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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。 图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。 图12 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。

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    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...例如:{2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束 可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

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    如何利用SQL实现余弦相似度匹配

    1.基本原理 余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度，也可以说是根据两个空间向量的夹角来评估两个个体的差异度。...余弦相似度也可以用余弦距离表示，余弦距离通常定义为  ，也就是用 1 减去它们的余弦相似度来得到一个表示距离的数值，该数值范围在[0,2]之间，值越小表示两个向量越 “接近”，相似度越高。...1.数据类型转换 在这里我们可以重新创建一个中间表，来将 field3 列转换为数据类型，并保存到新数据表中： create table_b as select field1, field2...这样就将第三列 field3 的文本分类数据转化为数据1和0，接下来就可以计算相似度了。...2.相似度计算 2.1.点积的计算 想要计算余弦相似度，先要计算两个向量的点积与模，表 table_b 中的 field1、field2 和 field3 可以分别看做是三个向量，则由点积计算的公式可以知道他们的点积为

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    推荐系统中的相似度度量

    这样的表(每一种产品的评分按列排列，每一位用户的评分按行排列)被称为效用矩阵。空格表示某些用户未对某些电影进行评分。 图1:一个实用矩阵，捕获四个用户对七部电影的评分。每一种电影的评分按列排列。...在本文中，我们将学习其中两个：Jaccard距离和余弦距离，具有相似品味的观众距离更近。 Jaccard距离 Jaccard距离是另一个量的函数，这个量被称为Jaccard相似度。...通过标准化，我们的意思是从每个评分中减去该对应观众的平均评分。例如，让我们找到平均评分为10/3的观众A的标准化评分。因此，她的标准化评分为 下面给出了所有值均经过标准化的效用矩阵。...请注意，这会将较高的评分值转换为正值，而将较低的评分转换为负值。 图3:具有标准化值的效用矩阵 由于效用矩阵中的各个值都发生了变化，因此我们预期余弦距离会发生变化。...在某些情况下，我们可以通过根据明确定义的舍入规则来避免此类冲突。 也可以从用户给出的每个评分中减去该用户给出的平均评分来转换评分，这个过程称为标准化，不会影响Jaccard距离，但是会放大余弦距离。

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    基于图的 Affinity Propagation 聚类计算公式详解和代码示例

    因此，Alice 和 Bob 的相似度值为 -(7)。 如果为对角线选择较小的值，则该算法将围绕少量集群收敛，反之亦然。因此我们用 -22 填充相似矩阵的对角元素，这是我们相似矩阵中的最小值。...例如，Bob(列)对Alice(行)的吸引度是-1，这是通过从Bob和Alice的相似度(-7)中减去Alice所在行的最大相似度(Bob和Alice的相似度(-6)除外)来计算的。...这里 i 指的是关联矩阵的行和 k 列。 该等式告诉我们沿列计算所有大于 0 的值的总和，但值等于所讨论列的行除外。...假设我们需要找到 Bob（列）对 Alice（行）的归属度，那么它将是 Bob 的自我归属（在对角线上）和 Bob 列的剩余积极吸引度的总和，不包括 Bob 的Alice行（-15 + 0 + 0 +...每行中具有最高准据值的列被指定为样本。共享同一个实例的行在同一个簇中。在我们的示例中。Alice、Bob、Cary 、Doug 和 Edna 都属于同一个集群。

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    sql技术汇总

    当我们只关心数据表有多少记录行而不需要知道具体的字段值时，类似“select 1 from tblName”是一个很不错的SQL语句写法，它通常用于子查询。...这样可以减少系统开销，提高运行效率，因为这样子写的SQL语句，数据库引擎就不会去检索数据表里一条条具体的记录和每条记录里一个个具体的字段值并将它们放到内存里，而是根据查询到有多少行存在就输出多少个“1”...count()对行的数目进行计算，包含NULL，只要某一行不全为null都会被统计进去。 count(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含NULL值。...count()还有一种使用方式，count(1)这个用法和count()的结果是一样的。 mysql中验证没有发现count(1)与count()明显区别，暂且认为是一样的效率。...) 的返回值为 expr1; 否则其返回值为expr2 10、Mysql中的sum(if())的用法 11、mysql在整数减去null得到是null。

    1.2K20

    Python 谱聚类算法从零开始

    因此，我们必须对数据进行转换，以便从行和列转换为图形。 假设我们有以下数据集。 我们可以清楚地看到数据可以分为三个集群。...如果邻接矩阵的单元格中有1，那么我们在列和行的节点之间绘制一条边。...对于度矩阵的每一行，我们通过对邻接矩阵中相应行的所有元素求和来表示度矩阵的对角线。然后，我们通过从度矩阵中减去邻接矩阵来计算拉普拉斯矩阵。...可以看到，计算的特征值中只有一个为0。与我们的结论完全吻合。下边我们再来验证一个有两个连通分量的示例。...计算得到的特征值和特征向量如下，可以看到特征值中有两个0. ? 接下来我们就根据特征向量对数据进行聚类分析。

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    phoenix二级索引

    例如，以下内容将在v1和v2列上创建一个索引，并在索引中包含v3列，以防止从原始数据表中获取该列： CREATE INDEX my_index ON my_table（v1，v2）INCLUDE（v3）...与全局索引不同，4.8.0版本之前所有的本地索引都存储在一个单独独立的共享表中。从4.8.0版本开始，所有的恩地索引数据都存储于相同数据表的独立列簇里。。...另外，如果一个覆盖的列在数据表中被删除，它也会被从索引表中本删除。...该工具将所有无效行写入文件或输出表PHOENIX_INDEX_SCRUTINY。无效行是在目标表中没有相应行或在目标表中具有不正确值的源行（即覆盖的列值）。...无效行是在目标表中没有相应行或在目标表中具有不正确值的源行（即覆盖的列值）。 该工具具有跟踪其状态的工作计数器。

    3.5K90

    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    输入： 输出： 答案： 16.如何交换2维numpy数组中的两个列？ 难度：2 问题：交换数组arr中的第1列和第2列。 答案： 17.如何交换2维numpy数组中的两个行？...难度：2 问题：在数组arr中交换第1行和第2行。 答案： 18.如何反转2维数组的行？ 难度：2 问题：反转二维数组arr的行。 答案： 19.如何反转二维数组的列？...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）的iris_2d的行。 答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？...输入： 输出： 其中，2和5是峰值7和6的位置。 答案： 64.如何从二维数组中减去一维数组，其中一维数组的每个元素都从相应的行中减去？...难度：2 问题：从二维数组a_2d中减去一维数组b_1d，使得每个b_1d项从a_2d的相应行中减去。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

    在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

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    python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

    在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

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    SQL语言快速入门

    数据库中的每一个表格都具有自己唯一的表格名称，都是由行和列组成，其中每一列包括了该列名称，数据类型，以及列的其它属性等信息，而行则具体包含某一列的记录或数据。以下，是一个名为天气的数据库表格的实例。...所谓限制条件就是当向特定列输入数据时所必须遵守的规则。例如，unique这一限制条件要求某一列中不能存在两个值相同的记录，所有记录的值都必须是唯一的。...除unique之外，较为常用的列的限制条件还包括not null和primary key等。Not null用来规定表格中某一列的值不能为空。...之三 我们日常使用SQL语言的工作过程中，使用最多的还是从已经建立好的数据库中查询信息。下面，我们就来详细介绍一下如何使用SQL语言实现各种数据库查询操作。...这里，我们设定两个字段的别名分别为REGION和SALES，两个数据表的别名分别为A1和A2。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。

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    一脸懵逼学习oracle

    ），它用于将二进制数据存储在数据库外部的操作系统文件中； （3）oracle中伪列就像一个表列，但是它并没有存储在表中     　　a：伪列可以从表中查询，但不能插入，更新和删除它们的值     　　...：> >= 　　（2）其它运算符 　　　　（a）：between and在两个值之间，包含边界 　　　　（b）：in等于值列表中的一个,使用in运算显示列表中的值：     　　　　　　...）自然连接（等同于等值连接） 　　　　　（a）natural join 子句，会以两个表中具有相同名字的列为条件创建等值连接     　　　　（b）在表中查询满足等值条件的数据     　　　　（c）...    　　　　（a）内连接只返回满足连接条件的数据     　　　　　（b）两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行意外还返回左或者右表中不满足条件的行，这种连接称为左或者右外连接     　　　　...（c）两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回两个表中不满足条件的行，这种连接称为满外连接 　　　　oracle的左外连接： 　　　　select a.

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    一起学Excel专业开发13：Excel工时报表与分析系统开发（1）

    隐藏行和列 将用于错误检查和后台数据处理的行和列隐藏起来，不让最终用户看见。如下图2所示的列A、列B、列D和列E，以及行1。 ? 图2 其中，列A和列B为前面文章介绍的程序列，用于错误检查。...列D和列E用于创建数据表，并且可以使数据合并操作更简单，避免让用户重复输入每行的数据。 样式 在工作表中，将不同的样式应用于行列标题、输入区、公式结果区、以及用户界面以外的区域，使工作表一目了然。...三维效果 在工作表中，设置边框颜色来模拟表格网格线，并使之具有三维外观效果。...当前行中所需数据全部输入完成后，还需要对开始时间和结束时间进行比较；当结束时间大于开始时间时，表明这两个时间在同一天，直接用结束时间减去开始时间得到工作时间；如果结束时间小于开始时间，则表明工作开始于前一天...条件格式 从图1中可以看出，周末所在的数据行添加了特殊的背景色，这是使用条件格式实现的。

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