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
每当我们可视化数据时,我们都会将数据对应值(data value)转换为构成最终图形的可视元素(visual element)。
3 月 21 日是著名音乐家约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的生日,谷歌决定以一种特殊的方式向他致敬:让人人都能以巴赫的风格创作自己的乐曲。 通过机器学习算法,谷歌开发了 Coconet 多功能模型,可以让你用巴赫的风格演奏自己写下的乐谱。你也可以通过这个小工具来体验 AI 算法如何将一些我们熟悉的旋律「巴赫化」,亦或你和巴赫「合作」的乐曲将呈现出怎样更加现代摇滚的曲风。
前情提要: 概率图模型笔记(PART I) & 概率图模型笔记(PART II)隐马尔科夫模型
例如: 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。也就是说,具有较小 ASCII 值的字符将比具有较高 ASCII 值的字符先放置。
所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范,要得到一个符合实际的优秀算法,得经过大量的推理和分析。
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。
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
插入排序算法是一种简单且直观的排序算法。它的时间复杂度为O(n^2),其中n是待排序数组的长度。插入排序在处理小型数据集时具有一定优势,但是对于大型数据集,插入排序的性能会较差。
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/
由于数组在编程中极为常见,并且数组技巧在非数组场合下也常常被使用,因此数组可以作为用数据结构解决问题的重要练兵场所。 一、基础知识概述 1,存储 这是最基本的操作。数组是一组变量的集合,我们可以对其中的每个变量进行赋值。 tenIntegerArray[0] = 5; //把整数5赋值给前面所声明的数组的第1个元素 int tenIntegerArray[10] = {1,2,3,6,12,-57,30987,0,-287,9}; //给数组中的每个元素赋一个特定的值 int tenIntegerA
今天我们聊一个matplotlib绘图问题,就是关于如何对坐标轴标签(常见的x轴标签)按照自定义的顺序走。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列,而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列,便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集,而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法,用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序,提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息,如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说,理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法,也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法,可以提高编程能力,优化算法设计,并在实际应用
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int;浮点数—float两种。
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:
Title: segRDA: An R package for performing piecewise redundancy analysis
箱线图(boxplot)又称盒式图,可以显示数据的分散情况,由五个数值点组成:最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
1.冒泡排序 比较相邻元素,如果第一个比第二个大,就交换位置,每一次交换,当前 package BubbleSort; public class Test { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,3,5,7,3,6,7,4,8,34,6}; Test test = new Test(); test.bubbleSort(arr); for(int i = 0; i < arr.length; i++)
一 交易欺诈简介 1.1 交易欺诈简介 交易欺诈一般是指第三方欺诈,即所发生的交易非持卡人本人意愿的交易。通常是不法分子利用各种渠道窃取卡信息,进行伪造卡作案。 上图是一个从盗取信息到套现的整个流程。
基数排序(Radix Sort)是一种非比较性排序算法,适用于对整数或字符串等数据进行排序。它根据数据的位数进行排序,从低位到高位或从高位到低位,通过分配数据到不同的桶中,然后按顺序合并这些桶,得到有序数组。基数排序是一种稳定的排序算法,适用于整数或字符串排序。本文将详细介绍基数排序的工作原理和Python实现。
近十年里,top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题,其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
本文用来帮助大家理解记忆快速排序,方法和上篇文章一样,着重理解算法基本思想及其代码中的循环控制变量的意义。 基本思想 快速排序属于拿着元素找位置的算法。思路非常简单明了,首先给第一个元素找到它正确的位置并把它放置其中,此时该元素将原数组分为两半,左半边的元素都小于或等于它,右半边的元素都大于它,对这两个子数组重复刚才的操作,直到子数组中只有一个元素,此时排序完成。 由思想到代码 首先,我们用一个forInsert变量存储数组第一个位置上的元素的值。可以通俗理解为我们将第一个位置上的元素“挖”了出来,以便为它
SHAP(Shapley Additive exPlanations) 使用来自博弈论及其相关扩展的经典 Shapley value将最佳信用分配与局部解释联系起来,是一种基于游戏理论上最优的 Shapley value来解释个体预测的方法。
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
我用 Python 实现了冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序。然后简单讲了讲快速排序的优化,我们可以通过小数组采用插入排序来减少递归的开销;对于有一定顺序的数组,我采用三数取中来提高性能;对于包含大量重复数的数组,我用了三路快速排序来提高性能。 最后,我把这些排序算法应用在随机数组、升序数组、降序数组、包含大量重复数的数组上,比较了一下它们的耗时。
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序,以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis,我是谷歌云平台团队的开发者大
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法,数据结构理论篇系列差不多接近尾声了,接下来会分享一些比较特殊的概念,比如KMP、郝夫曼树等等,讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来,请持续关注。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
本系列为C++算法学习系列,会介绍 算法概念与描述,入门算法,基础算法,数值处理算法,排序算法,搜索算法,图论算法, 动态规划等相关内容。本文为C+算法概念与描述部分。
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标(振荡器),在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。 最近4000个 TF = M30 / EURUSD 柱形的报价将被采用。 In <- function(p = 16){ require(TTR) require(dplyr) require(magrittr) adx <-
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究,通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据,探讨了控制图在质量管理中的应用。同时,还对包含订单和故障数据的文件进行了分析,展示了控制图在不同数据集上的应用,并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究,我们希望能够深入了解控制图的作用,为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。
信息学奥赛作为计算机科学领域的一项重要竞赛,旨在锻炼学生的计算思维能力、算法设计和编程技能。在这项竞赛中,合理选择编程语言是成功的关键因素之一。C++作为一种功能强大、灵活性高的编程语言,广泛应用于信息学奥赛中,不仅因为其丰富的数据结构和算法支持,还因为其能够在竞赛环境下实现高效的解决方案。
数据是机器学习模型的燃料。也许你有很多ML技术可以选择并应用于特定问题,但如果你没有很多好的数据,你就无法做的深入。数据通常是机器学习应用程序中改善性能的最大驱动因素。
FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP!
树型结构的关联式容器主要有四种:map、set、multimap、multiset四种容器的共同点是:使用平衡搜索树(即红黑树)作为其底层结果,容器中的元素是一个有序的序列。
前面三点 正确性,可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量,我们知道比较算法的时候,可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话,但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时,A算法和B算法的效率比例也会发生变化,比如数据项增加了50%,可能A算法比B算法快三倍,但是如果数据项减少了50%,可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法,它是一种算法复杂度的相对表示方式,这里我简单介绍一下,后面会根据具体的算法来描述。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
在其加持之下,7B参数的Llama在多个数据集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。
哈希表即散列表(Hash table),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。在SAS中使用哈希表十分简单,你并不需要知道SAS内部是怎么实现的,只需要知道哈希表是存储在内存中的,查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点,在实际应用中可以极大的提高程序运行效率,尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的,因此对内存有一定要求!
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
排序算法大概是hello world之后最经典的编程题目了,但这并不意味着简单如hello world一样的输入输出。排序的各种解决方法涵盖了几乎所有基本的算法思想,你可以在任意一本算法分析与设计的书籍中轻易找到排序算法的例子;同时,熟练掌握各种排序算法可以加深对各种数据结构的理解与运用,对编程能力也会起到很好的锻炼效果。
数据索引的创建有三种方式:data步骤、sql步骤、datasets步骤。 其中还是有点困惑在data与datasets的区别之上,datasets是对逻辑库中数据集进行操作的方式,而data之后是代表程序的开始。
Excel高级筛选功能强大,但却很少被充分利用。Excel高级筛选根据特定的条件快速筛选想要的数据。本文将通过示例来展示一些使用Excel高级筛选可以做的“很酷”的事情。
大家好,我是苏州程序大白。今天是五一假最后一天了。大家做好上班的准备了吗???五一大家去哪里玩了。在评论区分享下。不多说了。下面讲讲C#中基本的排序算法。
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