在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
近日,在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题,凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底,很快就完成了。特此小结,以资后鉴!
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
在昨天的文章里面,我们已经知道,可以使用 heapq.merge把两个有序列表合并成新的有序列表。
冒泡排序是通过比较两个相邻元素的大小实现排序,如果前一个元素大于后一个元素,就交换这两个元素。这样就会让每一趟冒泡都能找到最大一个元素并放到最后。
归并排序(Merge Sort)是建立在归并操作上的一种效率很高的排序算法,比较占用内存。该算法是分治法(Divide and Conquer)的一个典型应用。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(如:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
1)「单一职责」(Single Responsibility Principle,简称SRP 。一个类和方法只做一件事 ) 2)「里氏替换」(Liskov Substitution Principle,简称LSP。多态,子类可扩展父类 ) 3)「依赖倒置」(Dependence Inversion Principle,简称DIP。细节依赖抽象,下层依赖上层 ) 4)「接口隔离」(Interface Segregation Principle,简称ISP。建立单一接口 ) 5)「迪米特原则」(Law of Demeter,简称LoD。类之间最少知道,降低耦合 ) 6)「开闭原则」( 抽象架构,扩展实现,总纲:对扩展开放,对修改关闭 )
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
本文列出53个Python面试问题,并且提供了答案,供数科学家和软件工程师们参考。
Python是一种通用的高级编程语言。可以使用Python开发桌面GUI应用程序,网站和Web应用程序,进行数据科学等。此外,Python作为一种高级编程语言,可以通过注意通用来专注于应用程序的核心功能。编程任务。编程语言的简单语法规则使您更容易保持代码库的可读性和应用程序的可维护性。
站在全局角度看,分布式系统的本质是什么?其实说白了,就是两点:“分治”和“冗余”。
作为一种高级编程语言,Python 还可以让你通过处理常见的编程任务来专注应用程序的核心功能。并且,编程语言的简单语法规则进一步简化了代码库的可读性和应用程序的可维护性。
Python是一种通用的高级编程语言。用它可以做许多事,比如开发桌面 GUI 应用程序、网站和 Web 应用程序等。
不卖关子,全都是这个小东西干的,它的名字叫Ghost in the Minecraft(GITM)。
本文为大家介绍20个值得记住的 Python 技巧,可以提升您编程技巧, 并为您节省大量时间。在平常编程过程中,以下技巧大多非常有用。
Redis HyperLogLog是一种使用随机化的算法,以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 基数为3 优点:即使输入元素的数量或者体积非常非常大,计算基数所需的空间总是固定的12 KB 内存。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 缺点:只会根据输入元素来计算基数,并且会有少许的误差。
随着近些年来,数据规模的爆炸式增长(参见下图),如何存储、处理海量数据成为企业不得不面临的问题。作为数据的主要载体,数据库首当其冲面临这个挑战。于是近些年来,以分布式数据库为代表的产品不断涌现,正是为应对这种状况。本文尝试从分布式数据库最为基础的能力—数据分片,谈谈当前现状及各家实现情况如何。下述内容,仅代表个人观点,仅供参考。
本期话题是 Python 的原生类型和内置函数在算法实现中的一些技巧,首先从最常见的 Python 原生类型开始。
在快节奏的现代生活中,时间变得尤为宝贵,尤其是对于那些渴望提升编程技能的人。随着Python的崛起,我们有幸发现一些简洁而强大的代码片段,仅用短短30秒就能让你的技能迈上新的高度。这篇博客将引导你领略这些令人惊叹的Python技巧,助你在编码世界中游刃有余。
在当今快速发展的软件开发领域,架构设计一直是一个不断演化的领域。随着技术的不断发展,我们看到了微服务架构和微前端架构这两种新兴的架构风格的崭露头角。本文将探讨它们之间的关系,以及如何将它们融合在一起,为未来的应用程序架构提供更大的灵活性和可扩展性。
记忆中,一个下班的夜晚,她从人群中轻盈的移动着,那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力,她的双眸中印着银河系的星光。
但编程里面有一些术语或者思想或者理论,在现实中不容易找到类比的东西,此时初学者就很难理解了。
jQuery Mobile JavaScript 库是一种强大的方式,允许用户通过 Web 浏览器直接连接到触摸友好的应用程序,从而让移动和平板设备可以访问移动应用程序。
你呀,你别再关心灵魂了,那是神明的事。你所能做的,是些小事情,诸如热爱时间,思念母亲,静悄悄地做人,像早晨一样清白。
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查,需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响,哪些方法不会
在当今飞速发展的数字时代,企业和开发者不断寻求创新,以满足用户不断增长的需求。为了构建高效、灵活且可扩展的应用程序,架构设计的演变至关重要。本文将探讨下一代架构设计的关键元素,包括云原生、容器化和微前端,并展示如何将它们综合应用以满足现代应用的需求。
字典,大家都用得特别多,花括号包起来的,一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
码老湿,阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后,我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型(String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap)去解决不同场景的统计问题。
将字符串拆分成一个列表,其中每个单词都是一个列表中的元素:txt = "welcome to the jungle"
好久没有写博客了, MDN 上关于 Grid 布局的知识比较零散, 正好根据我这几个月的实践对 CSS Grid 布局做一个总结, 以备查阅.
1. 题目 查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2. 分治算法 分治算法解决问题的思路是:先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题,通过逐一解决这些简单的小问题,最终找到解决整个问题的方案。 3. 普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值,直接返回-1; 将列表中的第一个值赋值给min和max,默认最大和最小; 循环列表,获取当前值和min或max进行对比; 当 min > cur_value,
快速排序是通过分治的方式,根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合,并对子集合递归拆分,当拆分后的每个子集合中元素个数为一时,自然就是有序状态。
通常,我们编写的HTML、CSS、JavaScript等文件,经过浏览器运行之后就会显示出页面,那他们是如何转化为页面的?这背后的原理是什么?这个过程就是浏览器的渲染进程来操作实现的。浏览器的渲染进程的主要任务就是「将静态资源转化为可视化界面:」
归属模块: Access Methods,一种我们用来对数据库数据进行读或写的方式。
正如《你真的知道Python的字符串是什么吗?》所写,Python 中字符串是由 Uniocde 编码的字符组成的不可变序列,它具备与其它序列共有的一些操作,例如判断元素是否存在、拼接序列、切片操作、求长度、求最值、求元素的索引位置及出现次数等等。
ava.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大师Doug Lea主持编写,它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理,最后将子任务结果合并成最后的计算结果,并进行输出。本文中对Fork/Join框架的讲解,基于JDK1.8+中的Fork/Join框架实现,参考的Fork/Join框架主要源代码也基于JDK1.8+。
在 Python 中,字符串的串联是一种常见的操作,它允许您将两个或多个字符串组合成一个字符串。虽然垂直连接字符串(即一个在另一个下面)很简单,但水平连接字符串(即并排)需要一些额外的处理,尤其是在处理多行字符串时。在本文中,我们将探讨在 Python 中执行多行字符串水平连接的不同方法。
专题一:玩转字符串1.检测字符串长度x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."xstr_length(x)#检测字符串内的字符数,空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")str_split(y," ")str_split(y,"
快速排序算法是一种常用的排序算法,比选择算法快得多,快速排序算法使用了分而治之(divide and conquer,D&C)的思想,即一种著名的递归式问题解决方法。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
本题其实就是将上一题的代码照搬过来 ,然后加上一个限制条件, 给了一个障碍物, 碰到障碍物就必须另寻它路。 当然题中没有排除左上角 和 右下角是否有障碍物的情况, 所以我们还需要做判断。
最近遇到个从系统中导出的报表,将不同时间段的天成本分别作了汇总,即多个时间段,对应多个天成本,如下图所示:
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