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计算一个二进制数字1出现次数N种方法

引言 闲来无事,博客园里看到一篇博客。 如何统计二进制 1 个数 感觉解法非常新颖,分享一下。 2. 最基本思路 这个问题描述起来很简单,一句话,实际上解决起来也很简单。 2.1....计算机保存负数方式是2补码,简单来说,一个整数 * -1 后结果为该整数按位取反再加 1: 计算机为什么要这样存储呢?...针对 python 语言, python2 ,我们可以通过 sys.maxint 获取到上面说“预定位数”最大数字来计算 python3 sys.maxint 更换为了 sys.maxsize...那么基本解决思路有下面几个: 利用 java 语言 >>> 操作,让解释器强制高位补 0 预先定义最大移位次数变量 对负数最高位直接置 0,然后使用上述程序,并在最终将结果加 1 方法 1 是最简单...高效新颖解法 下面是最巧妙一个方法,基本思路是把一个整数减去1,再和原整数做与运算,会把该整数最右边一个1变成0。 那么一个整数二进制表示中有多少个1,就可以进行多少次这样操作。

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python数据分析——Python数据分析模块

Seaborn是基于Matplotlib数据可视化库,提供了更高级绘图功能和更美观图表样式。SciPy则是一个用于数学、科学和工程库,提供了许多常用算法和函数。...例如,商业分析,我们可以使用Python数据分析模块来分析销售数据、用户行为数据等,从而制定更有效市场策略。金融风控,我们可以利用这些工具来识别风险点、预测市场走势等。...Numpy 导入时候可以重命名 一般都是重命名成np 1.1Numpy生成数组 Numpy最重要一个特点是其N维数组对象ndarray。...() 删除数据集合空值 value_counts 查看某列各值出现次数 count() 对符合条件统计次数 sort_values() 对数据进行排序,默认升序 sort_index() 对索引进行排序...,默认升序 group_by 对符合条件数据进行分组统计 三、其他模块 3.1Matplotlib/Seaborn模块 在数据分析流程,结果呈现是非常重要步骤。

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pandas使用技巧-分组统计数据

Pandas分组统计 本文介绍是pandas库如何实现数据分组统计: 不去重分组统计,类似SQL中统计次数 去重分组统计,类型SQL统计用户数,需要去重 模拟数据1 本文案例数据使用是...写了一个循环来进行判断: # 写个循环判断是否有重复行数据 for i in range(len(data)): for j in range(len(data)): # 当name、subject...报错解决 我们把小红这物理学科3年级下学期成绩找出来:当使用and连接多个条件时候会出现如下报错!!! ? 将每个条件用()单独包裹起来,同时and需要改成&即可解决: ? 成功解决!...统计每个学生出现次数 ? 统计某位同学成绩次数 找出张三同学全部成绩 统计张三成绩出现次数 ? 统计每个科目有多少同学出现 ?...分步骤解释: 1、找出数据不是null值 ? 2、统计para参数唯一值 ? type(df1) # df1类型是Series型数据 3、使用from_records方法来生成数据 ?

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机器学习基本数学知识

algebra) 第一公式 这是机器学习,最常见公式。...计算梯度后,乘以一个比值(步长),可以得到矫正值,用于反向传播(矫正)权值。 partial differential:偏微分,表示函数某个维度上微分。这时,可将其它维度看做常量。...P(B) : 出现某个单词概率。 P(B|A) : 垃圾邮件出现某个单词概率。 P(A|B) : 出现某个单词邮件,是垃圾邮件概率。...期望值 概率论和统计学一个离散性随机变量期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学称为期待值)是试验每次可能结果概率乘以其结果总和。...,为了处理异常点(跑到另一个分类点),设定容忍值。

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Numpy 简介

换句话说,为了高效地使用当今科学/数学基于Python工具(大部分科学计算工具),你只知道如何使用Python原生数组类型是不够 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...关于数组大小和速度要点在科学计算尤为重要。举一个简单例子,考虑将1维数组每个元素与相同长度一个序列相应元素相乘情况。...NumPy: 以近C速度执行前面的示例所做事情,但是我们期望基于Python代码具有简单性。的确,NumPy语法更为简单!...Numpy 数组 NumPy提供了一个N维数组类型,即ndarray,它描述了相同类型“items”集合。 可以使用例如整数N来索引项目(items)。...vsplit(ary, indices_or_sections) 将数组垂直拆分为多个子数组(逐行)。 平铺阵列 tile(A, reps) 通过重复A重复给出次数来构造数组。

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NumPy 笔记(超级全!收藏√)

ndarray.flags  ndarray.flags 返回 ndarray 对象内存信息,包含以下属性:  属性描述C_CONTIGUOUS ©数据是一个单一C风格连续段F_CONTIGUOUS...ndarray 数组可以基于 0 - n 下标进行索引,切片对象可以通过内置 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。...(下标),并以列表形式储return_inverse:如果为true,返回旧列表元素新列表位置(下标),并以列表形式储return_counts:如果为true,返回去重数组元素原数组出现次数...它们基于 Python 内置库标准字符串函数。  这些函数字符数组类(numpy.char)定义。 ...numpy.average()  numpy.average() 函数根据一个数组给出各自权重计算数组中元素加权平均值。  该函数可以接受一个轴参数。 如果没有指定轴,则数组会被展开。

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Python:Numpy详解

ndarray 数组可以基于 0 - n 下标进行索引,切片对象可以通过内置 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。 ...(下标),并以列表形式储return_inverse:如果为true,返回旧列表元素新列表位置(下标),并以列表形式储return_counts:如果为true,返回去重数组元素原数组出现次数...它们基于 Python 内置库标准字符串函数。  这些函数字符数组类(numpy.char)定义。  ...numpy.average() numpy.average() 函数根据一个数组给出各自权重计算数组中元素加权平均值。  该函数可以接受一个轴参数。 如果没有指定轴,则数组会被展开。 ...numpy.extract() numpy.extract() 函数根据某个条件从数组抽取元素,返回满条件元素。  NumPy 字节交换  几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续字节序列。

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小蛇学python(16)numpy高阶用法

Ax=b最小二乘解 高级数据操作 ndarray数组视图不复制任何数据原因是因为,ndarray不只是一块内存和一个dtype,更准确说它还有跨度信息,这使得数组能以各种步幅在内存中移动。...与其他科学计算环境相反(R或matlab),numpy允许更为灵活地控制数据在内存布局。具体来说,比如展开数组时是按列优先还是按行优先。...image.png 有拼接就有拆分,split函数用于将一个数组沿指定轴拆分为多个数组。...image.png 当然,不幸是,这种创造ufunc手段虽然很灵活,却非常慢。因为它们计算时候都要执行一次python函数调用,这自然会比numpy自带基于C编写ufunc慢很多。...为此,python科学计算社区正在开发一些项目,力求使自定义ufunc性能接近内置那些。

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DJL 之 Java 玩转多维数组,就像 NumPy 一样

为了给 Java 开发者创造同一种使用环境,亚马逊云服务开源了 DJL 一个基于 Java 深度学习库。 尽管它包含了深度学习模块,但是它最核心 NDArray 系统可以被用作 N维数组 标准。...它复刻了大部分在 NumPy 对于 NDArray 支持 get/set 操作。只需要简单放进去一个字符串表达式,开发者 Java 可以轻松玩转各种数组操作。...四、现实应用场景 上述操作对于庞大数据集是十分有帮助。现在我们来看一下这个应用场景:基于单词分类系统训练。在这个场景,开发者想要利用从用户获取数据来进行情感分析预测。...NDArray 到来帮助 DJL 成功转变为 Java 深度学习领域中最好工具。它具备平台自检测机制,无需任何额外设置,便可以应用构建基于 CPU/GPU 代码。...项目地址:https://github.com/awslabs/djl/ 最新版本 DJL 0.6.0 添加了对于 MXNet 1.7.0、PyTorch 1.5.0、TensorFlow 2.2.0

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Numpy库 Numpy最重要一个特点是就是其N维数组对象,即ndarrayndarray一个通用同构数据多维容器,其中所有元素必须是相同类型。...每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小元组,即表示有几行几列)和dtype(一个用于说明数组数据类型对象)。本节将围绕ndarray数组展开。...也可以创建Series时候为值直接创建索引。 b、通过字典形式来创建Series。 (3)获取Series值 通过索引方式选取Series单个或一组值。...8、值计数 用于计算一个Series各值出现次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas一个重要功能,它作用是使你一个轴上拥有两个或多个索引级别。...相当于Excelvlookup函数条件查找条件。 对于层次化索引对象,选取数据方式可以通过内层索引,也可以通过外层索引来选取,选取方式和单层索引选取方式一致。

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Numpy

NumPy 可以用于数值计算一个重要原因是因为他能处理大数组数据: 连续内存块储存数据,独立于其他 Python 内置对象(C 语言编写算法库, C 基础上封装) 可以整个数组上执行复杂计算...,不需要 for loop 速查 图片对应pdf.pdf 介绍 基本用法 NumPy 最重要一个特点就是 ndarray(n 维数组对象,一个快速而灵活大数据集容器) Creating ndarray...np.arrange():类似于内置 range 返回一个 数组数据类型 类型转换–np.astype 可以创建数组时指定数值类型,也可以通过 np.astype()来转换数据类型(该函数会重新创建一个数组...除了利用其他数组进行索引也可以用数组本身作为切片 #print(arr1[arr1<0]) print("="*30) Fancy Indexing:直接使用数字表示行号进行索引查询 Where 函数 numpy.where函数能返回数组<em>中</em>符合<em>条件</em><em>的</em>元素索引...,即(a,b,c) print('排序后<em>的</em>数组为:\n',list(zip(a[d],b[d],c[d]))) #<em>多个</em>键值排序时按照最后<em>一个</em>传入数据确定排序顺序 去重和重复数据 去重:unique函数可以找出数组<em>中</em><em>的</em>唯一值并返回排序后<em>的</em>结果

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最全NumPy教程

NumPy - Ndarray 对象 NumPy 定义最重要对象是称为 ndarray N 维数组类型。它描述相同类型元素集合。可以使用基于索引访问集合项目。...如前所述,ndarray对象元素遵循基于索引。有三种可用索引方法类型:字段访问,基本切片和高级索引。 基本切片是 Python 基本切片概念到 n 维扩展。...如果输入每个维度大小与输出大小匹配,或其值正好为 1,则在计算可它。 如果输入某个维度大小为 1,则该维度一个数据元素将用于该维度所有计算。...它们基于 Python 内置库标准字符串函数。 add() 返回两个str 或Unicode 数组逐个字符串连接 这些函数字符数组类(numpy.char)定义。...numpy.average()函数根据一个数组给出各自权重计算数组中元素加权平均值。该函数可以接受一个轴参数。如果没有指定轴,则数组会被展开。

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随机梯度下降法介绍及其参数讲解「建议收藏」

而在求解机器学习参数优化算法,使用较多就是基于梯度下降优化算法(Gradient Descent, GD)。 算法优势 优点:效率。...梯度下降法求解过程,只需求解损失函数一阶导数,计算代价比较小,可以很多大规模数据集上应用 缺点:求解是局部最优值,即由于方向选择问题,得到结果不一定是全局最优。...为跨多个函数调用可复制输出传递一个int。 learning_rate:string, default=’invscaling’。...当设置为True时,计算所有更新平均SGD权重,并将结果存储coef_u属性。如果设置为大于1整数,则在看到样本总数达到平均值后开始平均。...average_intercept_:ndarray of shape (1,)。平均截距项。仅当average=True时可用。 n_iter_:int。达到停止条件之前实际迭代次数

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学习Numpy,看这篇文章就够啦

计算机科学,数组数据结构(array data structure),简称数组(Array),是由相同类型元素集合所组成数据结构,分配一块连续内存来存储。...NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算基础。 当然这里就有一个问题出现了,Python已有列表类型,为什么需要一个数组对象(类型)?...因为: 数组对象可以去掉元素间运算所需循环,使一维向量更像单个数据 设置专门数组对象,经过优化,可以提升这类应用运算速度,科学计算一个维度所有数据类型往往相同 数组对象采用相同数据类型,...有助于节省运算和存储空间 但是Python内置array模块既不支持多维数组功能,又没有配套对应计算函数,所以基于Numpyndarray很大程度上改善了Python内置array模块不足,将重点介绍...,每个元素值都是val np.concatenate():将两个或多个数组合并成一个数组 3)随机数 Numpy提供了强大生成随机数功能,使用随机数也能创建ndarray

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Pythonnumpy常用函数整理

参考链接: Pythonnumpy.cosh 导入numpy:import numpy as np  一、numpy常用函数  1.数组生成函数  np.array(x):将x转化为一个数组  np.array...  np.where(cond,a1,a2):根据条件cond,选取a1或者a2,返回一个新数组  2.矩阵函数:  np.diag(a):以一维数组形式返回方阵a对角线元素  np.diag(x)...np.argsort(a):升序排列,返回a索引  np.unique(a):排除重复元素之后,升序排列,返回a元素  4.计算函数(元素级计算)  np.abs(a)、np.fabs(a):计算绝对值...进行重复次数。 ...np.repeat(a,repeats,axis=None):a是数组,repeats是各个元素重复次数(repeats一般是个标量,稍复杂点是个list),axis方向上进行重复,若不指定axis

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Python Numpy基础教程

NumPy,维度称为轴,轴数目为rank。...介绍一下ndarray常用属性: ndarray.shape:表示各个维度数组大小,是一个整数元组 ndarray.dtype:描述数组中元素类型对象 ndarray.ndim:数组中轴个数...切片语法和Python list类似,对于高维对象,花样比较多,可以一个或者多个轴进行切片,也可以跟整数索引混合使用(降低维度)。...统计方法来对布尔型数组True值进行计数,常见有三种方法: sum():对True值进行计数 any():测试数组是否存在一个或者多个True all():检查数组所有值是否都是True 花式索引...数组运算 基础运算 Numpy,可以利用ndarray对整块数据执行一些数学运算,语法和普通标量元素之间运算一样。其中,数组与标量运算会将标量作用于各个数组元素。

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

当我们需要将DataFrame某一列作为ndarray进行运算时,会出现格式不一致错误。...我们尝试将列A转换为ndarray进行运算,但是会出现类型不匹配错误。...创建ndarraynumpy,我们可以使用多种方式来创建ndarray对象:通过Python原生列表或元组创建:使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表或元组创建一个ndarray...**sum()**:计算数组元素总和。例如​​a.sum()​​可以计算数组​​a​​中元素总和。ndrray索引和切片ndarray支持基于索引和切片灵活数据访问和操作。...布尔索引:通过指定一个布尔数组来访问数组满足某个条件元素。例如​​a[a > 5]​​可以访问数组​​a​​中大于5元素。花式索引:通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组元素。

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科学计算工具Numpy1.ndarray创建与数据类型2.ndarray矩阵运算ndarray索引与切片3.ndarray元素处理元素判断函数元素去重排序函数4.2016年美国总统大选民意调查

Python) Numpy:提供了一个Python做科学计算基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理库。...高性能科学计算和数据分析基础包 ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速、节省空间 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab矢量运算 线性代数、随机数生成 import numpy...as np 2.ndarray 多维数组(N Dimension Array) NumPy数组是一个多维数组对象(矩阵),称为ndarray,具有矢量算术运算能力和复杂广播能力,并具有执行速度快和节省空间特点...计算机编程,矩阵可以用数组形式定义,矢量可以用结构定义! 1....条件索引 布尔值多维数组:arr[condition],condition也可以是多个条件组合。 注意,多个条件组合要使用 & | 连接,而不是Python and or。

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数据分析之numpy

(注意这里不是矩阵乘法) 矩阵乘法:条件--第一个行数 == 第二个列数 arr14 = np.dot(arr6, arr12) ?...aqrt(x):元素平方根,参数是 number 或 ndarray sign(x):计算各元素正负号, 1(正数)、0(零)、-1(负数),参数是 number 或 ndarray modf(x...append():在数组后面追加元素 insert():指定下标插入元素 delete():删除指定行/列数据 concatenate((arr1, arr2, ...), axis=0):合并多个数组..., x | y setdiff1d(x, y) :集合差,即元素x且不在y. x - y, y - x in1d(x, y) :得到一个表示“x元素是否包含于y”布尔型数组...1 否则为值2 将结果添加到数组 使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于20元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3

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揭秘Numpy「高效使用哲学」,数值计算再提速10倍!

读过很多讲解Numpy教程后,我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践,以Numpy高效使用哲学为主线,重点讲解高频使用函数。...它基于Python,提供远高于Python高性能向量、矩阵和更高维度数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务,向量化操作是用C和Fortran代码实现。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入: from numpy import * numpy包,描述向量,矩阵和更高维度数据集使用术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个...到此,numpy.ndarray看起来非常像Pythonlist, 那我们为什么不用Pythonlist计算,干嘛非要创造一个数组(array)类型呢?...有多个原因: Pythonlist是一个通用结构。

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