花下猫语：Python 中下划线的用法令人叹为观止，相信你已在各种文章或教程中见识过了。在 2016 年的 3.6 版本之后，Python 还引入了一种新的语法，使得下划线也可以出现在数值中。...）构造器中，下划线可以作为视觉分隔符，对整数、浮点和复数字面量的数字进行分组。...（Python猫注：例如，我们国家习惯将 4 个数字分为一组，即 10000 是 1 万，而不是英语文化中的 10 thousand） 2、其它的分隔符 还有一种建议是使用空格进行分组。...虽然字符串是一种结合相邻字面量的先例，但这种行为可能会导致意外的效果，而下划线则不会。而且，除了那些基本会忽略任何空格的语言外，没有其它语言使用此规则。...c++ 14 引入了单引号来进行分组（因为下划线会与用户定义的字面量产生歧义），由于单引号已经被 Python 的字符串字面量使用了，所以没有考虑它。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?
样品数目多了很多的时候也就意味着分组数目的增加，在文章必备的beta多样性分析结果图中，很有可能会造成不同组样品之间的互相重叠，直观无法有效的看出分组聚类。...在图中整体上使用PCoA来展示样品的beta多样性分析结果，之后分别在上方和右侧添加相须图来展示不同组样品在PC1和PC2轴的分布情况，并给出统计学检验结果，最后在右上角的位置给出PERMANOVA的检验结果...⚠️另外就是最后一行需要根据你自己的分组名自定义排列顺序，关系到分组在图中显示的先后顺序。...PC1和PC2的显著性检验 使用下方代码分别对上一步得到的PCoA结果中PC1和PC2进行组间差异检验，所以这一步一定要在PCoA分析之后运行。...所以一定要先画相须图，然后在后面PCoA图的绘制过程中调用两个相须图的坐标轴范围，以达到4个图的完美匹配。
异或的性质 两个数字异或的结果a^b是将 a 和 b 的二进制每一位进行运算，得出的数字。...32if res > 2 ** 31 - 1else res 为什么Python最后需要对返回值进行判断？...其原因在于Python是动态类型语言，在这种情况下其会将符号位置的1看成了值，而不是当作符号“负数”。 这是不对的。...两个独特的的数字分成不同组 相同的数字分成相同组 这样每一组的数据进行异或即可得到那两个数字。 问题的关键点是我们怎么进行分组呢？ 由于异或的性质是，同一位相同则为 0，不同则为 1....相同的数字分成相同组, 不同的数字会被分成不同组么。 很明显当然可以， 因此我们选择是 1，也就是 说两个独特的的数字在那一位一定是不同的，因此两个独特元素一定会被分成不同组。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?
图1：使用Velodyne VLP-16扫描记录的数据对CVC和DBSCAN进行分割的结果，只有CVC能正确地将五个人分开，即使他们彼此距离很近。...图2示出了使用RBNN分割3D激光雷达点云的示例，RBNN将每个点分组在固定半径r的圆中。第三列显示RBNN的失败案例（红色）和所需案例（蓝色）。 B....第三，我们使用哈希表在相邻的曲率体素中找到每个点的相邻点。最后，我们将每个点及其邻域合并为一个簇。图3显示了通过二维图示运行CVC的示例。 图3：CVC的步骤，使用鸟瞰图。...在第一步中，我们将笛卡尔坐标转换成球面坐标。在第2步中，我们构建一个哈希表，将曲率体素索引映射到每个体素中包含的点的索引。...在第3步中，我们在每个目标体素（包括包含目标点的体素）周围的9个体素内找到相邻点。在最后一步4中，我们将相邻点组合成一个簇。请注意，附近的点被分组为不同颜色的簇。
作为一名平面设计师或任何与此相关的设计师，重要的是您要了解颜色之间的不同组合和关系，以确保您以一种看起来恰到好处的方式将它们组合在一起。...色调是通过在色调中添加白色来制作的，而阴影和色调是通过在色调中添加较深的颜色来创建的。 这可以说是寻找配色方案时最容易做出的选择，在您的设计中采用这条路线几乎没有危险区域。...一个人可能遇到的最大问题是做得过火——一张只有深浅不一的紫色的海报是一件轻而易举的事情。 类比配色方案 类似配色方案是由在色轮中彼此相邻的颜色组合组成。...由于它们在色轮上的物理接近性，它们通常看起来彼此相似，因此形成了好看的配色方案。 在设计中，最好不要均匀分布这些颜色。相反，选择一种颜色占主导地位，而另两种颜色则强调它。...然而，三色配色方案在不打扰和平的情况下实现了这种效果。 拆分互补配色方案 这种配色方案使用两种互补的配色方案，它们在色轮上彼此相邻。
在一个数组 nums 中除一个数字只出现一次之外，其他数字都出现了三次。请找出那个只出现一次的数字。...分组需要满足两个条件. 两个独特的的数字分成不同组 相同的数字分成相同组 这样每一组的数据进行异或即可得到那两个数字。 问题的关键点是我们怎么进行分组呢？...由于异或的性质是，同一位相同则为 0，不同则为 1. 我们将所有数字异或的结果一定不是 0，也就是说至少有一位是 1....我们随便取一个， 分组的依据就来了， 就是你取的那一位是 0 分成 1 组，那一位是 1 的分成一组。 这样肯定能保证2. 相同的数字分成相同组, 不同的数字会被分成不同组么。...一组中,元素A[i] & lowbit(s) == lowbit(s), 即包含lowbit(s)的bit 1. 剩余的是另一组. 而且,两个不同数也一定分在不同组.
在BPD中，来自不同区域的邻近像素彼此之间有相反的距离，同一区域的邻近像素之间有相互指向的方向(即相互指向)。...在实际应用中，在25fps和0.07fps的情况下，提出的Super-BPD实现了与MCG相当或更优的性能。...Super-BPD的集合形成了一个区域邻接图(RAG)，其中的边按相邻Super-BPD的边界的大小方向进行加权。不同区域内邻近像素的BPD近似相反，因此方向相似度较小。...Super-BPD是一个强大的替代经典的超像素。该算法提供了鲁棒的相似度，可以有效地将同一区域内的像素进行分组，并在边界较弱的情况下分离邻近区域。这就在准确性和效率之间取得了很好的平衡。...BPD向量定义为Bp指向p的二维单位向量。对每个像素密集预测BPD，并对其方向进行颜色编码。 超级边缘点分割算法能够在相邻的超级边缘点之间提供鲁棒的方向相似度，从而通过区域划分实现快速的图像分割。
它利用距离矩阵(如欧式距离、Bray-Curtis距离)对总方差进行分解，分析不同分组因素或不同环境因子对样品差异的解释度，并使用置换检验对各个变量解释的统计学意义进行显著性分析。...目的是检测不同分组的响应变量如菌群构成是否有显著差异。因主要用函数adonis进行分析，有时也称为adonis 检验。...计算出P值小于0.05时拒绝原假设，也就是不同组样品在检测空间的中心点或分布显著不同。 该检验需要预先计算试验样品在检测指标定义的多维空间的距离，如欧式距离、Bray-Curtis距离等。...比如，对宏基因组检测的物种丰度数据进行PCA/NMDS/PCoA降维可视化后，不同组的样品之间存在一些重叠，那怎么判断这些组之间的样品构成是否存在显著差别呢？...（样品）彼此独立 每个样品的检测数据有一致的多变量分布（每组数据的离散程度相近） PERMANOVA分析等同于分组变量为解释变量矩阵的哑变量时的基于距离的冗余分析 (db-RDA)。
在本文中，他详细介绍了一种称为 K-Means Clustering（k均值聚类）的算法，其中包括如何衡量算法效果，以及如何确定你需要生成的数据段集数量。...在现实世界的许多应用中，你将面临如图2A所示的情况，因此搞明白如何从非结构化的数据中提取出结构，会有很大的用处。...K均值聚类 K均值聚类给无监督机器学习提供了一个非常直观的应用，在非结构化的数据中归纳出结构。 K均值聚类，正如其名，会将您的数据中相似的观察结果，分配到同组簇中。...您将依次利用这些类中心，来对你的观察值进行分组，将那些与类中心平均距离最近的观察值（图2B中的蓝色和绿色圆圈）确定一个聚类归属。...那些分组在一起的观察值将被聚类，这样的话它们可以在输入中共享相似性（如由它们对同一聚类中心所表现出的接近度），你也为你的数据找到了一组合适的聚类方式。 你使用了多少组簇？
相关技术的文章，而geopandas之所以如此高效易用，成为Python GIS生态中的翘楚，离不开其底层依赖库shapely对其矢量计算功能的支持。...2 shapely 2.0重要新特性一览 通常我们不会专门去安装shapely，在安装geopandas的过程中它就顺带被安装上了，在我的本地示例虚拟环境中shapely原先的版本为1.8.5，通过执行...，这意味着它们「可hash」，譬如可以作为字典的键，或pandas分组运算的分组依据等： 2.3 矢量要素类可作为顶级API使用 从上面的几个例子中你也可以发现，新版shapely中我们可以直接从shapely...推荐阅读 · dill：Python中增强版的pickle 边玩游戏边学Git？...这个开源网站我爱了 在Python中将markdown转换为漂亮的网页
“开源开发人员都是义务劳动者”的观点已经成为编程世界中的陈词滥调，即使是那些伟大的开源举措也无法驳倒这种风靡一时的心态。...但是真理总是掌握在少数人手里——即使是在开源惯例中，也需要参与开源的开发人员主动为其他人贡献他们的技能，一些企业（或企业集团）往往会因此雇用——并支付——这些程序员去研究特定的开源项目（如Linux Kernel...你可以与其他伟大的程序员联网，建立项目之外的关系。这是增加Twitter粉丝的好办法。开源还可以帮助你和那些志趣相投的，优质的联系人建立网络联系。...因为它是开源的，所以大家可以互相学习彼此的技巧，提高自己的编码技能。 教学相长。就像其他职业一样，你在教授别人的过程中，在为开源项目或社区简单地贡献自己的专业知识的同时，也可以学到东西。...而且开源不仅对开发人员有利，对企业而言，也是好事，因为它保证了最高的安全性和质量。 开源并不是完全免费的志愿活动。相反，从长期来看，它能让你渐渐地超越你的同龄人，它会成为一棵真正的摇钱树。
程序员应该做开源项目的 6 个原因 开源开发人员都是义务劳动者”的观点已经成为编程世界中的陈词滥调，即使是那些伟大的开源举措也无法驳倒这种风靡一时的心态。...但是真理总是掌握在少数人手里——即使是在开源惯例中，也需要参与开源的开发人员主动为其他人贡献他们的技能，一些企业（或企业集团）往往会因此雇用——并支付——这些程序员去研究特定的开源项目（如Linux Kernel...你可以与其他伟大的程序员联网，建立项目之外的关系。这是增加Twitter粉丝的好办法。开源还可以帮助你和那些志趣相投的，优质的联系人建立网络联系。...因为它是开源的，所以大家可以互相学习彼此的技巧，提高自己的编码技能。 教学相长。就像其他职业一样，你在教授别人的过程中，在为开源项目或社区简单地贡献自己的专业知识的同时，也可以学到东西。...而且开源不仅对开发人员有利，对企业而言，也是好事，因为它保证了最高的安全性和质量。 开源并不是完全免费的志愿活动。相反，从长期来看，它能让你渐渐地超越你的同龄人，它会成为一棵真正的摇钱树。
许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。...我们来看看结果： 很好，结果看起来很直观，从下图中可以看出，帧5928与帧2048454相同，帧5936与帧2048462相同，以此类推。让我们目视确认。 完美。所以，这个视频肯定是伪造的。...第10、11、110、111帧与其他帧都不同，但彼此相同。这种情况很有可能发生，因为算法并不完美，偶尔也会混淆，认为两个相邻的帧是相同的。我们看看下面这几个数字： 有多少个匹配的桶?
在较下层中，胶囊类型学习识别下层实体，例如眼睛，在较上层中，它们会呈现更多的上层实体，例如脸。 在卷积胶囊层中，每种胶囊类型的权矩阵在输入上进行卷积，类似于内核在 CNN 中的应用。...这会导致每种胶囊类型具有不同的实例。 ? 在胶囊网络中，每个层中胶囊类型的数量是预先定义好的。在两个相邻层中的每种胶囊类型之间，都有一个变换矩阵。...虽然从实现的角度来看，胶囊网络和 transformers 似乎并不十分相似，但这两个系列模型的不同组件之间存在一些功能上的相似性。...在胶囊网络中，来自两个相邻层的每对胶囊类型之间有不同的转换矩阵，因此作为不同胶囊类型实例的胶囊从不同的角度查看前一层的胶囊。...现在，胶囊网络和 transformer 在这方面的不同之处在于，在胶囊网络中，不同类型的胶囊有不同的查看角度，最终，较下层胶囊的分配概率在较上层中的所有胶囊上进行归一化，而不管其类型如何。
— 规则2 — 利用颜色对相关数据点进行分组 颜色可用于对相似值的数据点进行分组，并使用以下两个调色面板呈现这种相似性的程度： 顺序调色板由均匀饱和度的单一色调的不同强度组成...这种对数据的关键洞察在左边的图表中并不是立竿见影的，不能用颜色本身来区分，而是必须使用绿色的强度来阅读地图。...当像散点图一样彼此分开时，细微的差别就变得很难理解了。 当数据点彼此不紧邻时，很难解释顺序的配色方案，如右侧的散点图所示。 这些颜色只能用于可视化相对值，如左图所示。...这导致我们就图表中背景色的使用得出以下结论： 按相同颜色分组的不同对象也应具有相同的背景。 这通常意味着背景颜色的变化必须最小化。...下面显示的是三种不同色盲的人是如何查看同一张地图的。 结论 可视化的动力在于讲述数据背后的故事。 只有深思熟虑地运用色彩，才能帮助强化数据故事中的关键论点。
，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...），与1相邻的是2和3 （2）遍历2之后，进入递归。...与8相邻的是4和5，因为4已经遍历过了，所以遍历5 （5）遍历5之后，进入递归。与5相邻的是2和8，因为2和8都已经遍历过了，所以递归终止。...与3相邻的是6和7，所以遍历6 （11）遍历6之后，进入递归。与6相邻的是3和7，因为3已经遍历过了，所以遍历7 （12）遍历7之后，进入递归。与7相邻的是3和6，因为3和6都已经遍历过了，递归结束。...返回步骤（11） （13）在（11）中，3和7都遍历过了，返回步骤（10） （14）在（10）中，6和7都遍历过，返回步骤（1） （15）在步骤（1）中，没有未遍历过的元素。遍历结束。
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