用Javascrīpt取float型小数点后两位，例22.127456取成22.13,如何做？ 
1.   不可取
  function get()
   {
    var s = 22.127456 + "";
    var str = s.substring(0,s.indexOf(".") + 3);
    alert(str);
   } 
2. 正则表达式效果不错 
<scrīpt type="text/javascrīpt">
onload = function(){
    var a = "23.456322";
    var aNew;
    var re = /([0-9]+/.[0-9]{2})[0-9]*/;
    aNew = a.replace(re,"$1");
    alert(aNew);
}
</scrīpt>

3.   变通使用Math
 
 <scrīpt>   
  alert((Math.floor(555.55544444*100))/100);   
  </scrīpt>
 
---------------- 以上3个都是不能四舍五入的----------------
 
4 会用新鲜东西的朋友....... 但是需要 IE5.5+才支持。 
 <scrīpt>
var num=22.127456;
alert( num.toFixed(2));
</scrīpt>

5、
 <scrīpt>
var num=22.127456;
alert( Math.round(num*100)/100);
</scrīpt> 
<script>
 function   roundAmount(n)   {   
      var   s   =   ""   +   Math.round(n   *   100)   /   100   
      var   i   =   s.indexOf('.')   
      if   (i   <   0)  
      return   s   +   ".00"   
      var   t   =   s.substring(0,   i   +   1)   +   s.substring(i   +   1,   i   +   3)   
      if   (i   +   2   ==   s.length) 
      t   +=   "0"   
        
      return   t   
  }   
  alert(roundAmount(123.125));
  </script>

网络层有三大模块

ip协议报头格式
地址管理
路由选择
IP协议报头格式

4位版本：标识ip协议的版本（ipv4或者ipv6）
4位首部长度：标识ip协议头部长度，4个比特位范围为0000 ~ 1111，计算出来的值需要乘以4，即真正取值范围为0 ~ 60
8位服务类型：

前三位比特位表示优先权，但是已经摒弃了
后面四个比特位表示最小延时（ssh）+ 最大吞吐量 + 最高可用性 + 最小费用，这四个比特位是互斥关系，一般情况下为0，表示默认属性
最后一个比特位：保留位，但是必须是0


16位总长度：标识ip数据报总体长度（占用的字节数量），总长度 = ip协议头部 + 数据（应用层提交的数据）
16位标识：标识当前UDP数据包数据是属于哪一个完成的UDP报文的，同一个UDP数据包当中的所有分片具有相同的标识
3位标志

位1：保留位
位2：禁止分片
位3：标识更多分片

当该位值为1时，标识该分片不是最后一个分片
当该位值为0时，标识该分片是最后一个分片




13位片偏移：用来标识分片在原来数据当中的位置，用于接收方组装数据，表示字节时需要乘以8，故13位片偏移最大可表示为2^16，计算出来的片偏移数值 x 8 之后得到的字节标识分片起始的位置
8位生存时间TTL：标识数据在传输过程中到达目的地允许经过的路由器的个数，每经过一个路由器，TTL减1

如果TTL变为0时还没有找到目的地址则丢弃该数据包
减为0之前达到目的主机，则完成传输
TTL一般为64


8位协议：标识传输层使用什么协议，在数据分用时，通过该字段，将数据提交给相应协议
16位首部效验和：判断ip头部在传输过程中是否损坏
32位源ip地址
32位目的ip地址




注意：只有UDP可能会进行分片，TCP不可能会进行分片处理

MTU：最大传输单元，限制了网络层提交数据链路层数据包大小不超过MTU

MSS:最大传输报文，限制TCP提交给网络层数据包长度

TCP中MTU = MSS + ip头部 + tcp头部，所以网络层在拿到tcp提交来的数据时一定是小于MTU的，所以不用进行分片，

而UDP是整条报文传输，如果传输时数据包大于MTU则需要分片


ip地址管理

目前讨论的是ipv4版的ip地址，无符号的32位整数，范围是0 ~ 2^32（42亿多）
早期划分方式：32位ip地址划分为网络号 + 主机号

网络号：标识一个子网络，网络号就是一堆ip地址的集合
主机号：在子网中唯一标识一台主机


A类IP地址



32位比特位中高一位固定为0，前8位为网络号，后4位为主机号
A类ip地址范围是：0.0.0.0 ~ 127.255.255.255
网络号范围是：0 ~ 127
主机号范围是：0 ~ 2^24


B类ip地址



32位比特位中高两位固定为10，前16位为网络号，后16位为主机号
B类ip地址范围是：128.0.0.0 ~ 191.255.255.255
网络号范围是：128.0 ~ 191.255
主机号范围是：0 ~ 65536


C类ip地址



32位比特位中高三位固定为100，前24位为网络号，后8位为主机号
C类ip地址范围是：192.0.0.0 ~ 223.255.255.255
网络号范围是：192.0.0 ~ 223.255.255
主机号范围是：0 ~ 65536


D类ip地址



高四位固定，28位的多播组号


E类ip地址



高五位固定，27位留用


CIDR方式：这种CIDR方式就是为了更加精准化的划分子网

引入子网掩码，在机器上向路由器申请ip地址，路由器不但动态给机器分配一个ip地址，还分配一个子网掩码
子网掩码的意义

最大主机号 = 子网掩码取反
网络号 = 子网掩码 & ip地址




私网

从42亿地址池中划分出3个段的ip地址，这三个段的ip地址不具备访问互联网的能力，不能直接访问互联网
划分出来的三个段的ip地址如何使用

这三个段的ip地址可以不经过申请，直接被个人或者企业、国家使用
这些ip可以被不同的设备进行复用，这些ip组件的网络称为私网，对应的互联网称为公网
私网中的ip，在私网中可以和私网当中的机器进行通信，不能与互联网进行通信
如果私网ip想要访问互联网，需要进行网络地址转换，将私网ip地址通过NAT转换为公网地址


私网的网段

10 . * . * . *  (10.0.0.0 ~ 10.255.255.255)
172.16 . * . *  ~ 172.31 . * . *  (172.16.0.0 ~ 172.31.255.255)
192.168 . * . * (192.168.0.0 ~ 192.168.255.255)


特殊的ip地址

127 .0.0.1 ：本地回环地址，用来测试网络协议栈
0.0.0.0：一般用于服务端程序，表示服务端程序当中所有网卡的ip地址
255.255.255.255：UDP的广播地址，全网广播






路由选择

五、问题与练习
【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？
通过 date_range(start, end, periods) 来对某时间段加大密度操作, 比如固定时间段, 增加periods参数取值
【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？
pd.to_datetime(‘2020/1/1 00:00:00.00’) 最多至小数位后9位, 即纳秒.
【问题三】 对于超出处理时间的时间点，是否真的完全没有处理方法？
【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？
日期排序, 就能看出哪里不连续了.缺了的就是那个要找的日期哈
习题1:

xt1 = pd.read_csv(‘data/time_series_one.csv’)

读入的时候不会 parse_dates=[‘日期’] 这招

于是

(a)

pd.to_datetime(xt1.loc[xt1[‘销售额’].idxmax(),‘日期’]).dayofweek

需要先转换成日期格式

(b)

xt1 = xt1[~xt1[‘日期’].isin(del_date)]

先剔除春节国庆以及五一,然后

xt1[‘日期’] = pd.to_datetime(xt1[‘日期’])

xt1.set_index(‘日期’)

xt1.resample(‘MS’).sum()

©

开始不知道使用xt1[‘日期’].dt.dayofweek

而列表没有dayofweek, 因此曲线救国

xt1[‘day’] = xt1[‘日期’].apply(lambda x:x.dayofweek)

xt1[xt1[‘day’] > 4].set_index(‘日期’).resample(‘QS’).sum()

(d)

(e)

两题太难了,直接膜拜答案, 不过答案在日期处理上似乎有点问题

df_temp = df[~df[‘日期’].dt.dayofweek.isin([5,6])].set_index(‘日期’).iloc[::-1]

比如问题求的是不含周一周六, 因此这里isin后面应该是,0,5
df_fri = df.shift(4)[df.shift(4)[‘日期’].dt.dayofweek1][‘销售额’]

df_mon = df.shift(-4)[df.shift(-4)[‘日期’].dt.dayofweek5][‘销售额’]

还有这个地方, 周一与周五对换, 应该是 dayofweek == 0, dayofweek == 4 才对吧?
习题2:

xt2 = pd.read_csv(‘data/time_series_one.csv’,index_col=‘日期’,parse_dates=[‘日期’])

xt2[‘销售额’].rolling(window=50,min_periods=1).mean()

xt2[‘销售额’].rolling(window=50,min_periods=1).max()
(b)

时间不够, 讲一下思路, 用lag将销售额滞后1天, 然后对滞后一天的数据计算window = 5,periods = 1的均值, 再跟原始列比较

©

同样的, 思路, 只是先将数据里面的周末剔除