【题目】 给定两个有序数组arr1和arr2，已知两个数组的长度都为N，求两个数组中所有数的上中位数。...【难度】 中 【解答】 这道题可以采用递归来解决，注意，这道题数组是有序的，所以它有如下特点： (1)、当 两个数组的长度为偶数时： 我来举个例子说明他拥有的特点吧。...则数组的长度为 n = 4。 ? 分别选出这两个数组的上中位数的下标，即 mid1 = (n-1)/2 = 1。 mid2 = (n - 1)/2 = 1。 ?...(2)、当两个数组的长度为奇数时： 假定 arr1 = [1, 2,3,4，5]，arr2 = [3,4,5,6，7]。则数组的长度为 n = 5。 mid1 = (n-1)/2 = 2。...int mid1 = l1 + (r1 - l1) / 2; 10 int mid2 = l2 + (r2 - l2) / 2; 11 // 表示数组只剩下一个数，把两个数组中较小的数返回去
，不过单细胞转录组数据分析的细节以及背景我就不赘述了，看我在《单细胞天地》的单细胞基础10讲： 01....我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...洗发水销售数据集 该数据集描述了3年内洗发水的月销量。这些单位是销售数量，有36个观察值。原始数据集记为Makridakis，Wheelwright和Hyndman（1998）。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。...直接添加列表 在 Python 中合并列表最简单的方法就是直接使用 + 操作符，如下例所示: leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang...用 Asterisks 合并列表 Python 中最美妙的技巧之一就是使用sterisks 。在asterisks 的帮助下，我们可以解压列表并将它们放在一起。...通过链函数合并列表 Itertools 模块中的 chain 函数是 Python 中合并迭代对象的一种特殊方法。它可以对一系列迭代项进行分组，并返回组合后的迭代项。...中合并列表的操作至少有5种方法。
2022-04-22：给你两个正整数数组 nums 和 target ，两个数组长度相等。...在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 <= i, j < nums.length ，并且：令 numsi = numsi + 2 且令 numsj = numsj - 2...如果两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是 相似 的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...答案2022-04-22：给定两个长度相等的整型数组 nums 和 target，要求将 nums 变为与 target 相似，并返回最少需要的操作次数。...需要检查变换后的 nums 是否与 target 频率相等。
下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...创建data infos 根据数据选择 python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
前言 在阅读今天分享的内容之前，我们先来简单了解下关于数学中的部分统计学及概率的知识。...通过下图所示，可初步了解下正态分布图的分布状况。 图中所示的百分比即数据落入该区间内的概率大小，由图可见，在正负一倍的sigmam 内，该区间的概率是最大的。...如下图所示： Python 实现上下边缘值计算 需求背景 公司网站上某个指标数据需要每天检查下展示给用户看到的数据是否正常，且这个数据每天都会随实际的线下营业情况而不同，所以不能简单判断是否为一固定值...、all_data_list：数据列表，相当于Python中的list (4)、singal_data：all_data_list中的单个元素 下图为 excel 中的大量数据集： 重点代码行解读 Line3...：对 list 中的所有数据进行反转，且由小到大的排序 Line13-17：目的是将 list 中除了为“nan”的数据全部放置于另一个list中 Line20-24：利用numpy函数求出箱型图中的四分之一和四分之三分位的值
PyTorch使您可以自由地对Dataset类执行任何操作，只要您重写改类中的两个函数即可： __len__ 函数：返回数据集大小 __getitem__ 函数：返回对应索引的数据集中的样本 数据集的大小有时难以确定...如果运行该python文件，将看到1000、101和122到361之间的值，它们分别指的是数据集的长度，数据集中索引为100的数据以及索引为121到361之间的数据集切片。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...测试集的一种方法是为训练数据和测试数据提供不同的data_root，并在运行时保留两个数据集变量（另外还有两个数据加载器），尤其是在训练后立即进行测试的情况下。...至少子数据集的大小从一开始就明确定义了。另外，请注意，每个数据集都需要单独的DataLoader，这绝对比在循环中管理两个随机排序的数据集和索引更干净。
此操作目的是为了制作自己的数据集，深度学习框架进行数据准备，此操作步骤包括对文件夹进行操作，将两个文件夹合并至另一个文件夹 该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集（简化版的数据集旨在说明数据准备过程...）如下图所示： 该数据集只有三个人的数据，A01代表工人甲的煤矿下的照片，B01代表工人甲下矿前的照片，同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照片数据。。。...将该文件夹分为四个小文件夹（空），train代表训练集，val代表测试集，valb代表矿井下的测试集，vall代表矿井上的测试集，注：后边两个测试集可有可无 最终制作的数据集如下所示： ? ?.../article/184106.htm)）在我的上篇文章中有所介绍，此操作能读取的内容为A01、A02、A03、B01、B02、B03这些文件夹 #print(data) root=path#复制原始数据路径...实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...使用了 id 修饰符相当于将这些视图从 ForEach 中拆分出来，因此丧失了优化条件。 总之，当前在数据量较大的情况下，应避免在 List 中对 ForEach 的子视图使用 id 修饰符。...由于 id 修饰符并非惰性修饰符（ Inert modifier ），因此我们无法在 ForEach 中仅为列表的头尾数据使用 id 修饰符。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，
，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用， 如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用， 如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
端到端的文本分类训练主要由三个部分组成： 1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后把数据集分为训练集和验证集。...在本文中，我使用亚马逊的评论数据集，它可以从这个链接下载： https://gist.github.com/kunalj101/ad1d9c58d338e20d09ff26bcc06c4235 这个数据集包含...首先，将下载的数据加载到包含两个列（文本和标签）的pandas的数据结构（dataframe）中。...比如下面的例子： 文档的词语计数—文档中词语的总数量 文档的词性计数—文档中词性的总数量 文档的平均字密度--文件中使用的单词的平均长度 完整文章中的标点符号出现次数--文档中标点符号的总数量 整篇文章中的大写次数...目前在学习深度学习在NLP上的应用，希望在THU数据派平台与爱好大数据的朋友一起学习进步。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath
在Python中，当我们有两个字典需要合并的时候，可以使用字典的 update方法，例如： a = {'a': 1, 'b': 2}b = {'x': 3, 'y': 4}a.update(b)print...不仅可以“合并”两个字典， ChainMap可以接受任意多个字典，并把他们全都合在一起： from collections import ChainMapa = {'a': 1, 'b': 2}b =...所以你是不是觉得使用 ChainMap就能实现完美合并字典了呢？ 在使用它之前，你一定要理解它的运行原理。...第三个问题，如果修改了原来的字典，那么 ChainMap对象也会相应更新： ? 第四个问题，如果这个Key只在一个源字典中存在，那么这个Key会被从源字典中删除。...如果这个Key在多个字典中都存在，那么Key会被从第一个字典中删除。当被从第一个字典中删除以后，第二个源字典的Key可以继续被 ChainMap读取。 ?
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析）是一个计算方法，用来确定某个基因集在两个生物学状态中（疾病正常组，或者处理1和处理2等）是否具有显著的一致性差异。...ssize：每个研究中样本数量的数值向量。 gind：基因是否包括在研究中的0-1矩阵（1-包含，行-基因，列-研究）。...1.特定基因集在两个生物学状态中是否具有显著的一致性差异 set.seed(1234) expr=read.table("expr.txt",as.is=T,header=T,sep="\t",row.names...geneInSample[7:15,1]=0 #某种状态不包含所有基因 igsea.test(expr,condition[,],sampleNum,geneInSample,geneInSet) 结果显示某个基因集在癌常对照中具有显著的一致性差异...小编总结 GSEA网站打不开或者不方便Download应用程序，又或者我只想看看我的基因集在癌常状态中是否显著差异，那你可要试试今天的iGSEA。
程序世界里，有很多的数据结构，比如：堆、栈、链表等等，今天要讲的就是图数据结构啦。 相信大家都使用过或者听说过图数据库吧，我们就来看看最简单的图数据结构算法。...ok，这就是最基本的了，接下来来了解下游戏规则，我们需要列出所有可能的路径，比如：列出A到E的所有路径。...'D': ['B', 'E', 'G'], 'E': [], 'F': ['D', 'G'], 'G': ['E']} 在接下来...，大家可以拿张纸出来画画，有什么不懂的，也可以加群来聊。...好啦，今天的内容就到这了，感兴趣的你，可以试试能不能走出来～ 所有的代码都已上传至我的github：https://github.com/MiracleYoung/exercises 如果你对今天的内容还感兴趣的话
这些库的存在使得Python成为进行数据分析和建模的强大工具。 Python通过一些高效的计算库提供了处理大数据的能力。...其中最著名的是NumPy和Pandas库，它们基于C语言实现，能够在底层进行向量化操作和优化计算。这些库的使用使得Python能够快速处理大规模数据集，执行复杂的数值计算和统计分析。...这种并行计算能力使得Python能够更好地应对大规模数据集的挑战，并减少数据处理时间。 Python提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得数据分析人员能够灵活地处理和探索大数据。...这些工具的灵活性和易用性使得Python成为数据分析人员的首选工具。 Python在处理大数据时具有许多优势和特点。它拥有庞大的数据分析生态系统，提供了众多的数据分析库和工具。...Python的高性能计算库使其能够快速处理大规模数据集，执行复杂的数值计算和统计分析。同时，Python具有易于扩展的并行计算能力，可以充分利用计算资源并加速数据处理过程。
作为一名长期扎根在爬虫行业的专业的技术员，我今天要和大家分享一些有关Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析。...在如今数字化的时代，电商数据蕴含着丰富的信息，通过使用爬虫技术，我们可以轻松获取电商网站上的产品信息、用户评论等数据，为商家和消费者提供更好的决策依据。...在本文中，我将为大家讲解Python爬虫在电商数据挖掘中的应用，并分享一些实际操作价值高的案例。 1、获取产品信息 通过爬虫技术，我们可以获取电商平台上各类产品的信息，包括名称、价格、描述、评分等。...2、分析用户评论 用户评论是电商数据挖掘中非常重要的一部分。通过爬虫，我们可以获取用户对于产品的评论内容和评分，并根据这些数据进行情感分析、关键词提取等操作。...希望本文对于Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析能够给大家一些启发和帮助。如果你还有其他疑问或者想分享自己的经验，请在评论区留言，让我们共同学习、探索数据挖掘的无限可能！
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