| 2011/08/20 | #1 | 累積氣瓶:120 | |
| 地點 | 基隆八斗子 | 潛點 | 祕密花園 |
| 方式 | Shore Dive | 潮汐 | 滿潮(停) |
| 天候 | 晴 | 浪況 | N/A |
| 能見度 | 6~8 M | 流況 | N/A |
| 溫度 | 28ºC | 水面間隔 | 00:00 |
| 入水時間 | 08:22 | 潛水時間 | 00:39 |
| 最大深度 | 26.3M | 平均深度 | N/A |
| 入水殘壓 | 200BAR | 出水殘壓 | 70BAR |
| 濾心使用 | 13 | 氣源 | Air |
初到海邊時,整體的狀況相當不錯。除了天氣好以外,海水也相當的清澈,可以從岸上直視見底,海面上也沒有什麼風浪。遇新潛友陳先生,整理好裝備後,直接由海科館抽水口下水後踢出,下潛朝第一個暗礁前進,試圖找到先前大家所說的豆丁海馬。 越是靠近水下的獨立礁,就越發覺得這裡的水越混濁。不過就祕密花園來說,這算是一般情況(過去還發生過伸手不見五指的情況)。我們繞行著獨立礁搜索,遭遇到不少的潛友;自從發現了豆丁海馬以後,有越來越多的人前來探訪這個地方。不過也正因如此,我非常擔心原有祕密花園裡的生態遭到破壞。據說,原本找到豆丁海馬的那株海扇,已經看不到小豆丁的身影了。 由於下潛的深度較深,經過一段時間後,空氣也逐漸消耗。陳先生回報空氣只剩50Bar,當時水深約26M,因此我們選擇朝突岬為上岸點,回到岸邊並結束潛水。 同行者:陳朝養、陳志先 使用裝備:Scubapro Classic with Air2 | |||
緣起 Polars 是一個以 Rust 語言開發的 「DataFrame」 新興套件,它可以同時在 Rust 及 Python 中使用。Polars 憑藉著 Rust 的執行速度為基礎,讓它在資料處理的領域中, 逐漸流行起來。 但正由於它還在發展初期,目前網路上的參考文章相對較少,中文的內容更是稀有;所以整理了一下這週末的一些研究心得,一來避免自己忘記,二來也在網路上與大家分享,希望慢慢的能讓 Rust 的中文資源可以越來越完整,有朝一日可以在華人世界中流行起來。 本文開始 本週研究的主題是 Polars 裡,對「DataFrame」某個「str」欄位,進行資料型別轉換為「Date」或「Datetime」。資料的轉換可以有多種方式,應該不只限於接下來提到的方法。 建立第一個資料集 為了開始這個操作,我們需要先建立起一個「DataFrame」。 let date = Series :: new ( "trans_date" , & [ "2023-05-01" , "2023-05-02" , "2023-05-03" , "2023-05-04" , "2023-05-05" , ]); let df = DataFrame :: new ( vec ! [ date ]); println ! ( " { } " , df . clone () . collect () ? ); 執行後, 可以看到以下的結果: shape: (5, 1) ┌────────────┐ │ trans_date │ │ --- │ │ str │ ╞════════════╡ │ 2023-05-01 │ │ 2023-05-02 │ │ 2023-05-03 │ │ 2023-05-04 │ │ 2023-05-05 │ └────────────┘ 從執行的結果中,我們可以清楚的看到,目前所建立的「DataFrame」,在「trans_date」的欄位中,...
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