在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
(一) 冒泡排序 冒泡排序的作用就是反复交换相邻未按次序排列的数据。 1 #冒泡排序实现,升序版本 2 def bubbleSort(data): 3 # 例如:data = [3,2,1], 很明显循环检查 data[0] > data[0+1] data[1] > data[1+1] 这2个表达式是否成立就行了 4 # 不需要也不可能去检查 data[2] > data[2+1]是否成立,所以第一重for循环的执行次数是列表长度 - 1 5 for i in r
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片,会使用到PIL这个图像处理库,并且编写算法来划分图像的皮肤区域
我曾经收到一份20页的PDF银行对账单,需要将其中的3页转发给另一方,但我不想发送整个文件,因为有些页面包含我不愿意共享的个人信息。因此,我需要一种分割PDF文件的方法。虽然Adobe Acrobat Pro DC允许拆分和合并PDF文件,但需要付费。
小詹一直觉得自己编程能力不强,想在网上刷题,又怕不能坚持。不知道有木有和小伙伴和小詹一样想找个人一起刷题呢?欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!欢迎小伙伴们把自己的思路在留言区分享出来噢!坚持打卡!
前面已经介绍了安装开发环境,运行Python程序。本文开始介绍如何看懂代码及写出自己的代码。
1.概述2.通用序列操作2.1索引2.2 切片2.3 字符串合并2.4 乘法2.5 成员资格2.6 长度、最小值和最大值
昨天是刷题的第 25 天,基本保持了每天一两道,同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索,慢慢熟悉 LeetCode 平台,为了提高刷题学习效率,我决定要改变刷题方式:由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
数据分析中pandas的小技巧,快速进行数据预处理,欢迎点赞收藏,持续更新,作者:北山啦
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中,我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。
(2)字符串与数字进行拼接时,需要将数字转换成字符串:使用 str() 或 repr() 函数
在Power BI设置画布背景或者图表背景时,可以手动输入颜色代码,输入的方式有两种,HEX(十六进制)或者RGB(红绿蓝)。
腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求,TDW也在向实时化方向发展,为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。 TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
散列表是普通数组概念的推广。因为对普通数组能够直接寻址,使得能在O(1)时间内訪问数组中的任何位置。在散列表中,不是直接把keyword作为数组的下标,而是依据keyword计算出对应的下标。
大量数据,里面有多行多列,出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
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上一年由于备战考研,最近论文答辩结束,计划重启公众号。本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作,感兴趣的可以作为参考。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
熟练使用工具决定工作效率,Git 是工作中常见的分布式版本控制系统。本篇文章总结一些常用的命令以及原理。
快速排序的实现同样使用分治法,它的原理是从序列中选择一个值作为基准值,然后分成比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合和与基准值相等的序列集合。
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
GET操作只能对单个文档进行处理,由_ index、_type 和id 三元组来确定唯一文档。 但搜索需要一种更复杂的模型,因为不知道查询会命中哪些文档。
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章,TableScan,Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响,选择率Selectivity和记录数RowCount。
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
数据项(item、field):数据文件中最小单位,反映实体某一方面的属性的数据表示。
与 C/C++ 不同,Python 中的 float 精度更高,范围在 -3.4028235 x 10^38 ~ 3.4028235 x 10^38 之间。
""" 1、字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。 2、字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 3、字典是无序的(不能通过索引取值) 4、字典的键是惟一的 """ 创建和删除 # 创建字典 """ 1、字典的键(key)是唯一的,必须是不可变类型的(字符串,整形,元组),不能是可变类型的(列表,字典)。详见可变和不可变类型 """ dic = {1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 'a'} # 打印内容 pr
设置和配置 git config help 获取和创建项目 init clone 基本快照 add status diff commit reset rm mv 分支和合并 branch checkout merge mergetool log stash tag worktree 共享和更新项目 fetch pull push remote submodule 检查和比较 show log diff shortlog describe 修补 apply cherry-pick diff rebase revert 调试 bisect blame grep
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
python是动态语言,不需要预先声明变量的类型,变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
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字符串类型 字符串是通过一个或多个元素组成的序列。 字符串一般使用的 单引号,双引号,三单引号,三双引号标识。 转义符 r 禁用转义符号 \n 换行 \b 退格 \r 回车 \t 制表符 \? 一个问
在Python开发过程中,为了实现某项功能,经常需要对某些字符串进行特殊处理,如拼接字符串、截取字符串、格式化字符串等。下面将对Python中常用的字符串操作方法进行介绍。
这篇文章来源于云原生社区组织的 Kubernetes 源码研习社的作业,是个人学习Informer机制、理解Informer各个组件的设计的总结。
最近着手的一个项目需要在Spark环境下使用DBSCAN算法,遗憾的是Spark MLlib中并没有提供该算法。调研了一些相关的文章,有些方案是将样本点按照空间位置进行分区,并在每个空间分区中分别跑DBSCAN,但是这种方案容易遇到数据倾斜的问题,并且在分区的边界的结果很有可能是错误的。
在实际处理数据业务需求中,我们经常会遇到这样的需求:将多个表连接起来再进行数据的处理和分析,类似SQL中的连接查询功能。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件,简称 倒排文件(inverted file)。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域,用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里,几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
在关系数据库系统里,索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起,他它并不能满足其特殊要求:
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
5、分别统计列表 [True,False,0,1,2] 中 True,False,0,1,2的元素个数,发现了什么?
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
原文链接:https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/749329 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用。分治思想是将每个
总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并。 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
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