翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
有一个数组,每一个元素都是一个整数,现在要你寻找一个 ii 和 jj 满足,i<ji<j 且 ai<ajai<aj 并使得 aj–aiaj–ai 最大。
选择排序(Selection Sort)的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录,并将该记录作为已排序部分的最后一个记录(考虑升序排列的情况)。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组:
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
给定一个排序好的数组,两个整数 k 和 x,从数组中找到最靠近 x(两数之差最小)的 k 个数。返回的结果必须要是按升序排好的。如果有两个数与 x 的差值一样,优先选择数值较小的那个数。
看到豌豆花下猫在 Python 猫公众号推的这篇文章,虽说是从文档里节选的,但是对深入学习Python很有价值,也推荐给大家。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试,还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法,看看如何在Python中实现它们。
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position
给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列。这里假设键值都是互不相等的正整数。
You are given two arrays (without duplicates) nums1 and nums2 where nums1’s elements are subset of nums2. Find all the next greater numbers for nums1's elements in the corresponding places of nums2.
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅,并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/faq/design.html
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题,其中有些问题我曾经分享过,例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要,适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来,随时查看,温故知新。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。
今天分享leetcode第7篇文章,也是leetcode第35题—Search Insert Position,地址是:https://leetcode.com/problems/search-insert-position/
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