小编dud*_*udu的帖子

我想在启动时在 Android 5.1 的目标板上执行一个可执行文件，所以我在 init.rc 中添加了这个：

on boot
    start myservice

service myservice /system/bin/myservice
    #class main
    user root
    group root
    #oneshot   

我做了拆包和重新打包的工作。
但是，当进行更改时，屏幕会继续打印：

 init warning: Service myservice needs a SELinux domain defined. Please fix.
 type=1400 ... avc:denied ... scontext ... tcontext ... #some annoying warning messages like this

SELinux 对我来说似乎是一个巨大的项目。我只是想避免这种情况。我尝试了两种方法：

1. setenv kernelargs 'console=ttyS0,115200n8 rootdelay=1 selinux=0' and saveenv
2. set enforce 0

对于方法1，printenv给出结果：

kernelargs=console=ttyS0,115200n8 rootdelay=1 selinux=0

所以你看，已经发生了变化。但是警告消息在重新启动后继续打印。
对于方法 2，它说：

Could not set enforce status. Permission denied.

所以现在我陷入困境不知道去哪里。我的问题： …

程式码片段：

import numpy as np
import pandas as pd
myseries=pd.Series(np.random.randn(5))
df=pd.DataFrame(myseries)
df.to_csv("output.csv")

输出：

      0
0    0.51..
1    0.14..
2    -0.68..
3    0.48..
4    1.89..

我希望列名是“值”而不是0。我该怎么做？
我想我应该用df.to_csv（“ output.csv”，columns = [“ values”]）替换最后一条语句。但是我遇到了关键错误： u"None of [['values']] are in the [columns]" 我不知道那是什么意思。

[更新]
许多答案表明我应该使用df.columns=['values']。好吧，这对我不起作用。我不仅关心数据帧是什么样的，还关心csv文件是什么样的。数据帧看起来没问题，但csv文件却没有。那是令人困惑的部分。

...
df.columns=["values"]
df.to_csv("output.csv")

它说：IOError: [Errno 13] Permission denied: 'output.csv'。
然后，我使用绝对路径“ C：\ Users \ myname \ Desktop \ output.csv”，该错误类似：IOError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\myname\\Desktop\\output.csv' 我不知道为什么会出现此错误，但这很令人困惑。
有关更多信息，我在win10上安装了anaconda-2.7。我用spyder测试了代码。

我正在使用 python 2.7.9。
我scipy.cluster.hierarchy.dendrogram用来显示我的聚类结果。 树状图在这里。一个问题是，我有大约 200 个数据。我看不清楚他们的标签。

...
z=linkage(dist, method='complete')
R=dendrogram(z, labels=mylabels)

1.我知道R["ival"]有叶子节点对应的标签，但是在如此密集的图中匹配一个值和数据并不是一件容易的事情。

2.我想到了提取一部分数据。例如，左侧的绿色链接。在这个比例下，可以清楚地看到标签。我认为这是一种非常灵活的数据分析方式。但我不知道该怎么做。

3.我用leaf_label_func. 我的目标是：当数据真正属于一个类时——例如cups——显示其名称/标签的一部分。例如，如果一个模型的名称为“cups_b1”，则只显示“b1”。所以，至少我可以一次看到我的数据的一类的位置。

def llf(id):
  if id< nmodels:
    mylabel=labels[id]
    if mylabel.find("cups")!=-1:
      index=mylabel.find("_")
      outlabel=mylabel[index+1:]
      return outlabel
    else:
      return ""   #without the else part the function will return None, and that makes the output figure strange
R=dendrogram(z, leaf_label_func=llf, leaf_rotation=90 )

但即使这样，我也无法识别标签。

我正在使用Java来实现Apriori算法,但存在一个问题.

ArrayList<String> l1=new ArrayList<>();//L1
...
ArrayList<String[]> lk1=l1;//Lk-1

然后它警告说:无法转换ArrayList<String>为ArrayList<String[]>.我怎么解决这个问题？