2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 卡方检验是很常用的一种分析方法，什么情况下使用卡方检验？ 如果你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。...1、SPSS操作步骤 （1）传入数据或输入数据 打开SPSS软件，上传如下图所示的数据格式文件，或者在SPSS软件中手动输入下图所示数据： 第一列存入行（性别）信息，其中1代表男，2代表女；...（3）分析结果 卡方检验分析结果 SPSSAU输出卡方检验分析结果，主要关注两个值，卡方值和p值。 另外输出各种卡方检验统计量过程值和效应量指标。...支持数据可视化 SPSSAU自动将结果表格数据可视化，大家可以根据需要选择各种常用图表： ①堆积柱形图 ②柱形图 ③堆积条形图 ④条形图 如果不喜欢图形样式，还可以根据使用场景选择合适的样式...： 总结：可以看到，SPSS和SPSSAU两个统计分析工具卡方检验的结果是相同的，且使用SPSSAU更简单更智能更方便~ SPSS输出结果 SPSSAU输出结果 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
或者你也可以使用另外一种方法 awk 'BEGIN{RS=">"}NR>1{sub("\n","\t"); gsub("\n",""); gsub("\t", "\n"); print RS$0}' test_multiline.fa...这里当srand设置成123的时候，rand()函数分别为以下的值，所以只有两条序列的随机值是小于0.5的，因此只输出了两条fastq序列： ? 6....02 文件/文件夹操作 1 按照文件第一列的值，将文件分割输出到对应值为文件名的文件中 awk '{print >> $1; close($1)}' test.txt ?...02 根据file2指定的列来过滤file1中的行 awk -F"\t" 'NR==FNR{a[$1$2$3]++;next};a[$1$2$3] > 0' file2 file1 ?...08 替换某一列的值 awk '{gsub(pattern,replace,$5)}1' in.file ?
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码 《Python数据科学手册》读书笔记 数组的计算：广播 另外一种向量化操作的方法是利用 NumPy...NumPy 广播功能的好处是， 这种对值的重复实际上并没有发生， 但是这是一种很好用的理解广播的模型。...如果两个数组的维度数不同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1 如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配，那么数组的形状将会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状 如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配并且没有任何一个维度等于...来进行计数，这个例子中F被解释成0，T被解释成1 np.sum(x < ) 8 # 每行有多少个值小于6 np.sum(x < , axis=) array([, , ]) # 有没有值大于8...， 可以进行简单的索引， 即掩码操作： # 将小于5的值从数组中筛选出来 x[x < ] array([, , , , , ]) and和or对整个对象执行单个布尔运算，而&和|对一个对象的内容执行多个布尔运算
，你有两个选择，向右或者向下，除非你处于最下面一排或者最右边一列，那你只有一种选择（比如处于最下面一排，你只能往右），其他位置，你都有两种选择。...因此，如果根据我们上面的写法，从(2,2)到终点(3,3)，我们会算两次，虽然这样的思路本身是正确，但这样的情况应该是可以优化的。...我们可以得出规律：除了最左边一列和最上面一排的点，只能由起点(1,1)直达以外，其他的点(x,y)都是由(x-1,y)和(x,y-1)两个点直接到达的。...，我们看看维基上的定义 动态规划（英语：Dynamic programming，简称DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法...组合数 因为我们只有向右或向下两种选择，而我们一共要走的路径其实是(m-n-2)，其中有(m-1)的路径是向右，(n-1)的路径是向下，其实可以转变为： 从(m-n-2)中挑出(m-1)，即组合数C((
3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...[列名]进行移除；增加列有两个方法：1，直接frame[列名]=值；2，frame[列名]=Series对象，如果被赋值的列不存在，会生成一个新列。...计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除，并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值，并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique...在DataFrame中，reindex可以改变行索引、列索引，当仅传入一个序列，会默认重建行索引。...另外一种重建索引的方式是使用loc方法，可以了解一下： reindex方法的参数表 常见参数 描述 index 新的索引序列(行上) method 插值方式，ffill前向填充，bfill后向填充
上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。 情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 ?...除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。 首先我们看下title一共有几种不同的值： ? 只有7种。...在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀： ?...（原文表述有误，如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀） 情况六：范围查询 ? 范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。...一般两种情况下不建议建索引。 第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。 运行该例子，使数据集有了两列。第一列是原始观察，第二列是 shift 过新产生的列。...第二行第二列（输入 X）现实输入值是 0.0，第一列的值是 1 （输出 y）。 我们能看到，如果在 shift 2、3 ……重复该过程，要如何创建能用来预测输出值 y 的长输出序列（X）。...Shift 操作器可以接受一个负整数值。这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。...可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。输入值 0 就可以用来预测输出值 1。 技术上，在时间序列预测术语里，当前时间是（t），未来是(t+1, t+n) 它们都是预测时间。
比如： 监督学习问题由输入（X）和输出（y）速成，其算法能学习如何根据输入模式预测输出模式。...我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。 运行该例子，使数据集有了两列。第一列是原始观察，第二列是 shift 过新产生的列。...第二行第二列（输入 X）现实输入值是 0.0，第一列的值是 1 （输出 y）。 我们能看到，如果在 shift 2、3 …… 重复该过程，要如何创建能用来预测输出值 y 的长输出序列（X）。...Shift 操作器可以接受一个负整数值。这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。
字段分别代表什么意义 字段之间的关系是什么？可以用做什么分析？或者说能否满足了对分析的要求？ 有没有缺失值；如果有的话，缺失值多不多？ 现有数据里面有没有脏数据？...也可以用这两条来看： #1.1查看每一列的数据类型 DataDF.dtypes #1.2有多少行，多少列 DataDF.shape # 2.检查缺失数据 # 如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法...空格分割 #定义函数：分割InvoiceDate，获取InvoiceDate #输入：timeColSer InvoiceDate这一列，是个Series数据类型 #输出：分割后的时间，返回也是个Series...如果用0或者"Not Given"等来去填充都不太合适，但这个大概的价格是可以根据其他数据估算出来的。...DataDF.UnitPrice = DataDF.UnitPrice.fillna(DataDF.UnitPrice.mean()) 3）除此，还有一种常见的方法，就是用相邻的值进行填充， 这在时间序列分析中相当常见
01 题目描述 判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。...02 暴力 最直观的也就是按照题目流程的暴力解法，需要去判断每行每列每块有没有重复，那就去拿到每行每列每块的二维数组。判断这三组二维数组中的每个一维数组是有否重复。...col[j][i] = board[i][j]; box[(i/3)*3 + j/3][(i%3)*3 + j%3] = board[i][j]; 也就是说在存这两个二维数组时只有只有第一个中括号的索引是有用的标记着是哪一列或者哪一块...，但它是在一列(块/行)的哪个位置是无所谓的，因为最后单独用了单数组查重的方式(无论顺序怎么样只要是在一个容器，最后容器单独用方法判断是否有重)。...再之后的解法是通过使用值做第二层容器的索引或者key，同一个值如果是同一列（块/行）就会存到同一个地方进而利用了第二层容器索引后可以在存的过程就判断是否有重，在之后这同一种思路在数据结构上有慢慢更好的选择
但其中有一列，数据最全。现在，需要找到这一列，单抽出来做维度。 粗粗地看，很简单，就是个排列组合的问题，俩俩对比，用 6 组，就能求解出来。求解的最佳方法，有两个要求：快和准。...，这次的查询也快很多 但是，上面的做法，太过于繁琐，有没有什么方法，可以一次性就知道，这三列到底有没有差别呢？...于是我又想到了两个方法：count 和 checksum 聚合 要对比这三列有没有不同，最简单的就是计算三列的总数。...于是，我又想到了一种方案，那就是求 CRC 的总和。CRC 方法，简单来说，就是求每个 user id 的哈希值，然后求和。若和一致，则说明两列包含了相同的散值。...而求两列异值，最快的方法，由上可知，便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在，就足以说明集合的包含关系.
本文介绍：两个列表各元素进行字符串的组合 Part 1：示例说明 已知列表list_a = [1, 2, 3, 4]，列表list_b = ['a', 'b', 'c', 'd'] 想获取如下结果['...Part 2：方法1 创建一个空列表list_a_b 对任一列表（这里使用list_a）进行enumerate方式遍历，获取其每个元素的值a，再根据位置信息获取另外一个列表对应元素b，2个元素进行运算输出...输出结果 ?...Part 3：方法2 之前的方法过于复杂，这种循环遍历的方法有没有想起列表推导式，采用其升级方法list_a_b = [str(a) + "+" + b for a, b in zip(list_a,...，将每个列表每个相同位置的元素进行组合，生成一个新的对象，这个对象可以通过list函数转换为每个元素是一个元组的列表。
今天小编就来介绍另外一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是Eager API，另一种则是Lazy API，其中Eager API和Pandas...读取CSV文件总共花费了12秒的时间，数据集总共有两列，一列是用户名称，以及用户名称重复的次数“n”，我们来对数据集进行排序，调用的是sort_values()方法，代码如下 %%time df.sort_values...和Pandas一样输出列名调用的是columns方法，然后我们来看一下数据集总共是有几行几列的， df_titanic.shape output (891, 12) 看一下数据集中每一列的数据类型...填充空值与数据的统计分析 我们来看一下数据集当中空值的分布情况，调用null_count()方法 df_titanic.null_count() output 我们可以看到“Age”以及“Cabin...) 计算某一列的平均值只需要调用mean()方法即可，那么中位数、最大/最小值的计算也是同样的道理，代码如下 print(f'Median Age: {df_titanic["Age"].median
某一列的数据都在100~900，而另一列的数据都在10~99） # sns.heatmap(state_data) sns.heatmap(data=state_data, cmap...# "ticks": np.arange(4.5, 8, 0.5), #color bar中刻度值范围和间隔 # "format": "%.2f", #格式化输出...这个时候就在想有没有一种方法能够解决这个问题呢？...每一列的标准差 return (pd_raw - pd_mean) / pd_std 上面这个函数就是定义一个可以用于将数据（Python中的DataFrame对象）进行标准化与中心化的函数，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化...# "ticks": np.arange(4.5, 8, 0.5), #color bar中刻度值范围和间隔 # "format": "%.2f", #格式化输出
单列数据查询我们可以用如下代码： print(data[['a']]) print(data.loc[:, ['a']]) print(data.iloc[:, 0]) 有没有体会到其中的差异，前两个是在原数据集中切分了两个小数据集出来...在数据查询过程中，每行的行名往往是序列号，即为index数据，所以查询过程中往往采用loc和iloc两种方法： print(data.iloc[1, :]) print(data.loc[1, :])...print(data.iloc[0:1, :]) print(data.loc[0:1, :]) 上面的代码中前两个返回的是Series结构，而后两个返回的是DataFrame结构，另外，有三点需要强调...print(data1.append(data2)) 这也是一种简单的拼接方法，没有主键约束。...几种常用的用法有： 单列分组：然后按照另一列数据计算相应值： print(data1.groupby('a')['b'].mean()) 多列分组：然后按照另一列数据计算相应值： Agg的作用即为封装对应的函数
而在后续的迭代中，活字格加入了粒度精确到行列的模式设置，通过对行列性质的修改，保证页面可以动态且精确的填充至整个展示屏幕中。 页面拉伸模式 在活字格中，可对全局或单个页面设置页面拉伸模式。...在活字格中，范围模式提供了按照像素与占比两种方式来设定范围 活字格的范围模式设置界面 上图中的最大值占比，代表的是当且设置的列，在整个页面占据的比例为1份，也就是说，如果整个页面，只有当前列被设置了占比为...1，那么只有这一列会填充整个页面。...而如果页面中有两列都设置了占比为1，这两列在整个页面中会按照各自占据1/2的范围来填充，如果有一列设置了1份，另一列设置了2份，那么最终的填充效果为设置为1的列占据了1/3，而另外一列占据2/3。...行列自动扩 活字格的每个行列，都可以设置以上3种模式，而占用多行区域的单元格，设置一行或者一列时，这个容器区域内部会自动扩展。比如：表格，图文列表，数据透视表，页面容器单元格，标签页，选项卡等。
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...该方法中几个重要的参数如下所示： 参数 描述 header 默认第一行为columns，如果指定header=None，则表明没有索引行，第一行就是数据 index_col 默认作为索引的为第一列，可以设为...2、DataFrame轴的概念 在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...10 Name: three, dtype: int64 修改数据 可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列，此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上: data = { 'state...NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0 DataFrame填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式： data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...解决方法 可以用的方法简单列举如下： 对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...对于多列或者整个DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
如果想要将结果输出到文件中，可以使用sink("filename")函数，将输出重定向到其它地方，也可以通过调整参数来控制输出的格式和保存的方式，当将所有需要输出的结果保存完成后，可以在命令行中输入sink...DataFrames DataFrame是一种更为灵活的数据结构因为它的不同列可以存储不同类型的数据，这也是在R中最为常见的一种数据结构，使用data.frame()来创建，直接传入每一列对应的vector...，因为DataFrame是有列名的，所以还可以通过列名来进行索引，这种索引方式与python中的DataFrame索引有一些区别： 传入单个索引默认是对列的索引如data[1]将取出第一列的数据。...中的列的值的。...factor()函数有一种对类别型自变量进行编码的感觉,这个主要通过传入labels标签来实现，默认情况下该函数会将传入的值按照字母顺序进行与labels匹配，但是也可以通过levels参数来修改排序方法
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