- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- pandas 根据给定的条件动态筛选
Aa123456789_55
pandaspandaspython
defdynamic_filter(df,conditions):"""根据给定的条件动态筛选DataFrame。:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典,键为列名,值为筛选条件(单个值、列表或其他布尔表达式):return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全True的mas
- 机器学习Pandas_learn3
XW-ABAP
机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- python绘制密度散点图
龟速前进
anaconda可视化python
头大,外行人做个图咋这么难,趋势线还没有研究出来怎么加上去,哎importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kdefrommpl_toolkits.axes_grid1importmake_axes_locatableimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdbfreadimportDBFdata=
- pandas 读写excel
jimox_ai
pandas
在Python中,使用Pandas库读写Excel文件是一个常见的操作。Pandas提供了`read_excel`和`to_excel`方法来分别实现读取和写入Excel文件的功能。以下是一些基本的示例:###读取Excel文件```pythonimportpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx')#显示
- 大话 Python:python 操作 excel 系列 -- pandas 读取、分析、保存
2401_84140734
程序员pythonexcelpandas
read_excel()直接读取excel文件df=pd.read_excel(‘C:/test.xlsx’)4,读取当前字段计算后生成新字段获取原有字段paymount值paymount=df[‘paymount’]业务计算(金额-10)paymount_new=paymount-10添加新字段paymount_newdf[‘paymount_new’]=paymount_new这个步骤可以加入
- pandas寻找四分位数及判断离群点
SXxtyz
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importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv("train.csv")q1,q3=train_df['price'].quantile([0.25,0.75])iqr=q3-
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpandaspython数据分析
一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
- Python----数据分析(Pandas三:一维数组Series的数据操作:数据清洗,数据转换,数据排序,数据筛选,数据拼接)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpython数据分析pandas
一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数,用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象,因为它是一维数据结构,只有一个轴,所以此参数默认值为0,且一般不需要修改这个参数(在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义,如除,axis=1表示按列删除)。inplace可选参数,用于指
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- selenium+pyquery爬取《鱿鱼游戏》评论2000+条
铁憨憨0304
python爬虫seleniumpython测试工具
IMDB网址爬取《鱿鱼游戏》的全部评论评论排名评论标题id评论时间评论内容导入所需要的包selenium:模拟浏览器,这里使用的是Edge浏览器,需要安装Edge浏览器驱动解析库:PyQuery保存数据:pandas,保存为csv文件fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfrom
- Python——文件读取
一颗小松松
python开发语言
Python可以读取不同格式的文件,下面简单来介绍一下:1、使用read_excel或read_csv读取文件,若在路径前加r,使用“\”importpandasaspd#在路径前加r,使用“\”df=pd.read_excel(r'C:\Users\merit\Desktop\测试.xlsx')#导入.csv文件,以“,”为分隔符data=pd.read_csv(r'C:\Users\merit
- Python处理CSV文件的12个高效技巧
宇宙大豹发
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今天,我们的Python之旅,目标是那片由逗号分隔的宝藏——CSV文件。别看它简单,掌握这些技巧,你的数据处理能力将直线上升,轻松驾驭千行万列的数据海洋。让我们一起,用Python的魔力,让CSV舞动起来吧!1.初次见面,你好,CSV!安装pandas,是这场冒险的起点。它,是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas,并亲切地叫它pd。impo
- Python中三种表示NA的方式
风语者666
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Python中三种表示NA的方式#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspd#data_frame=np.load('a.npy',allow_pickle=True)#print(data_frame.columns)df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,pd.NA]})df=pd.DataFrame({'one':[
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
Robin_Pi
机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- python/R 连接 clickhouse
weixin_41283198
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1、python-clickhouseimportnumpyasnpfromclickhouse_driverimportClientimportpandasaspdsql=open('/opt/check_detect_local.sql','r',encoding='utf8')sqltxt=sql.readlines()print(len(sqltxt))sqls=[]foriinnp.ar
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
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pandaspython云计算数据仓库
设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Python Pandas实现dataframe导出为Excel 2007格式的文件并设置合适的列宽度
weixin_30777913
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PythonPandas实现dataframe导出为Excel2007格式的文件,并且针对每一列的数据调整到合适宽度,并封装为函数。此函数能够有效处理大多数情况下的列宽调整需求,确保Excel文件内容清晰易读。将PandasDataFrame导出为Excel2007+格式(.xlsx)并自动调整列宽,可以使用以下函数。该函数会处理索引列和数据列,确保每列宽度适合内容。importpandasasp
- Python中Pandas常用函数及案例详解
程序员爱技术
pythonpandas开发语言数据分析大数据
Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它为Python提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以看作是一个表格,其中可以存储不同类型的数据。下面是Pandas中一些关于导入、导出、查看、检查、选取、清理、合并、统计等常用函数的详解以及案例说明:第一、导入函数P
- 解决pandas的to_excel方法写入数据被覆盖的问题
hobbies.
pandasexcelpython
1.先用openpyxl读取到了excel文件的数据,载入excel文件的内容到ExcelWriter中,使用ExcelWriter写入保存importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookdf=pd.DataFrame([66])withpd.ExcelWriter(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.xlsx')as
- Pandas:to_excel 在原Excel表 追加写入数据
条件漫步
pythonpython
@创建于:20211118文章目录1、直接写入2、直接写入3、参考链接1、直接写入如果只是想把一个DataFrame保存为单独的一个Excel文件,那么直接写:df_data.to_excel('xxx.excel','sheet1',index=False)保存为单个Excel文件和这个文件中的单个表。如果先前存在有同名的Excel文件,这样做会把之前的Excel文件覆盖掉。2、直接写入ifno
- 4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并_excel表格自动合成python
2401_84010702
程序员pythonexcel开发语言
importpandasaspd #读取Excel文件 file_list=['file1.xlsx','file2.xlsx'] dfs=[pd.read_excel(file)forfileinfile_list] #合并多个工作表 result=pd.concat(dfs,ignore_index=True) #保存到新的Excel文件 result.to_excel('merg
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
Pythonpandaspython数据分析
前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- Python数据分析NumPy和pandas(十七、pandas 二进制格式文件处理)
FreedomLeo1
Python数据分析python数据分析pandasHDF5PyTablesh5pyExcel
以二进制格式存储(或序列化)数据的一种简单方法是使用Python的内置pickle模块。同时,pandas构造的对象都有一个to_pickle方法,该方法以pickle格式将数据写入磁盘。我们先把之前示例用到的ex1.csv文件加载到pandas对象中,然后将数据以二进制pickle格式写入examples/frame_pickle文件中:importpandasaspdframe=pd.read
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
Eqwaak00
Pandaspython开发语言科技pandas
案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- 大气视热源Q1与视水汽汇Q2的计算 利用python以ERA5再分析资料为例
shift0516
python开发语言
python代码:importosimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportxarrayasxrimportpandasaspdimportmetpy.constantsasconstantsfrommetpy.unitsimportunitsfrommetpy.calcimportmixing_ratio_from_specific_humidity,first
- Pandas数据清洗手册(参数解析与实战)
步入烟尘
Python超入门指南全册pandas数据清洗开发语言python
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- Pandas数据清洗:处理缺失值
小龙在山东
pythonPandas数据分析pandaspython开发语言
在Pandas中,可以使用dropa方法条件过滤缺失值,用isnull标记哪些是缺失值,用notnull方法标记哪些不是缺失值,用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]
- python小白精华快速上手知识笔记(简短版)
小白探索中
笔记python
PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数(在math模块中)定义函数调用函数三、数据结构列表(list)字典(dict)元组(tuple)四、基本库NumPy(用于数值计算)Pandas(用于数据处理和分析)Matplotlib(用于数据可视化)Scikit-learn(用
- Pandas使用教程 - Pandas 与 SQL 数据库交互
闲人编程
Pandas使用教程数据库pandassql数据分析存储加载数据
目录进阶篇40.Pandas与SQL数据库交互1.引言2.数据读取:从SQL加载数据2.1使用pd.read_sql()示例:使用SQLAlchemy连接SQLite数据库2.2使用pd.read_sql_table()3.数据写入:将DataFrame写入SQL数据库3.1使用DataFrame.to_sql()示例:写入数据到SQLite数据库4.数据库连接与SQLAlchemy4.1使用SQ
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s