本文接着更新Pandas进阶修炼120题,Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大,更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力,本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习,如果感兴趣,请一定要敲一遍代码。
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然,用法可能与您不同。 NumPy 函数太多,以至于几乎不可能全部了解,但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。
用python中的字典存储特征是一种常用的做法,其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组,并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
一个 子数组 指的是数组中一段连续的元素。arr[left...right] 指的是 nums 中包含下标 left 和 right 在内 的中间一段连续元素。
有数据的地方就有表格。无论是异常值处理,清除缺省值,还是增删改查,无论是csv还是mysql等各种数据库,无不是以表格的形式存储数据。表格在数据中成为了一个绕不开的话题,因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。
题目地址(牛客网): 数字在升序数组中出现的次数_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)
NumPy(Numeric Python)系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
特征工程是通过对原始数据的处理和加工,将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程,属性是数据本身具有的维度,特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性,通常是通过属性的计算,组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言,好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础
最近看了好多数据结构文章,但是数据结构拾遗系列迟迟憋不出,主要原因是很多数据结构其实非常偏门,不仅日常很难遇到,学起来还涉及很多数学模型,很难有快速的理解方法。
一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
导语:在《Excel公式技巧44:对文本进行排序》中,我们使用COUNTIF函数并结合SMALL/MATCH/INDEX函数对一系列文本进行排序,无论这些文本中是否存在重复值。在《Excel公式技巧45:按出现的频率依次提取列表中的数据》中,我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。本文将在此基础上,提取不重复的数据,并按出现的次数和字母顺序排序数据。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。
【导读】Numpy是python数据分析和科学计算的核心软件包。 上次介绍了numpy的一些基础操作。例如如何创建一个array,如何提取array元素,重塑(reshape)数组,生成随机数(random)等,在这一部分,专知成员Fan将详细介绍numpy的高级功能,这些功能对于数据分析和操作非常重要。 Numpy教程第1部分可以参见专知公众号: Numpy教程第1部分 - 阵列简介(常用基础操作总结) ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置? ---- 1、有时候我们不仅仅需要知道ar
文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模。
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远,数据都没处理好就开始折腾各种算法,从第一开始就有问题,那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊,不积跬步无以至千里,生活中的每个细节,都可能创造人生的辉煌。
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
你用 Python 处理过的最大数据集有多大?我想大概不会超过上亿条吧,今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个
📷 目录 1287.题目描述🍔: 解题思路🍖: 代码附上🍳: 1464 题目描述🥖 解题思路: 代码附上: 1636 题目描述📌: 解题思路🎀: 代码附上: 436 题目描述🎐 解题思路🍜: 代码附上🦪 1287.题目描述🍔: 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例: 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 解题思路🍖: 方法1: 注意看题目要求
主题非常广泛:数据集可能来源于广泛的来源和各种格式,包括文档集合,图像集合,声音片段集合,数值测量集合或几乎任何其他内容。尽管存在这种明显的异质性,但它将帮助我们从根本上将所有数据视为数字数组。
功能强大的N维数组对象。精密广播功能函数。集成 C/C+和Fortran 代码的工具。强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
💟💟前言 友友们大家好,我是你们的小王同学😗😗 今天给大家带来的力扣刷题篇——哈希表 希望能给大家带来有用的知识 小王的主页:小王同学🚗 小王的gitee:小王同学🏩 小王的github:小王同学💦 目录 442 题目描述💥: 解题思路💥: 代码附上💥: 2283题目描述💥: 解题思路💥: 代码附上💥: 884题目描述💥: 解题思路💥: 代码详解💥: 2068 题目描述💥: 解题思路💥: 代码附上💥: 📷 442 题目描述💥: 给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,其中
TDD(Test Driven Development,测试驱动的开发)是软件开发史上最重要的里程碑之一。TDD主要专注于自动单元测试,它的目标是尽最大限度自动化测试代码。如果代码被改动,我们仍可以运行测试并捕捉可能存在的问题。换言之,测试对于已经存在的功能模块依然有效。
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
傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请参阅其他资源部分。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴,则将其视为 0。
TF-IDF (Term Frequency-nversDocument Frequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法,根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语,同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示:
搜索引擎通常检索的场景是:给定几个关键词,找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型, 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词,某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
既然输入的数组是排序的,那么我们很自然地就能想到用二分查找算法。在题目给出的例子中,我们可以先用二分查找算法找到一个3。由于3可能出现多次,因此我们找到的3的左右两边可能都有3,于是我们在找到的3的左右两边顺序扫描,分别找出第一个3和最后一个3。因为要查找的数字在长度为n的数组中有可能出现O(n)次,所以顺序扫描的时间复杂度是O(n)。因此这种算法的效率和直接从头到尾顺序扫描整个数组统计3出现的次数的方法是一样的。
我们拿到一段文本信号后,首先应该进行分词以得到一个个token,然后将这些token用向量表示出来再送入机器学习模型中进行训练。词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
许多有抱负的开发人员似乎有一个很大的误解,即记住标准算法很重要。现在对于一些工作面试可能是这样,但对于真正成为一名成功的开发人员来说并不是特别重要。
今年冬天,哈尔滨冰雪旅游"杀疯了",在元旦假期更是被南方游客"包场"。据哈尔滨市文化广电和旅游局提供大数据测算,截至元旦假日第3天,哈尔滨市累计接待游客304.79万人次,实现旅游总收入59.14亿元。游客接待量与旅游总收入达到历史峰值。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file)。
给定一个长度为 n 的非降序数组和一个非负数整数 k ,要求统计 k 在数组中出现的次数
2.索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说,索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程,除了前面讲到的B数索引、Hash索引等,还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”,大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引,数据量增大后,可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身,每次插入之后,索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题被称为top K问题,例如搜索引擎中,同济最热门的10个查询词,在歌曲库中统计下载量频率最高的前10个数据。 针对这类问题,通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆,即将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用Trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数,最后在所有的top K中求出最终的top K。 例如,1亿个浮点数,如何
TF-IDF(term frequency–inversedocument frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
您应该意识到时间序列不是随机分布数据这一事实,它本质上是按照时间顺序排序的,因而不使用K-折交叉验证。
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0~n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
滤波器:抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率:自变量单位变化期间内,一个周期函数重复相同值序列的次数
初次看到这个问题,我以为很简单,但在Alpha发来示例数据工作表后,才觉得普通的公式难以解决,因为员工对应的客户存在重复,例如“员工2”对应的“客户2”就有3条重复数据。这给这个问题增加了不小的难度!
编者按:Python是机器学习的主流语言,没有之一。今年5月,它首次在PYPL排行榜上超越JAVA,成为全球第一大编程语言。而一个月后,Stack Overflow也分享了最新的编程语言浏览量统计数字,结果显示,Python的月活历史性地超越了Java和JavaScript,真正问鼎榜首。
来源:量子位本文约7500字,建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。 Wolfram语言之父Stephen Wolfram,又来给ChatGPT背书了。 1月,他还专门写过一篇文章,力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha,希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是,“你计算能力不达标,那可以把我的‘超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月,Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题,再
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行。相较于传统Python,NumPy运行效率高,速度快,是利用Python处理数据必不可少的工具。
ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Wolfram语言之父Stephen Wolfram,又来给ChatGPT背书了。 上个月,他还专门写过一篇文章,力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha,希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是,“你计算能力不达标,那可以把我的’超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月,Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题,再次发表万字长文做了番深入浅出的详解。 (为了保证阅读
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