pythoninline用法

1. python里面有没有内联（inline）函数的概念

C++的内联inline是把函数体的机器指令直接在需要的地方复制一遍。
python是解释语言，运行由运行环境决定。
所以没有。

2. 如何使用Python工具分析风险数据

1、引入工具–加载数据分析包
启动IPython notebook，加载运行环境：
%matplotlib inline
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
2、数据准备
俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。这里首先要介绍到pandas.read_csv这个常用的方法，它将数据读入DataFrame
analysis_data = pd.read_csv('./honeypot_data.csv')
对的, 一行代码就可以将全部数据读到一个二维的表结构DataFrame变量，感觉很简单有木有啊!!!当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。
3、数据管窥
一般来讲，分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解，比如数据总量有多少，数据有哪些变量，数据变量的分布情况，数据重复情况，数据缺失情况，数据中异常值初步观测等等。下面小安带小伙伴们一起来管窥管窥这些数据。
使用shape方法查看数据行数及列数
analysis_data.shape
Out: (21524530, 22) #这是有22个维度，共计21524530条数据记的DataFrame
使用head()方法默认查看前5行数据，另外还有tail()方法是默认查看后5行,当然可以输入参数来查看自定义行数
analysis_data.head(10)
这里可以了解到我们数据记录有用户使用代理IP日期，代理header信息，代理访问域名，代理方法，源ip以及蜜罐节点信息等等。在此小安一定一定要告诉你，小安每次做数据分析时必定使用的方法–describe方法。pandas的describe()函数能对数据进行快速统计汇总：
对于数值类型数据，它会计算出每个变量： 总个数，平均值，最大值，最小值，标准差，50%分位数等等;
非数值类型数据，该方法会给出变量的： 非空值数量、unique数量(等同于数据库中distinct方法)、最大频数变量和最大频数。
由head()方法我们可以发现数据中包含了数值变量、非数值变量，我们首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的数据类型，用select_dtypes方法将数据按数据类型进行分类。然后，利用describe方法返回的统计值对数据有个初步的了解：
df.select_dtypes(include=['O']).describe()
df.select_dtypes(include=['float64']).describe()
简单的观察上面变量每一维度统计结果，我们可以了解到大家获取代理数据的长度平均1670个字节左右。同时，也能发现字段scanossubfp，scanscan_mode等存在空值等等信息。这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。
4、数据清洗
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。
一般来说，移除一些空值数据可以使用dropna方法， 当你使用该方法后，检查时发现 dropna() 之后几乎移除了所有行的数据，一查Pandas用户手册，原来不加参数的情况下， dropna() 会移除所有包含空值的行。
如果你只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数：
analysis_data.dropna(axis=1, how='all')
另外，也可以通过dropna的参数subset移除指定列为空的数据，和设置thresh值取移除每非None数据个数小于thresh的行。
analysis_data.dropna(subset=['proxy_host', 'srcip'])
#移除proxy_host字段或srcip字段没有值的行
analysis_data.dropna(thresh=10)
#移除所有行字段中有值属性小于10的行
5、统计分析
再对数据中的一些信息有了初步了解过后，原始数据有22个变量。从分析目的出发，我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析。这里就要给大家介绍pandas的数据切片方法loc。
loc([startrowindex:endrowindex,[‘timestampe’, ‘proxy_host’, ‘srcip’]])是pandas重要的切片方法，逗号前面是对行进行切片;逗号后的为列切片，也就是挑选要分析的变量。
如下，我这里选出日期，host和源IP字段——
analysis_data = analysis_data.loc([:, [‘timestampe’,'proxy_host','srcip']])
首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量，我们将数据按日统计，了解每日数据量PV，并将结果画出趋势图。
daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.mole=='proxy']
daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.timestamp.value_counts().sort_index()
daily_proxy_visited_count.plot()
对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说DataFrame中的index号、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，从而生成新的数据，能使数据容量得到有效的缩减，进而提高计算效率。
由上图分析可知蜜罐代理使用量在6月5号，19-22号和25号这几天呈爆炸式增长。那么这几天数据有情况，不正常，具体是神马情况，不急，后面小安带大家一起来慢慢揪出来到底是那些人(源ip) 干了什么“坏事”。
进一步分析, 数据有异常后，再让我们来看看每天去重IP数据后量及其增长量。可以按天groupby后通过nunique()方法直接算出来每日去重IP数据量。
daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.mole=='proxy']
daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()
daily_proxy_visited_count.plot()
究竟大部分人(源ip)在干神马?干神马?干神马?让我们来看看被访问次数最多host的哪些，即同一个host关联的IP个数，为了方便我们只查看前10名热门host。
先选出host和ip字段，能过groupby方法来group 每个域名(host)，再对每个域名的ip访问里unique统计。
host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]
grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()
print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))
再细细去看大家到底做了啥——查看日志数据发现原来在收集像二手车价格，工人招聘等等信息。从热门host来看，总得来说大家使用代理主要还是获取网络，qq，Google，Bing这类妇孺皆知网站的信息。
下面再让我们来看看是谁用代理IP“干事”最多，也就是看看谁的IP访问不同host的个数最多。
host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]
grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['srcip'_host']).proxy_host.nunique()
print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))
哦，发现目标IP为123..*.155的小伙子有大量访问记录, 进而查看日志，原来他在大量收集酒店信息。 好了，这样我们就大概能知道谁在干什么了，再让我们来看看他们使用proxy持续时长，谁在长时间里使用proxy。 代码如下——
这里不给大家细说代码了，只给出如下伪代码。
date_ip = analysis_data.loc[:,['timestamp','srcip']]
grouped_date_ip = date_ip.groupby(['timestamp', 'srcip'])
#计算每个源ip(srcip)的访问日期
all_srcip_ration_times = ...
#算出最长连续日期天数
ration_date_cnt = count_date(all_srcip_ration_times)
好了，到此我也就初略的知道那些人做什么，谁用代理时长最长等等问题额。取出ip = 80...38的用户使用代理ip访问数据日志，发现原来这个小伙子在长时间获取搜狐images。
蜜罐在全国各地部署多个节点，再让我们来看看每个源ip扫描蜜罐节点总个数，了解IP扫描节点覆盖率。结果见如下：
# 每个IP扫描的IP扫描节点总个数
node = df[df.mole=='scan']
node = node.loc[:,['srcip','origin_details']]
grouped_node_count = node.groupby(['srcip']).count()
print grouped_node_count.sort_values(['origin_details'], ascending=False).head(10)
由上述两表初步可知，一些结论：如源ip为182...205的用户长时间对蜜罐节点进行扫描，mark危险用户等等。

3. inline放声明 还是定义 还是都放

inline 的函数必须和函数定义一起用才起作用, 而且调用方必须能够看到这个函数的定义, 如:
// a.h
inline void foo(void);

// a.c
inline void foo(void)
{
}

// b.c
#include "a.h"

void bar(void)
{
foo();
}
这种用法 inline 是不起任何作用的, 只有这样:
// a.h
inline void foo(void)
{
}

// b.c
#include "a.h"

void bar(void)
{
foo();
}

这样才能真正的内联; 内联是在编译期间处理的, 第一种情况, 如果编译器编译 b.c 的时候, 只看到 foo 的声明, 而看不到其定义, 编译器就没办法把 foo 函数内联到调用处!

4. 如何在python下正确运行%matplotlib inline

根据以下步骤进行：

1.终端输入jupyter notebook, 然后新建一个ipynb；

2.然后就可以看到图片是处于"inline"状态了。

如图;

5. inline comments should start python 什么意思

C++的内联inline是把函数体的机器指令直接在需要的地方复制一遍。 python是解释语言，运行由运行环境决定。 所以没有。

6. 介绍MATLAB中inline函数如何使用

inline是用来定义内联函数的
比如说：
y=inline('sin(x)','x') %第一个参数是表达式，第二个参数是函数变量
y(0) %计算sin(0)的值
y(pi) %计算sin(pi)的值
q=quad(y,0,1); %计算sin(x) 在0到1上的积分

7. python怎么判断两条线段相交

先判断两条线段是否不平行（最好同时判断是否有交点并且不平行，因为浮点运算不精确），然后计算两条线段的交点。以下是C语言代码：
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#define eps 1e-8
#define zero(x) (((x)>0?(x):-(x))<eps)
struct point{double x,y;};

//计算交叉乘积(P1-P0)x(P2-P0)
double xmult(point p1,point p2,point p0){
return (p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y)-(p2.x-p0.x)*(p1.y-p0.y);
}

//判点是否在线段上,包括端点
int dot_online_in(point p,point l1,point l2){
return zero(xmult(p,l1,l2))&&(l1.x-p.x)*(l2.x-p.x)<eps&&(l1.y-p.y)*(l2.y-p.y)<eps;
}

//判两点在线段同侧,点在线段上返回0
int same_side(point p1,point p2,point l1,point l2){
return xmult(l1,p1,l2)*xmult(l1,p2,l2)>eps;
}

//判两直线平行
int parallel(point u1,point u2,point v1,point v2){
return zero((u1.x-u2.x)*(v1.y-v2.y)-(v1.x-v2.x)*(u1.y-u2.y));
}

//判三点共线
int dots_inline(point p1,point p2,point p3){
return zero(xmult(p1,p2,p3));
}

//判两线段相交,包括端点和部分重合
int intersect_in(point u1,point u2,point v1,point v2){
if (!dots_inline(u1,u2,v1)||!dots_inline(u1,u2,v2))
return !same_side(u1,u2,v1,v2)&&!same_side(v1,v2,u1,u2);
return dot_online_in(u1,v1,v2)||dot_online_in(u2,v1,v2)||dot_online_in(v1,u1,u2)||dot_online_in(v2,u1,u2);
}

//计算两线段交点,请判线段是否相交(同时还是要判断是否平行!)
point intersection(point u1,point u2,point v1,point v2){
point ret=u1;
double t=((u1.x-v1.x)*(v1.y-v2.y)-(u1.y-v1.y)*(v1.x-v2.x))
/((u1.x-u2.x)*(v1.y-v2.y)-(u1.y-u2.y)*(v1.x-v2.x));
ret.x+=(u2.x-u1.x)*t;
ret.y+=(u2.y-u1.y)*t;
return ret;
}

int main(void)
{
point u1,u2,v1,v2,ans;
printf("请输入线段1的两个端点:\n");
scanf("%lf%lf%lf%lf",&u1.x,&u1.y,&u2.x,&u2.y);
printf("请输入线段2的两个端点:\n");
scanf("%lf%lf%lf%lf",&v1.x,&v1.y,&v2.x,&v2.y);
if (parallel(u1,u2,v1,v2)||!intersect_in(u1,u2,v1,v2)){
printf("无交点!\n");
}
else{
ans=intersection(u1,u2,v1,v2);
printf("交点为:(%lf,%lf)",ans.x,ans.y);
}
return 0;
}