во многих случаях, в частности
при получении одномерных срезов DataFrame, как вы увидите ниже.
Вы можете переименовать серию с помощью панд .Метод Series.rename () .
В [35]: s2 = s.rename ("другой")
В [36]: s2.name
Out [36]: 'разный'
Обратите внимание, что s и s2 относятся к разным объектам.
DataFrame
DataFrame - это двумерная помеченная структура данных со столбцами
потенциально разные типы. Вы можете думать об этом как о электронной таблице или SQL
table или dict объектов Series. Обычно это наиболее часто используемый
объект панды. Как и Series, DataFrame принимает множество различных типов ввода:
Dict одномерных массивов, списков, dicts или серий
2-мерный номер.ndarray
Структурированный или записанный ndarray
A
СерияДругой
DataFrame
Наряду с данными вы можете дополнительно передать индекс (метки строк) и
столбцов (метки столбцов) аргументов. Если вы передадите индекс и / или столбцы,
вы гарантируете индекс и / или столбцы результирующего
DataFrame. Таким образом, определение Series плюс определенный индекс отбросит все данные.
не соответствует переданному индексу.
Если метки осей не переданы, они будут построены из входных данных.
основанный на правилах здравого смысла.
Примечание
Когда данные представляют собой dict, а столбцов не указаны, DataFrame
столбцы будут упорядочены в соответствии с порядком размещения словаря, если вы используете
Версия Python> = 3.6 и pandas> = 0.23.
Если вы используете Python <3.6 или pandas <0.23, а столбцы не
указано, столбцы DataFrame будут лексически упорядоченным списком dict
ключи.
Из серии или из постановления
Получившийся в результате индекс будет объединением индексов различных
Серии. Если есть какие-либо вложенные словари, они сначала будут преобразованы в
Серии. Если столбцы не переданы, столбцы будут упорядоченным списком dict
ключи.
В [37]: d = {
....: "one": pd.Series ([1.0, 2.0, 3.0], index = ["a", "b", "c"]),
....: "two": pd.Series ([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], index = ["a", "b", "c", "d"]),
....:}
....:
В [38]: df = pd.DataFrame (d)
В [39]: df
Из [39]:
один два
а 1.0 1.0
б 2,0 2,0
в 3,0 3,0
г NaN 4.0
В [40]: pd.DataFrame (d, index = ["d", "b", "a"])
Из [40]:
один два
г NaN 4.0
б 2,0 2,0
а 1.0 1.0
В [41]: pd.DataFrame (d, index = ["d", "b", "a"], columns = ["two", "three"])
Из [41]:
два три
d 4,0 NaN
б 2.0 NaN
1.0 NaN
К меткам строк и столбцов можно получить доступ соответственно путем доступа к
индекс и столбцов Атрибуты :
Примечание
Когда конкретный набор столбцов передается вместе с данными,
переданные столбцы переопределяют ключи в dict.
В [42]: df.index Out [42]: индекс (['a', 'b', 'c', 'd'], dtype = 'object') В [43]: df.columns Out [43]: Index (['one', 'two'], dtype = 'object').
Из dict of ndarrays / lists
Все ndarrays должны быть одинаковой длины. Если индекс передан, он должен
очевидно, что они должны быть той же длины, что и массивы. Если индекс не передан,
результатом будет range (n) , где n - длина массива.
В [44]: d = {"один": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], "два": [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]}
В [45]: pd.DataFrame (d)
Из [45]:
один два
0 1,0 4,0
1 2,0 3,0
2 3,0 2,0
3 4,0 1,0
В [46]: pd.DataFrame (d, index = ["a", "b", "c", "d"])
Из [46]:
один два
а 1.0 4.0
б 2,0 3,0
в 3,0 2,0
г 4,0 1,0
Из структурированного массива или массива записей
Этот случай обрабатывается так же, как и массивы.
В [47]: data = np.zeros ((2,), dtype = [(«A», «i4»), («B», «f4»), («C», «a10»)] )
В [48]: data [:] = [(1, 2.0, «Привет»), (2, 3.0, «Мир»)]
В [49]: pd.DataFrame (данные)
Из [49]:
А Б В
0 1 2,0 b'Hello '
1 2 3,0 b'World '
В [50]: pd.DataFrame (data, index = ["first", "second"])
Из [50]:
А Б В
первый 1 2.0 b'Hello '
второй 2 3.0 b'World '
В [51]: pd.DataFrame (data, columns = ["C", "A", "B"])
Из [51]:
ТАКСИ
0 b'Hello '1 2,0
1 b'World '2 3,0
Примечание
DataFrame не предназначен для работы точно так же, как 2-мерный NumPy.
ndarray.
Из списка dicts
В [52]: data2 = [{"a": 1, "b": 2}, {"a": 5, "b": 10, "c": 20}]
В [53]: pd.DataFrame (данные2)
Из [53]:
а б в
0 1 2 NaN
1 5 10 20,0
В [54]: pd.DataFrame (data2, index = ["первый", "второй"])
Из [54]:
а б в
первый 1 2 NaN
второй 5 10 20,0
В [55]: pd.DataFrame (data2, columns = ["a", "b"])
Из [55]:
а б
0 1 2
1 5 10
Из набора кортежей
Вы можете автоматически создать мультииндексированный фрейм, передавая кортежи
толковый словарь.
В [56]: pd.DataFrame (
....: {
....: ("a", "b"): {("A", "B"): 1, ("A", "C"): 2},
....: ("a", "a"): {("A", "C"): 3, ("A", "B"): 4},
....: ("a", "c"): {("A", "B"): 5, ("A", "C"): 6},
....: ("b", "a"): {("A", "C"): 7, ("A", "B"): 8},
....: ("b", "b"): {("A", "D"): 9, ("A", "B"): 10},
....:}
....:)
....:
Из [56]:
а б
б а в а б
А Б 1,0 4,0 5,0 8,0 10,0
С 2,0 3,0 6,0 7,0 NaN
D NaN NaN NaN NaN 9,0
из серии
Результатом будет DataFrame с тем же индексом, что и у входной серии, и
с одним столбцом, имя которого является исходным названием Серии (только если нет других
указанное имя столбца).
Из списка именованных кортежей
Имена полей первого именованного кортежа в списке определяют столбцы
из DataFrame . Остальные именованные кортежи (или кортежи) просто распаковываются.
и их значения вводятся в строки DataFrame . Если любой из этих
кортежи короче первого с именем кортеж , чем последующие столбцы в
соответствующая строка помечается как пропущенные значения. Если они длиннее, чем
первый namedtuple , возникает ошибка ValueError .
В [57]: from collection import namedtuple
В [58]: Point = namedtuple ("Point", "x y")
В [59]: pd.DataFrame ([Point (0, 0), Point (0, 3), (2, 3)])
Из [59]:
х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3
В [60]: Point3D = namedtuple ("Point3D", "x y z")
В [61]: pd.DataFrame ([Point3D (0, 0, 0), Point3D (0, 3, 5), Point (2, 3)])
Из [61]:
x y z
0 0 0 0,0
1 0 3 5,0
2 2 3 NaN
Из списка классов данных
классов данных, представленных в PEP557,
можно передать в конструктор DataFrame.Передача списка классов данных эквивалентна передаче списка словарей.
Имейте в виду, что все значения в списке должны быть классами данных, смешивая
типы в списке приведут к ошибке TypeError.
В [62]: from dataclasses import make_dataclass
В [63]: Point = make_dataclass ("Point", [("x", int), ("y", int)])
В [64]: pd.DataFrame ([Point (0, 0), Point (0, 3), Point (2, 3)])
Из [64]:
х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3
Отсутствующие данные
Гораздо больше будет сказано по этой теме в «Отсутствующие данные».
раздел.Чтобы создать DataFrame с отсутствующими данными, мы используем np.nan для
представляют отсутствующие значения. В качестве альтернативы вы можете передать numpy.MaskedArray
в качестве аргумента данных для конструктора DataFrame, а его замаскированные записи будут
считаться пропавшим без вести.
Альтернативные конструкторы
DataFrame.from_dict
DataFrame.from_dict принимает dict из dicts или dict из последовательностей, подобных массиву
и возвращает DataFrame. Он работает как конструктор DataFrame , за исключением
для параметра orient , который по умолчанию равен 'columns' , но может быть
установите значение 'index' , чтобы использовать ключи dict в качестве меток строк.
В [65]: pd.DataFrame.from_dict (dict ([(«A», [1, 2, 3]), («B», [4, 5, 6])])) Из [65]: А Б 0 1 4 1 2 5 2 3 6
Если вы передадите orient = 'index' , ключи будут метками строк. В этом
случае вы также можете передать желаемые имена столбцов:
В [66]: pd.DataFrame.from_dict (
....: dict ([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]),
....: orient = "index",
....: columns = ["один", "два", "три"],
....:)
....:
Из [66]:
один два три
А 1 2 3
В 4 5 6
DataFrame.from_records
DataFrame.from_records принимает список кортежей или ndarray со структурированными
dtype. Он работает аналогично обычному конструктору DataFrame , за исключением того, что
результирующий индекс DataFrame может быть конкретным полем структурированной
dtype. Например:
В [67]: данные
Из [67]:
array ([(1, 2., b'Hello '), (2, 3., b'World')],
dtype = [('A', ' Выбор, добавление, удаление столбца
Вы можете обрабатывать DataFrame семантически как диктатор схожих индексированных серий.
объекты. Получение, установка и удаление столбцов работает с тем же синтаксисом, что и
аналогичные операции dict:
В [69]: df ["один"]
Из [69]:
а 1.0
b 2.0
в 3,0
d NaN
Имя: one, dtype: float64
В [70]: df ["три"] = df ["один"] * df ["два"]
В [71]: df ["flag"] = df ["one"]> 2
В [72]: df
Из [72]:
один, два, три флага
а 1.0 1.0 1.0 Ложь
b 2.0 2.0 4.0 Неверно
в 3,0 3,0 9,0 Верно
d NaN 4.0 NaN Ложь
Столбцы можно удалять или выскакивать, как с помощью dict:
В [73]: del df ["два"]
В [74]: three = df.pop ("три")
В [75]: df
Из [75]:
один флаг
а 1.0 Ложь
b 2.0 Неверно
c 3,0 Верно
d NaN Ложь
При вставке скалярного значения оно естественным образом распространяется на заполнение
столбец:
В [76]: df ["foo"] = "bar"
В [77]: df
Из [77]:
один флаг foo
а 1.0 Ложная полоса
b 2.0 Ложная полоса
c 3,0 истинный бар
d NaN Ложная полоса
При вставке серии, у которой нет того же индекса, что и у DataFrame, она
будет соответствовать индексу DataFrame:
В [78]: df ["one_trunc"] = df ["one"] [: 2]
В [79]: df
Из [79]:
один флаг foo one_trunc
а 1,0 Ложная полоса 1,0
b 2,0 Ложная полоса 2,0
c 3.0 Истинный бар NaN
d NaN Ложная полоса NaN
Вы можете вставлять необработанные ndarrays, но их длина должна соответствовать длине
Индекс DataFrame.
По умолчанию столбцы вставляются в конце. Функция вставки
доступны для вставки в определенном месте в столбцы:
В [80]: df.insert (1, «бар», df [«один»])
В [81]: df
Из [81]:
флаг одной полосы foo one_trunc
а 1,0 1,0 Ложная полоса 1,0
b 2,0 2,0 Ложная полоса 2,0
c 3,0 3,0 Истинный бар NaN
d NaN NaN Ложный столбец NaN
Назначение новых столбцов в цепочках методов
В духе dplyr’s
mutate глагол, DataFrame имеет assign ()
метод, который позволяет легко создавать новые столбцы, которые потенциально
полученный из существующих столбцов.
В [82]: iris = pd.read_csv ("data / iris.data")
В [83]: iris.head ()
Из [83]:
Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса
В [84]: iris.assign (sepal_ratio = iris ["SepalWidth"] / iris ["SepalLength"]).голова()
Из [84]:
Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса 0,680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,720000
В приведенном выше примере мы вставили предварительно вычисленное значение.Мы также можем пройти
функция одного аргумента, который должен быть оценен для назначенного DataFrame.
В [85]: iris.assign (sepal_ratio = lambda x: (x ["SepalWidth"] / x ["SepalLength"])). Head ()
Из [85]:
Длина сепала Ширина лепестка Длина лепестка Ширина Имя sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса 0.680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса 0,720000
назначать всегда возвращает копию данных, оставляя оригинал
DataFrame нетронутый.
Передача вызываемого объекта вместо вставляемого фактического значения - это
полезно, когда под рукой нет ссылки на DataFrame. Это
обычно при использовании назначают в цепочке операций.Например,
мы можем ограничить DataFrame только теми наблюдениями с помощью Sepal Length
больше 5, рассчитайте соотношение и нанесите на график:
В [86]: (
....: iris.query ("SepalLength> 5")
....: .назначать(
....: SepalRatio = лямбда x: x.SepalWidth / x.SepalLength,
....: PetalRatio = лямбда x: x.PetalWidth / x.PetalLength,
....:)
....: .plot (kind = "scatter", x = "SepalRatio", y = "PetalRatio")
....:)
....:
Out [86]:
Поскольку функция передается, функция вычисляется в DataFrame.
назначается.Важно отметить, что это отфильтрованный DataFrame.
к строкам с длиной чашелистника больше 5. Сначала выполняется фильтрация,
а затем расчет соотношения. Это пример, когда мы не
иметь ссылку на отфильтрованный DataFrame .
Сигнатура функции для assign просто ** kwargs . Ключи
- имена столбцов для новых полей, а значения являются либо значением
для вставки (например, массив Series или NumPy) или функция
одного аргумента, который должен быть вызван в DataFrame . копия оригинала
DataFrame возвращается со вставленными новыми значениями.
Начиная с Python 3.6 сохраняется порядок ** kwargs . Это позволяет
для зависимого присвоения , где выражение позже в ** kwargs может ссылаться
в столбец, созданный ранее в том же assign () .
В [87]: dfa = pd.DataFrame ({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
В [88]: dfa.assign (C = лямбда x: x ["A"] + x ["B"], D = лямбда x: x ["A"] + x ["C"])
Из [88]:
А Б В Г
0 1 4 5 6
1 2 5 7 9
2 3 6 9 12
Во втором выражении x ['C'] будет ссылаться на вновь созданный столбец,
это равно dfa ['A'] + dfa ['B'] .
Индексирование / выбор
Основы индексации следующие:
Эксплуатация
Синтаксис
Результат
Выбрать столбец
df [столбец]
Серия
Выбрать строку по метке
df.loc [этикетка]
Серия
Выбрать строку целым числом
df.iloc [loc]
Серия
Ряды срезов
df [5:10]
DataFrame
Выбрать строки логическим вектором
df [bool_vec]
DataFrame
Выбор строки, например, возвращает серию, индекс которой является столбцами
DataFrame:
В [89]: df.loc ["b"]
Из [89]:
один 2.0
бар 2.0
flag False
foo bar
one_trunc 2.0
Имя: b, dtype: объект
В [90]: df.iloc [2]
Из [90]:
один 3,0
бар 3,0
флаг True
foo bar
one_trunc NaN
Имя: c, dtype: объект
Для более полного описания сложной индексации на основе меток и
нарезки, см. раздел об индексировании. Мы обратимся к
основы переиндексации / соответствия новым наборам этикеток в
раздел о переиндексации.
Выравнивание данных и арифметика
Выравнивание данных между объектами DataFrame автоматически выравнивается на как
столбцы и индекс (метки строк) . Опять же, получившийся объект будет иметь
объединение меток столбца и строки.
В [91]: df = pd.DataFrame (np.random.randn (10, 4), columns = ["A", "B", "C", "D"])
В [92]: df2 = pd.DataFrame (np.random.randn (7, 3), columns = ["A", "B", "C"])
В [93]: df + df2
Из [93]:
А Б В Г
0 0.045691 -0,014138 1,380871 NaN
1 -0,955398 -1,501007 0,037181 NaN
2 -0,662690 1,534833 -0,859691 NaN
3 -2,452949 1,237274 -0,133712 NaN
4 1,414490 1,951676 -2,320422 NaN
5 -0,494922 -1,649727 -1,084601 NaN
6 -1,047551 -0,748572 -0,805479 NaN
7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN
При выполнении операции между DataFrame и Series поведение по умолчанию
для выравнивания индекса Series на столбцах DataFrame , таким образом передавая
по строкам.Например:
В [94]: df - df.iloc [0]
Из [94]:
А Б В Г
0 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000
1 -1,359261 -0,248717 -0,453372 -1,754659
2 0,253128 0,829678 0,010026 -1,9
3 -1,311128 0,054325 -1,724913 -1,620544
4 0,573025 1,500742 -0,676070 1,367331
5 -1,741248 0,781993 -1,241620 -2,053136
6 -1,240774 -0,869551 -0,153282 0,000430
7 -0,743894 0,411013 -0,929563 -0,282386
8 -1,194921 1,320690 0,238224 -1,482644
9 2,293786 1,856228 0.773289 -1,446531
Для явного управления соответствием и поведением широковещательной передачи см.
раздел о гибких бинарных операциях.
Операции со скалярами такие же, как и следовало ожидать:
В [95]: df * 5 + 2
Из [95]:
А Б В Г
0 3,359299 -0,124862 4,835102 3,381160
1 -3,437003 -1,368449 2,568242 -5,392133
2 4,624938 4,023526 4,885230 -6,575010
3 -3,196342 0,146766 -3,789461 -4,721559
4 6,224426 7,378849 1.454750 10,217815
5 -5,346940 3,785103 -1,373001 -6,884519
6 -2,844569 -4,472618 4,068691 3,383309
7 -0,360173 1,930201 0,187285 1,969232
8 -2,615303 6,478587 6,026220 -4,032059
9 14,828230 9,156280 8,701544 -3,851494
В [96]: 1 / df
Из [96]:
А Б В Г
0 3,678365 -2,353094 1,763605 3,620145
1 -0,919624 -1,484363 8,799067 -0,676395
2 1,7 2,470934 1,732964 -0,583090
3 -0,962215 -2,697986 -0,863638 -0,743875
4 1.183593 0.929567 -9.170108 0.608434
5 -0,680555 2,800959 -1,482360 -0,562777
6 -1,032084 -0,772485 2,416988 3,614523
7 -2,118489 -71,634509 -2,758294 -162,507295
8 -1,083352 1,116424 1,241860 -0,828904
9 0,389765 0,698687 0,746097 -0,854483
В [97]: df ** 4
Из [97]:
A B C D
0 0,005462 3,261689e-02 0,103370 5,822320e-03
1 1.398165 2.059869e-01 0.000167 4.777482e + 00
2 0,075962 2,682596e-02 0,110877 8,650845e + 00
3 1.166571 1.887302e-02 1.797515 3.265879e + 00
4 0.509555 1.339298e + 00 0.000141 7.297019e + 00
5 4.661717 1.624699e-02 0.207103 9.969092e + 00
6 0,881334 2,808277e + 00 0,029302 5,858632e-03
7 0,049647 3,797614e-08 0,017276 1,433866e-09
8 0,725974 6,437005e-01 0,420446 2,118275e + 00
9 43.329821 4.196326e + 00 3.227153 1.875802e + 00
Также работают
логических операторов:
В [98]: df1 = pd.DataFrame ({"a": [1, 0, 1], "b": [0, 1, 1]}, dtype = bool)
В [99]: df2 = pd.DataFrame ({"a": [0, 1, 1], "b": [1, 1, 0]}, dtype = bool)
В [100]: df1 & df2
Из [100]:
а б
0 Ложно Ложно
1 Неверно Верно
2 Верно Неверно
В [101]: df1 | df2
Из [101]:
а б
0 Правда Правда
1 Верно Верно
2 Правда Правда
В [102]: df1 ^ df2
Из [102]:
а б
0 Правда Правда
1 Верно Неверно
2 Неверно Верно
В [103]: -df1
Из [103]:
а б
0 Ложно Верно
1 Верно Неверно
2 Ложь Ложь
Транспонирование
Чтобы транспонировать, обратитесь к атрибуту T (также к функции transpose ),
похож на ndarray:
# показывать только первые 5 строк
В [104]: df [: 5].Т
Из [104]:
0 1 2 3 4
А 0,271860 -1,087401 0,524988 -1,039268 0,844885
В -0,424972 -0,673690 0,404705 -0,370647 1,075770
С 0,567020 0,113648 0,577046 -1,157892 -0,109050
Д 0,276232 -1,478427 -1,715002 -1,344312 1,643563
Взаимодействие DataFrame с функциями NumPy
Elementwise NumPy ufuncs (log, exp, sqrt,…) и различные другие функции NumPy
можно без проблем использовать в Series и DataFrame, предполагая, что данные в
числовые:
В [105]: нп.ехр (df)
Из [105]:
А Б В Г
0 1,312403 0,653788 1,763006 1,318154
1 0,337092 0,509824 1,120358 0,227996
2 1,6 1,498861 1,780770 0,179963
3 0,353713 0,6 0,314148 0,260719
4 2,327710 2,932249 0,896686 5,173571
5 0,230066 1,429065 0,509360 0,169161
6 0,379495 0,274028 1,512461 1,318720
7 0,623732 0,986137 0,695904 0,993865
8 0,397301 2,449092 2,237242 0,299269
9 13,009059 4,183951 3,820223 0,310274
В [106]: нп.asarray (df)
Из [106]:
массив ([[0,2719, -0,425, 0,567, 0,2762],
[-1,0874, -0,6737, 0,1136, -1,4784],
[0,525, 0,4047, 0,577, -1,715],
[-1,0393, -0,3706, -1,1579, -1,3443],
[0,8449, 1,0758, -0,109, 1,6436],
[-1,4694, 0,357, -0,6746, -1,7769],
[-0,9689, -1,2945, 0,4137, 0,2767],
[-0,472, -0,014, -0,3625, -0,0062],
[-0,9231, 0,8957, 0,8052, -1,2064],
[2.5656, 1.4313, 1.3403, -1.1703]])
DataFrame не предназначен для замены ndarray, так как его
семантика индексации и модель данных местами сильно отличаются от n-мерной
множество.
Серия реализует __array_ufunc__ , что позволяет ему работать с NumPy.
универсальные функции.
ufunc применяется к базовому массиву в серии.
В [107]: ser = pd.Series ([1, 2, 3, 4])
В [108]: np.exp (ser)
Из [108]:
0 2,718282
1 7,389056
2 20.085537
3 54,598150
dtype: float64
Изменено в версии 0.25.0: Когда несколько Series передаются в ufunc, они выравниваются перед
выполнение операции.
Как и другие части библиотеки, pandas автоматически выравнивает помеченные входы
как часть ufunc с несколькими входами. Например, используя numpy.remainder ()
на двух Series с разным порядком наклеек будут совмещены перед операцией.
В [109]: ser1 = pd.Series ([1, 2, 3], index = ["a", "b", "c"])
В [110]: ser2 = pd.Series ([1, 3, 5], index = ["b", "a", "c"])
В [111]: ser1
Из [111]:
а 1
Би 2
c 3
dtype: int64
В [112]: ser2
Из [112]:
б 1
а 3
в 5
dtype: int64
В [113]: нп.остаток (ser1, ser2)
Из [113]:
а 1
б 0
c 3
dtype: int64
Как обычно, берется объединение двух индексов и заполняются неперекрывающиеся значения.
с пропущенными значениями.
В [114]: ser3 = pd.Series ([2, 4, 6], index = ["b", "c", "d"])
В [115]: ser3
Из [115]:
Би 2
в 4
d 6
dtype: int64
В [116]: np.remainder (ser1, ser3)
Из [116]:
NaN
б 0,0
в 3,0
d NaN
dtype: float64
Когда двоичный ufunc применяется к Series и Index , Series
реализация имеет приоритет, и возвращается серия.
В [117]: ser = pd.Series ([1, 2, 3])
В [118]: idx = pd.Index ([4, 5, 6])
В [119]: np.maximum (ser, idx)
Из [119]:
0 4
1 5
2 6
dtype: int64
Ufuncs
NumPy можно безопасно применять к Series , поддерживаемым массивами, отличными от ndarray,
например массивы .SparseArray (см. Разреженное вычисление). Если возможно,
ufunc применяется без преобразования базовых данных в ndarray.
Консольный дисплей
Очень большие кадры данных будут усечены, чтобы отобразить их в консоли.Вы также можете получить сводку, используя info () .
(Здесь я читаю CSV-версию набора данных baseball из plyr
Пакет R):
В [120]: baseball = pd.read_csv ("data / baseball.csv")
В [121]: печать (бейсбол)
id игрок год членство в команде lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ibb hbp sh sf gidp
0 88641 womacto01 2006 2 CHN NL 19 50 6 14 1 0 1 2,0 1,0 1,0 4 4,0 0,0 0,0 3.0 0,0 0,0
1 88643 schilcu01 2006 1 BOS AL 31 2 0 1 0 0 0 0,0 0,0 0,0 0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
.. ... ... ... ... ... .. .. ... .. ... ... ... .. ... ... ... .. .. . ... ... ... ... ...
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87328 51112 19 1 13 49,0 3,0 0,0 27 30,0 5,0 2,0 0,0 3,0 13,0
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0 0 0,0 0,0 0,0 0 3,0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0
[100 строк x 23 столбца]
В [122]: baseball.info ()
<класс 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 записей, от 0 до 99
Столбцы данных (всего 23 столбца):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 id 100 ненулевое значение int64
1 игрок 100 ненулевых объектов
2 года 100 ненулевой int64
3 отрезка 100 ненулевых int64
4 команда 100 ненулевой объект
5 lg 100 ненулевой объект
6 г 100 ненулевых int64
7 ab 100 ненулевое значение int64
8 r 100 ненулевое int64
9 ч 100 ненулевое int64
10 X2b 100 ненулевое значение int64
11 X3b 100 ненулевое значение int64
12 часов 100 ненулевых int64
13 rbi 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
14 сбн 100 ненулевое значение с плавающей запятой64
15 cs 100 ненулевое значение с плавающей запятой64
16 bb 100 ненулевое значение int64
17 так 100 ненулевое число с плавающей запятой 64
18 ibb 100 ненулевое значение с плавающей запятой64
19 фунтов 100 ненулевое значение с плавающей запятой64
20 sh 100 ненулевое число с плавающей запятой 64
21 sf 100 ненулевое значение с плавающей запятой 64
22 gidp 100 ненулевое значение float64
dtypes: float64 (9), int64 (11), объект (3)
использование памяти: 18.1+ КБ
Однако использование to_string вернет строковое представление
DataFrame в табличной форме, хотя он не всегда умещается в ширину консоли:
В [123]: print (baseball.iloc [-20 :,: 12] .to_string ())
id игрок год срок пребывания в команде lg g ab r h X2b X3b
80 89474 finlest01 2007 1 COL NL 43 94 9 17 3 0
81 89480 embreal01 2007 1 ДУБ АЛ 4 0 0 0 0 0
82 89481 edmonji01 2007 1 SLN NL 117 365 39 92 15 2
83 89482 easleda01 2007 1 NYN NL 76193 24 54 6 0
84 89489 delgaca01 2007 1 NYN NL 139 538 71 139 30 0
85 89493 cormirh01 2007 1 CIN NL 6 0 0 0 0 0
86 89494 coninje01 2007 2 NYN NL 21 41 2 8 2 0
87 89495 coninje01 2007 1 CIN NL 80 215 23 57 11 1
88 89497 clemero02 2007 1 NYA AL 2 2 0 1 0 0
89 89498 Claytro01 2007 2 BOS AL 8 6 1 0 0 0
90 89499 Claytro01 2007 1 ТОР АЛ 69 189 23 48 14 0
91 89501 cirilje01 2007 2 ARI NL 28 40 6 8 4 0
92 89502 cirilje01 2007 1 MIN AL 50153 18 40 9 2
93 89521 bondba01 2007 1 SFN NL 126 340 75 94 14 0
94 89523 biggicr01 2007 1 HOU NL 141517 68130 31 3
95 89525 benitar01 2007 2 FLO NL 34 0 0 0 0 0
96 89526 benitar01 2007 1 SFN NL 19 0 0 0 0 0
97 89530 ausmubr01 2007 1 HOU NL 117 349 38 82 16 3
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87 328 51 112 19 1
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0
Wide DataFrames будут напечатаны в нескольких строках
по умолчанию:
В [124]: pd.DataFrame (np.random.randn (3, 12))
Из [124]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -1,226825 0,769804 -1,281247 -0,727707 -0,121306 -0,097883 0,695775 0,341734 0,959726 -1,110336 -0,619976 0,149748
1 -0,732339 0,687738 0,176444 0,403310 -0,154951 0,301624 -2,179861 -1,369849 -0,954208 1,462696 -1,743161 -0,826591
2 -0,345352 1,314232 0,6 0,995761 2,396780 0,014871 3,357427 -0,317441 -1,236269 0.896171 -0,487602 -0,082240
Вы можете изменить объем печати в одной строке, установив display.width
вариант:
В [125]: pd.set_option ("display.width", 40) # по умолчанию 80
В [126]: pd.DataFrame (np.random.randn (3, 12))
Из [126]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -2,182937 0,380396 0,084844 0,432390 1,519970 -0,493662 0,600178 0,274230 0,132885 -0,023688 2.410179 1,450520
1 0,206053 -0,251905-2,213588 1,063327 1,266143 0,299368 -0,863838 0,408204 -1,048089 -0,025747 -0,988387 0,094055
2 1,262731 1,289997 0,082423 -0,055758 0,536580 -0,489682 0,369374 -0,034571 -2,484478 -0,281461 0,030711 0,109121
Вы можете настроить максимальную ширину отдельных столбцов, установив display.max_colwidth
В [127]: datafile = {
.....: "имя_файла": ["имя_файла_01", "имя_файла_02"],
.....: "дорожка": [
.....: "медиа / имя_пользователя / хранилище / папка_01 / имя_файла_01",
.....: "медиа / имя_пользователя / хранилище / папка_02 / имя_файла_02",
.....:],
.....:}
.....:
В [128]: pd.set_option ("display.max_colwidth", 30)
В [129]: pd.DataFrame (файл данных)
Из [129]:
путь к файлу
0 имя_файла_01 носитель / имя_пользователя / хранилище / fo ...
1 filename_02 media / user_name / storage / fo ...
В [130]: pd.set_option ("display.max_colwidth", 100)
В [131]: pd.DataFrame (файл данных)
Из [131]:
путь к файлу
0 имя_файла_01 носитель / имя_пользователя / хранилище / папка_01 / имя_файла_01
1 имя_файла_02 носитель / имя_пользователя / хранилище / папка_02 / имя_файла_02
Эту функцию также можно отключить с помощью параметра expand_frame_repr .Это распечатает таблицу одним блоком.
Доступ к атрибуту столбца DataFrame и завершение IPython
Если метка столбца DataFrame является допустимым именем переменной Python, столбец может быть
доступ как атрибут:
В [132]: df = pd.DataFrame ({"foo1": np.random.randn (5), "foo2": np.random.randn (5)})
В [133]: df
Из [133]:
foo1 foo2
0 1,126203 0,781836
1 -0,977349 -1,071357
2 1,474071 0,441153
3 -0,064034 2,353925
4 -1,282782 0,583787
В [134]: df.foo1
Из [134]:
0 1,126203
1 -0,977349
2 1.474071
3 -0,064034
4 -1,282782
Имя: foo1, dtype: float64
Столбцы также подключены к IPython
механизм завершения, чтобы они могли быть заполнены табуляцией:
В [5]: df.foo # noqa: E225, E999
df.foo1 df.foo2
Этикетки для удобрений: что означают числа N-P-K
Красивые газоны и сады начинаются со здоровых, хорошо ухоженных растений. Потребности каждого растения - от трав до цветущих кустарников - различаются, но некоторые основы применимы ко всем.Выбор подходящих удобрений для вашего газона и сада не должен быть трудным. Вооружившись основами удобрений, сделать правильный выбор так же просто, как 1-2-3:
.
Все удобрения должны содержать некоторую единообразную информацию, чтобы потребители могли легко сравнивать товары. На каждой этикетке есть три заметных числа, обычно прямо над или под названием продукта. Эти три числа образуют то, что называется соотношением N-P-K удобрения - соотношение трех питательных веществ для растений по порядку: азота (N), фосфора (P) и калия (K).
Числа N-P-K продукта отражают процентное содержание каждого питательного вещества по массе. Например, на этикетке 12-фунтового мешка Pennington Ultragreen Lawn Fertilizer 30-0-4 указано, что оно содержит 30 процентов азота, 0 процентов фосфора и 4 процента калия, помимо других полезных ингредиентов. Это удобно, когда результаты анализа почвы рекомендуют количество фактического азота в фунтах, а не конкретные удобрения. Умножив 12 фунтов на 0,30, вы увидите, что в этом 12-фунтовом мешке содержится чуть больше трех.6 фунтов реального азота.
Пышные травы цветут благодаря удобрениям с высоким содержанием азота.
Растения нуждаются в большем количестве азота, фосфора и калия, чем любые другие питательные вещества для растений. Эти три вещества, часто называемые первичными макроэлементами, входят в число 17 питательных веществ, необходимых для всей жизни растений. Другие элементы, такие как железо, не менее важны для выживания растений, но растениям они нужны в гораздо меньших количествах. Кроме того, у разных растений разные потребности.Азалии, например, нуждаются в большем количестве железа, чем многие другие растения, поэтому специальные удобрения, такие как Pennington UltraGreen Azalea, Camellia & Rhododendron Plant Food 10-8-6, содержат железо, магний и 3 хелатных незаменимых питательных вещества для растений, придающих растениям жизненную силу и красоту. цветет. Это количество железа указано на панели ингредиентов на этикетке продукта, но не в соотношении N-P-K.
Растения получают все необходимые питательные вещества естественным образом из воздуха и почвы, но почва может истощаться, особенно в цветущих лужайках и садах.Поскольку растения используют большее количество N-P-K, эти питательные вещества нуждаются в частом пополнении. Есть и другие факторы. Азот свободно перемещается в почве, поэтому вода из-за проливных дождей или ирригации крадет азот в процессе, называемом выщелачиванием. Удобрения вступают в действие и восполняют использованные и потерянные питательные вещества, чтобы газоны и сады оставались ухоженными.
Удобрения для азалии содержат дополнительное количество железа для здоровых кустов.
Каждое из трех питательных веществ в N-P-K выполняет свою особую работу.Азот (N) стимулирует энергичный рост листвы и насыщенный зеленый цвет газонных трав и других растений. Без достаточного количества азота рост замедляется, а газоны и растения бледнеют. Из-за слишком большого количества азота цветущие и плодоносящие растения прилагают усилия к зеленому росту и теряют цветение и плоды.
Фосфор (P) направляет энергию на сильное развитие корней и цветов, фруктов и семян, а также помогает растениям эффективно использовать другие питательные вещества. Недостаток фосфора приводит к ослаблению корней и недостатку цветов и плодов . Все больше штатов и округов ограничивают внесение фосфора на газоны из-за экологических проблем, связанных со стоком фосфора в водные пути. В этих штатах или округах домовладельцы обычно могут применять стартовые удобрения для газонов с высоким содержанием фосфора, такие как Pennington UltraGreen Starter Fertilizer 22-23-4, если анализ почвы показывает дефицит питательных веществ. Проконсультируйтесь с агентом по оказанию помощи в вашем округе, чтобы узнать об ограничениях по внесению питательных веществ.
Калий (K) ускоряет общий рост.Он помогает регулировать рост корней и верхушек, а также сохраняет растения здоровыми и сбалансированными. Это влияет на все аспекты благополучия газона и сада, от устойчивости к холоду и засухе до устойчивости к болезням и вредителям.
Дополнительный фосфор и калий поддерживают большие сочные помидоры.
Красивый газон нуждается в сильном росте и насыщенном цвете с обильным азотом, поэтому удобрения для газонов имеют соотношение N-P-K, причем первое число намного выше, чем два других. Почва обычно обеспечивает достаточное количество фосфора и большую часть калия, в котором нуждается здоровая трава, поэтому количество этих питательных веществ невелико.
Вкусным помидорам и другим овощам тоже нужен азот, но для цветения и сбора урожая требуется больше фосфора и калия. Вот почему второе и третье числа являются самыми высокими для таких продуктов, как Pennington UltraGreen All Purpose Plant Food 10-10-10.
Здоровые корни цветущих луковиц зависят от фосфора, поэтому удобрения для луковиц, в том числе Lilly Miller Bone Meal 6-12-0, имеют высокое среднее число. Универсальные удобрения, такие как Lilly Miller All Purpose Planting and Growing Food 10-10-10, обеспечивают сбалансированный N-P-K, разработанный для всестороннего здоровья сада.
Понимая основы этикеток на удобрениях, вы можете с уверенностью выбирать продукты, подходящие для ваших газонов и садов. Ассортимент удобрений для газонов и сада от Pennington может помочь вашему газону и саду полностью раскрыть свой потенциал красоты и удовольствия.
Источник:
1. Джолин Хансен, «Как определить и исправить дефицит питательных веществ в растениях», Earth Juice, май 2021 г.
Не уверен насчет миллиметров?
-Сортировка по цене - От высокой к низкой цене - От низкой к высокой Имя - Сортировка от А до Я Имя - Сортировка от Я до А
Поскольку миллиметры очень малы, они идеально подходят для измерения ювелирных изделий.Например, поверхность склеивания большинства наших плоских опор составляет 3 мм, 4 мм, 6 мм, 8 мм и 10 мм. Если бы они были преобразованы в дюймы, они были бы (по порядку) примерно 1/8 дюйма, 5/32 дюйма, 1/4 дюйма, 5/16 дюйма и 3/8 дюйма. Даже если вы всегда ненавидели метрическую систему, этот ряд миллиметровых размеров яснее, чем этот ряд дюймовых дробей: очевидно, что 4 мм больше, чем 3 мм ... но на 1/8 дюйма больше или меньше, чем 5/32 дюйма ? В случае, если вы никогда не разбирались в миллиметрах, или если вам нужно сделать некоторые преобразования и никогда не разбирались в алгебре, эта страница содержит простые преобразования назад и вперед между дюймами и миллиметрами.
Разделов на странице:
Простые приближения, без калькулятора:
Если у вас есть дюймы и вам нужно знать миллиметры:
В порядке увеличения размера ...
- 1/16 дюйма = почти 2 мм
- 1/8 дюйма = чуть более 3 мм
- 1/4 дюйма = чуть более 6 мм
- 3/8 дюйма = почти 10 мм
- 1/2 дюйма = почти 13 мм
- 5/8 дюйма = 16 мм
- 3/4 дюйма = 19 мм
- 7/8 дюйма = чуть более 22 мм
- 1 дюйм = 25.4мм
Если у вас есть миллиметры, и вам нужно знать дюймы:
- 1 мм = чуть более 1/32 дюйма
- 2 мм = чуть более 1/16 дюйма
- 3 мм = почти 1/8 дюйма
- 4 мм = 5/32 дюйма (= немного больше 1/8 дюйма)
- 5 мм = чуть более 3/16 дюйма
- 6 мм = почти 1/4 дюйма
- 7 мм = почти 9/32 дюйма (= немного больше 1/4 дюйма)
- 8 мм = 5/16 дюйма
- 9 мм = почти 3/8 дюйма
- 10 мм = чуть более 3/8 дюйма
- 11 мм = почти 7/16 дюйма
- 12 мм = почти 15/32 дюйма (= почти 1/2 дюйма)
- 13 мм = чуть более 1/2 дюйма
- 14 мм = почти 9/16 дюйма
- 15 мм = почти 19/32 дюйма
- 16 мм = 5/8 дюйма
- 17 мм = почти 11/16 дюйма
- 18 мм = чуть более 11/16 дюйма
- 19 мм = 3/4 дюйма
- 20 мм = 25/32 дюйма
- 21 мм = чуть более 13/16 дюйма
- 22 мм = почти 7/8 дюйма
- 23 мм = 29/32 дюйма
- 24 мм = чуть более 15/16 дюйма
- 25 мм = почти 1 дюйм
Калькулятор преобразования
Если у вас есть дюймы и вы хотите узнать, сколько миллиметров:
- Шаг первый: Преобразуйте любые дюймовые дроби в десятичные.
Пример: 1/4 дюйма = 1, разделенная на 4 = 0,25 дюйма
Пример: 1/16 дюйма = 1, разделенная на 16 = 0,0625 дюйма
Для сумм, превышающих дюйм, необходимо сначала преобразовать дробную часть ,
затем добавьте целую часть в дюймах:
Пример: 2-1 / 4 дюйма = 1, разделенное на 4, затем плюс 2 = 2,25 дюйма
Пример: 1-5 / 8 дюйма = 5, разделенное на 8, затем плюс 1 = 1,625 дюйма
- Шаг второй: Умножьте это десятичное число на 25.4
Для каждого из приведенных выше примеров полные шаги будут такими:
1/4 дюйма = 1, разделенное на 4, x 25,4 = 6,35 мм (6 мм)
1/16 дюйма = 1, разделенное на 16, x 25,4 = 1,5875 (1,6 мм)
2-1 / 4 дюйма = 1, разделенное на 4, плюс 2, x 25,4 = 57,15 (57 мм)
1-5 / 8 дюйма = 5, разделенное на 8 , плюс 1, x 25,4 = 41,275 (41 мм)
Если у вас миллиметры (или сантиметры), и вам нужны дюймы:
- Шаг первый: Разделите полученное количество миллиметров на 25.4
(или разделите полученное количество сантиметров на 2,54)
Пример 1: 2 мм разделить на 25,4 = 0,07874 дюйма
Пример 2: 6 мм разделить на 25,4 = 0,2362 дюйма
Пример 3: 30 мм разделить на 25,4 = 1,1811 дюйма
Пример 4: 4 см разделить на 2,54 = 1,5748 дюйма
Если вы пытаетесь выяснить, сколько бусин диаметром 6 мм вам нужно для 20-дюймового ожерелья, вы можете напрямую использовать это десятичное значение. Из Примера 2 выше вы знаете, что бусина 6 мм =.2362 дюйма.
Итак, 20 дюймов (на ожерелье) разделить на 0,2362 дюйма (на бусину) = 84,67 бусин на ожерелье.
Поскольку вам, вероятно, потребуется немного места для ваших наконечников для бус и застежки , я бы округлил до 80 бусинок. Количество бусинок на нить диаграмма
Если, однако, вам нужны доли дюйма (1/16, 1/4, 1/2), а не десятичная дробь, попробуйте следующее:
- Шаг второй: Преобразование десятичной дроби в полезную дробь:
Я предпочитаю округлять до ближайшей 1/16 дюйма.Чтобы округлить до ближайшей 1/16 дюйма, умножьте десятичную дробь на 16. Полученное число - это то, сколько у вас 1/16 дюйма.
Используя числа из шага 1 выше:
, 07874 умножить на 16 = 1,26, что округляется до 1, то есть примерно 1/16 дюйма.
. 2362 умножить на 16 = 3,779, что округляется до 4, поэтому примерно 4/16. 4/16 = 1/4 дюйма Для сумм, превышающих дюйм, проще всего удалить целые дюймы и добавить их обратно после преобразования части после десятичной точки:
1.1811 Удаление 1 дает 0,1811 умножить на 16 = 2,9, что округляется до 3, так что примерно 3/16 дюйма ... не забудьте снова добавить 1, так что это действительно 1-3 / 16 дюйма.
1,5748 Удаление 1 дает вам 0,5748 умножить на 16 = 9,1968, что округляется до 9, так что примерно 9/16 дюйма ... не забудьте снова добавить 1, так что это действительно 1-9 / 16 дюйм.
В ювелирных целях я не рекомендую округлять до более крупных фракций, например 1/4 или даже 1/8 дюйма. Если вы не занимаетесь изготовлением украшений или ваши потребности не очень точны, вы можете округлить до большей дроби, например 1/4.Чтобы округлить до ближайшей 1/4 дюйма, просто замените все 16 в примерах для шага 2 на 4.
Используя числа из шага 1, которые я также использовал на шаге 2, вы получите ...
0,07874 умножить на 4 = 0,315, что округляется до 0, так что вы получите 0/4 дюйма (не очень полезное число!)
. 2362 умножить на 4 = 0,9448, что округляется до 1, так что вы получаете 1/4 дюйма (что оказывается точным)
Разные числа для конверсий
Для преобразования...- дюймы в миллиметры, умножить на 25,4
- дюймы в сантиметры, умножьте на 2,54
- миллиметра в дюймы, разделить на 25,4
- сантиметра в дюймы, разделить на 2,54
- метров в фут, умножить на 3,28
- футов в метров, разделить на 3,28
- миллиметры в сантиметры, разделить на 10
- сантиметра в метры, разделить на 100
См. Также:
0-4 / 0-5 Операции с дробями - скачать ppt
Презентация на тему: «Операции с дробями 0-4 / 0-5» - стенограмма презентации:
ins [data-ad-slot = "4502451947"] {display: none! important;}}
@media (max-width: 800px) {# place_14> ins: not ([data-ad-slot = "4502451947"]) {display: none! important;}}
@media (max-width: 800px) {# place_14 {width: 250px;}}
@media (max-width: 500 пикселей) {# place_14 {width: 120px;}}
]]>
1
0-4 / 0-5 Операции с дробями
Цели: сложение, вычитание, умножение и деление дробей.
2
Числитель словарного запаса - верхнее число в дроби
Знаменатель - нижнее число в дроби
3
Сложение и вычитание дробей
Два метода: получить общий знаменатель и сложить или вычесть числители. Пример: используйте калькулятор. Пример:
4
ВАЖНО !!! Что следует помнить при использовании калькулятора:
Дроби ВСЕГДА должны быть в скобках Смешанные числа вводятся как задача сложения. Чтобы получить дробь для ответа, нажмите: MATH> FRAC
5
Примеры Найдите каждую сумму или разницу.3 5 + 1 5 3 8 - 1 3 4 5 + 7 10
2 5 - 3 4 4 5 1 24 1 1 2 - 7 20
6
Умножение дробей
Два метода: Умножение поперек.