科学计数法显示失去细节Pandas 默认使用『科学计数法』显示大浮点数，例如 1000000.5 显示为 1.000e+06 。对于数值较大的数字，就可能有如下的显示，这导致我们看不到具体数值。...小数位精度不一致对于浮点型的字段列，Pandas 可能有不同的位精度。例如下图中，col_1 精确到小数点后一位，而 col_2 精确到小数点后三位。有时候精度的不一致可能会有信息的差异。...图片我们可以通过设置显示选项 display.max_rows 来更改要显示的行数，比如我们将其设置为4。...该选项只会影响浮点列，而不影响整数列。...禁用科学计数法Pandas 默认以科学计数法显示较大的浮点值。图片通过设置 display.float_format至 "{:,.2f}".format，我们可以为千位添加分隔符。
插入排序的平均时间复杂度，理论上而言和冒泡排序是一样的 O（n2），但如果数列是前部分有序，则每一轮只需比较一次，对于 n 个数字的原始数列而言，时间复杂度可以达到 O(n)。...如对原始数列=[3，9，8，1，6，5，7] 设置切分增量为 3 时，整个数列会被切分成 3 个逻辑子数列。增量数也决定最后能切分多少个子数列。 对切分后的 3 个子数列排序后可得到下图。...<increment; start++) { insertSort(nums,size, start, increment); } // 修改增量值，直到增量值为 1 increment...只要增量选择合适，时间复杂度可以控制 在 O(n) 到 O（n2）之间。完全是有可能优于单纯的使用一次插入排序。 3. 归并排序 归并排序算法也是基于分治思想。...如果在需要排序的数字中出现了 2 位以上的数字，则使用如下法则： 先根据每一个数字个位上的数字进行存储。个位数是 1 存储在位置为 1 的位置，是 9 就存储在位置是 9 的位置。
导入 numpy、pandas、seaborn 和 matplotlib。此外还要从 sklearn.ensemble 中导入孤立森林（IsolationForest）。...箱图中的箱子显示了数据集的四分位数，线表示剩余的分布。线不表示确定为离群值的点。 我们通过 interquartile range, 的函数检测离群值。...现在可以添加分数和数据集的异常列了。 添加分数和异常列 在定义和拟合完模型后，找到分数和异常列。对训练后的模型调用 decision_function()，并传入工资作为参数，找出分数列的值。...打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。...评估模型 为了评估模型，将阈值设置为工资>99999 的为离群值。
插入排序的平均时间复杂度，理论上而言和冒泡排序是一样的 O（n2），但如果数列是前部分有序，则每一轮只需比较一次，对于 n 个数字的原始数列而言，时间复杂度可以是达到 O(n)。...如对原始数列=[3，9，8，1，6，5，7] 设置切分增量为 3 时，整个数列会被切分成 3 个逻辑子数列。增量数也决定最后能切分多少个子数列。...通过切分方案，经过子数列的微排序（因子数列数字不多，其移动交换量也不会很大），最后一次插入排序的移动次数可以达到最小，只要增量选择合适，时间复杂度可以控制 在 O(n) 到 O（2...如果在需要排序的数字中出现了 2 位以上的数字，则使用如下法则： 先根据每一个数字个位上的数字进行存储。个位数是 1 存储在位置为 1 的位置，是 9 就存储在位置是 9 的位置。...把存放在排序数列中的数字按顺序重新拿出来，这时的数列顺序变成 nums=[1，51，2，32，13，4，45，8，99] 把重组后数列中的数字按十位上的数字重新存入排序数列。
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 这次是一位小伙伴提出的实际问题，刚好使用 pandas 的解决思路上与 Excel 一致，因此写到这个系列中...，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢？...pandas 上的确没有此操作，因为这实在太简单，本来 Python 就可以内置的库可以完成： - 行1-5：自定义函数，用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值，x_len 指定最终结果的数列长度...现在可以来看看生成的结果 Excel 文件： - 这是"分组结果" - 因为总人数为160，可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 行3：平均每个组的分数为49.1 - 行4：每个组平均分平均差距只是
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 这次是一位小伙伴提出的实际问题，刚好使用 pandas 的解决思路上与 Excel 一致，因此写到这个系列中...，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢？...pandas 上的确没有此操作，因为这实在太简单，本来 Python 就可以内置的库可以完成： - 行1-5：自定义函数，用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值，x_len 指定最终结果的数列长度...现在可以来看看生成的结果 Excel 文件： - 这是"分组结果" - 因为总人数为160，可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 行3：平均每个组的分数为49.1 - 行4：每个组平均分平均差距只是
在最好的情况下，也就是数列本身是排好序的，需要进行 n - 1 次比较；在最坏的情况下，也就是数列本身是逆序的，需要进行 n(n-1)/2 次比较。因此冒泡排序总的时间复杂度是 O(n^2)。...选择排序的时间复杂度为 O(n^2)，但性能上略优于冒泡排序。 插入排序 插入排序类似于整理扑克牌，基本操作是将一个记录插入到已经排好序的有序数列中，从而得到一个有序但记录数加一的有序数列。...插入排序的时间复杂度为 O(n^2)，是稳定的排序方法，适用于数量较少的排序。 鸡尾酒排序 鸡尾酒排序是冒泡排序的一种变形。先找到最小的数字，放在第一位，再找到最大的数字放在最后一位。...然后再找到第二小的数字放到第二位，再找到第二大的数字放到倒数第二位。以此类推，直到完成排序。 鸡尾酒排序的时间复杂度为 O(n^2)。...堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)，由于要构造堆，因此不适用于序列个数较少的情况。
座右铭：低头赶路，敬事如仪 点赞，收藏，评论，支持一下博主~ 谢谢~~ ---- 目录 前言 一.爆炸增量函数 1.引入故事：《一棋盘的麦子》 2.算法中的时间复杂度 3.常见的时间复杂度类型...---- 一.爆炸增量函数 1.引入故事：《一棋盘的麦子》 有一个古老的传说，一位国王的女儿不幸落水，水中有很多鳄鱼，国王情急之下下令：“谁能把公主救上来，就把女儿嫁给他。”.......+2的64次方 用式②减去①得 S=2的64次方-1= 18 446 744 073 709 551615 重量=7729000（亿千克） 我们称这样的函数为爆炸增量函数。...---- 二.兔子数列 1.什么是兔子数列 兔子数列又称斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入...… 进一步，斐波那契数列的最后两位数是一个300步的循环，最后三位数是一个1500步的循环，最后四位数是一个15000步的循环，最后五位数是一个150000步的循环。
导入 numpy、pandas、seaborn 和 matplotlib。此外还要从 sklearn.ensemble 中导入孤立森林（IsolationForest）。...箱图中的箱子显示了数据集的四分位数，线表示剩余的分布。线不表示确定为离群值的点。 我们通过 interquartile range, 的函数检测离群值。...现在可以添加分数和数据集的异常列了。 添加分数和异常列 在定义和拟合完模型后，找到分数和异常列。对训练后的模型调用 decision_function()，并传入工资作为参数，找出分数列的值。...打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。...>99999 的为离群值。
只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。一般来说最简单的步长取值是初次取数组长度的一半为增量，之后每次再减半，直到增量为1。更好的步长序列取值可以参考维基百科。 2、算法描述 ....建立堆的过程, 从length/2 一直处理到0, 时间复杂度为O(n); . 调整堆的过程是沿着堆的父子节点进行调整, 执行次数为堆的深度, 时间复杂度为O(lgn); ....最佳的情况是内循环遍历一次后发现排序是对的, 因此退出循环, 时间复杂度为O(n). 平均来讲, 时间复杂度为O(n²)....虽然它运行最糟糕时将达到O(n²)的时间复杂度, 但通常平均来看, 它的时间复杂为O(nlogn), 比同样为O(nlogn)时间复杂度的归并排序还要快....假设数组长度为n，那么拆分数组共需logn，, 又每步都是一个普通的合并子数组的过程， 时间复杂度为O(n)， 故其综合时间复杂度为O(nlogn)。
然后增量/2，继续分组，在组内排序，继续循环，直到增量为1....增量序列：{1,2,4,8,...}时间复杂度为O(n2) {1,5,19,41,109,...}时间复杂度为O(n1.3) 交换排序 冒泡排序 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大...时间复杂度：O(n2) 快速排序 在数列中选取一个基准数，分区：遍历数列，大的数放右边，小的数放左边。子序列递归操作。...一般情况O(nlogm/n) 在不发生冲突的情况下，也就是每个桶刚好一个数的时候，时间复杂度为O(n) 基数排序 先个位排序，然后十位排序，依次类推 使用桶排序按照数列的个位入桶，生成一个序列...将这个序列按照数列的十位入桶，生成一个序列.... 时间复杂度：O(n)
如果你正在跳槽或者正准备跳槽不妨动动小手，添加一下咱们的交流群931542608来获取一份详细的大厂面试资料为你的跳槽多添一份保障。...加分回答: 以前需要手动的通过 retain 去为对象获取内存，并用 release 释放内存。所以以前的操作称为 MRC (Manual Reference Counting)。...如果你正在跳槽或者正准备跳槽不妨动动小手，添加一下咱们的交流群931542608来获取一份详细的大厂面试资料为你的跳槽多添一份保障。...如果你正在跳槽或者正准备跳槽不妨动动小手，添加一下咱们的交流群931542608来获取一份详细的大厂面试资料为你的跳槽多添一份保障。 另一个区别在于 block 运行成本高。...如果你正在跳槽或者正准备跳槽不妨动动小手，添加一下咱们的交流群931542608来获取一份详细的大厂面试资料为你的跳槽多添一份保障。11.语法考察：下面代码中有什么 bug？
为最新元素提供插入空间。...趟排序； 每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。...仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 6.2、动图演示 ?... }} 归并排序的效率是比较高的，设数列长为 N，将数列分开成小数列一共要 logN 步，每步都是一个合并有序数列的过程，时间复杂度可以记为 O (N)，故一共为 O (NlogN)。...和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O (nlogn）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
先说结论： 一切的操作，只为增大随机性，减少hash的碰撞几率；让值保存的位置更加分散，散列性更好，提高读写性能。 本文将探讨以下几个问题？ 为什么计算hash要做h ^ (h >>> 16)运算？...有符号右移 >> 向右移动x位，如果该数是正数，则高位（最左边）补x个0，如果是负数，则最高位补x个1 示例：20>>2 原码（反码，补码）：00010100 右移两位（最左边两位添0） 原码（反码，...（最左边两位添1） 补码：11111011 反码：11111010 // 补码 - 1 原码：10000101 // 符号位不变，其他位取反 结果：-5 无符号右移>>> 和>>类似，但不关注符号位...，左侧全部补0； 示例：2>>>1 原码（反码，补码）：00000000 00000000 00000000 00000010 右移一位（最左边一位添0） 原码（反码，补码）：00000000 00000000...，其他位取反 补码：11111111 11111111 11111111 11111110 // 反码 + 1 右移1位（无符号位运算符，最左边一位只添0） 补码：01111111 11111111
只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。一般来说最简单的步长取值是初次取数组长度的一半为增量，之后每次再减半，直到增量为1。更好的步长序列取值可以参考维基百科。 2、算法描述 ①....选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；（一般初次取数组半长，之后每次再减半，直到增量为1） ②. 按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； ③....每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。...每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。 * 仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。...每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。 * 仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
算法步骤： 1）选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2）按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 3）每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，...仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 算法三 选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。...比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置。 4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾。 5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。 算法六 快速排序 ?...堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 算法步骤： 1）创建一个堆H[0..n-1]。 2）把堆首（最大值）和堆尾互换。...前面说的几大排序算法 ，大部分时间复杂度都是O（n2），也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O（n）的时间复杂度。
算法步骤： 1）选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2）按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 3）每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，...仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 ---- 算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。...算法步骤： 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置...堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...前面说的几大排序算法 ，大部分时间复杂度都是O（n2），也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O（n）的时间复杂度。
在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。...算法时间复杂度O(n)。 非比较排序时间复杂度底，但由于非比较排序需要占用空间来确定唯一位置。所以对数据规模和数据分布有一定的要求。...它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。...插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。...仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 4.2 过程演示 ?
算法步骤： 1）选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2）按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 3）每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，...仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 算法三：选择排序 ? 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。...比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置 4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 算法六：快速排序 ?...堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...前面说的几大排序算法 ，大部分时间复杂度都是O（n2），也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O（n）的时间复杂度。
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