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数组变换

牛牛有一个数组，里面的数可能不相等，现在他想把数组变为：所有的数都相等。问是否可行。牛牛可以进行的操作是：将数组中的任意一个数改为这个数的两倍。

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数组变换

题目首先，给你一个初始数组 arr。然后，每天你都要根据前一天的数组生成一个新的数组。...第 i 天所生成的数组，是由你对第 i-1 天的数组进行如下操作所得的：假如一个元素小于它的左右邻居，那么该元素自增 1。假如一个元素大于它的左右邻居，那么该元素自减 1。...过些时日，你会发现数组将会不再发生变化，请返回最终所得到的数组。...示例 1：输入：[6,2,3,4] 输出：[6,3,3,4] 解释：第一天，数组从 [6,2,3,4] 变为 [6,3,3,4]。无法再对该数组进行更多操作。...第二天，数组从 [1,5,4,3,4,5] 变为 [1,4,4,4,4,5]。无法再对该数组进行更多操作。

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Python图像灰度变换及图像数组操作

在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#...]运行结果：(600, 500) float32 110.0额外的参数‘f'将数组的数据类型转为浮点数由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray...()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。...下面程序中有一些简单的灰度变换：#-*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#读取图片,灰度化，并转为数组im = array...0 255 0 255 100 200 0 255可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗

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Python 图像数组变换及手绘效果实现

四、图像的变换图像可以表示为数组，而数组是可以运算的，经过运算后的数组可以改变图像形状，对图像进行变换。读入图像后，获得像素RGB的值，修改后保存为新的文件。...Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重新生成图片对象 im.save(r'D:\test\002.jpg') # 保存为新的jpg图片变换后得到的图片如下...得到灰度值 print(a.shape, a.dtype) d = (100 / 255) * a + 150 # 区间变换 im = Image.fromarray(d.astype('uint8...')) im.save(r'D:\test\004.jpg') 变换后得到的图片如下： [e1dll2gc5c.jpeg] from PIL import Image import numpy as np...uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0, 255) # 为了避免数据越界

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玩转数据：长宽变换

玩转数据，从这里开始 1，玩转的原则玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。...2，什么是长数据与宽数据可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...长数据（指标类型）需要通过指标找到数值（小张，语文两个指标我们可以找到成绩 120）；宽数据是一种笛卡尔积类型数据，是通过行列的交叉点得到数值（小张与语文的交叉点得到成绩 120）。...3，十八般武艺既然我们知道了什么是长数据和宽数据，接下来我们一起学习一样长宽变换的十八般武艺吧。数据我们就用这个上图的数据。...玩转数据的长宽变换对数据后续的可视化和建模都是重要的第一步。记住一句话：长数据容易绘制可视化图表，宽数据更容易阅读符合阅读习惯。

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使用jolt替换值(10->男女)

好嘞” ( == 我了个C) JOLT脚本方案以下是最终的JOLT脚本方案，可以满足老板的需求。...JOLT有几个operation，今天这儿我们用到的叫shift，这个操作不细究的话，可以这么简单的去理解它的脚本：脚本JSON中的key一层一层的去匹配你的数据中的字段名，然后把匹配到的字段值写到...[] 是数组的意思，中间的#2值表示数组的下标，这里的#2会通过计算获取到第一个*所匹配到的数组下标。...[]是数组的意思，中间的#4值表示数组的下标，这里的#4会通过计算获取到第一个*所匹配到的数组下标。...NIFI中JOLT使用

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数据增强之仿射变换

一般情况下，不同的图像任务和模型有不同的数据增强方法。然而比较通用的有图像的仿射变换，颜色抖动，水平/垂直翻转，随机crop。...其中，仿射变换包括旋转，平移，错切（shear)，尺度变化（scale)。仿射变换特点：直线经过仿射变换仍然是直线。...C54E1C48-0FF9-4118-B83D-332A67C2299C.jpeg 在pytorch中，一般每个变换写一个类，然后多个变换compose在一起。

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Json Jolt教程

Jolt GitHub: https://github.com/bazaarvoice/jolt Jolt online demo: https://jolt-demo.appspot.com Jolt...用处: 将从ElasticSearch、MongoDb、Cassandra等等取出的数据转换后输出出来从大型JSON文档中提取数据供自己使用概览 Jolt : 提供一组转换，可以将它们"链接(chained...这意味着，当Shiftr执行输入数据和Spec的并行树遍历时，它会跟踪在Spec树的每个级别上处理了多少匹配项。如果您想将一个JSON映射转换成一个JSON数组，而不关心数组的顺序，这是非常有用的。...再举两个匹配数组索引的例子：匹配数组每个元素删除其中一个成员: ? 匹配删除索引为0的数组元素： ? cardinality 改变输入JSON数据元素的基数(单个还是数组)。...，看数据是从ES查询出来的输入数据如下,是一个嵌套数组，最外层root数组，里层hits数组，需求是想要把hits数组切分成一个个元素，比如示例中有两个hits数组，一共三个元素，最后结果数组里应该就有三个元素

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Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

pandas整个系列覆盖以下内容：图解Pandas核心操作函数大全图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...2.1 map方法当我们需要把series数据逐元素做同一个变换操作时，我们不会使用for循环（效率很低），我们会使用Series.map()来完成，通过简单的一行代码即可完成变换处理。...总结一下，对于Series而言，map可以完成大部分数据的统一映射处理，而apply方法适合对数据做复杂灵活的函数映射操作。...无论axis=0还是axis=1，其传入指定函数的默认形式均为Series，可以通过设置raw=True传入numpy数组。

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【说站】python数据变换如何实现

python数据变换如何实现 1、数据规范化，即归一化的方法常见方法：最小-规范化、z-score规范化、小数定标规范化 import pandas as pd df=pd.DataFrame(A.data...模块 from sklearn import preprocessing preprocessing.minmax_scale(df) #z-score规范化：结果=（数值-均值）/标准差，处理后数据的均值为...pd #等宽法,5个箱子，标签为0-4 pd.cut(df.AGE,5,label=range(5)) #等频法 pd.qcut(df.AGE,5,label=range(5)) 以上就是python数据变换的实现

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【转载】如何进行数据变换

如何对右偏数据进行变换现在，我们需要分情况讨论一下。...如果数据里有负数或 0 怎么办？我们只需将所有数据加上一个正的常数，使得数据全部为正即可。如何对左偏数据进行变换前面我们讨论了对右偏数据的变换方法，那么左偏的数据又该如何？...数据变换的局限性在今天这一集里，我们讨论了利用数据变换来改善正态性的方法。...第一，数据变换并不能解决所有非正态性的问题。从上面的一些例子里，我们已经能看到，对于特定的某组数据，一个变换方法并不一定能把数据变为服从正态分布。...第二，对数据进行变换后，重新进行原来计划的统计检验，其意义会发生变化。比如说，我们想要比较两组数据的均值是否有差别，但是发现样本分布并不正态，于是对数据做了一个平方根变换。

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NIFI文档更新日志

嵌套数组的实际案例jolt教程新增PutEmail 2019-12-04 新增Processor代码中的一些方法 2019-12-03 新增nifi注解新增新手常见问题页面 2019-12-02 新增...详解,对使用JoltTransformJSON 还有疑惑的同学的解药由上面翻译过来的英文简易版JOLT教程Json Jolt Tutorial 2019-10-20 更新日志单独做出页面已有的模板...9.30所有更新全部写到这里) Processor更新 AttributesToCSV ：流属性转CSV AttributesToJSON：流属性转JSON ConvertJSONToAvro：将 JSON数据转成...AVRO格式 CryptographicHashAttribute：哈希流属性 DistributeLoad：数据分发 EvaluateJsonPath：提取json内容到流属性 ExecuteGroovyScript...SplitJson：切分json数组 UpdateAttribute：更改流属性 General 概览入门用户指南 NIFI 源码系列 NIFI-NAR包概述 nifi nar包加载机制源码解读

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numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式，主要的处理方法有： .reshape(shape) ：不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变 .resize(shape) ：与.reshape...()功能一致，但修改原数组 In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2,...[ 2, 7, 12, 17], [ 3, 8, 13, 18], [ 4, 9, 14, 19]]) .flatten() ：对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变...array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) 到此这篇关于numpy库ndarray多维数组的维度变换方法...(reshape、resize、swapaxes、flatten)的文章就介绍到这了,更多相关numpy ndarray多维数组维度变换内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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神经网络训练之数据变换 Transforms

MindSpore提供了数据预处理的功能，可以通过不同种类的数据变换（Transforms）来对原始数据进行处理，然后使用数据处理Pipeline来实现数据预处理。...在Mnist数据处理过程中，使用了Rescale、Normalize和HWC2CHW变换。下面对其进行详述。...在这里，我们首先使用一个简单的Lambda函数，对输入数据乘2：、总结 MindSpore提供了多种适用于图像、文本等不同类型数据的数据预处理变换算子,包括通用变换、Vision Transforms...这些变换可以灵活组合使用,构建出复杂的数据处理流水线,为下游的模型训练做好数据准备。...总的来说,MindSpore的数据变换功能丰富全面,可以灵活地满足不同数据类型的预处理需求,为机器学习模型的训练做好铺垫。

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使用傅立叶变换清理时间序列数据噪声

傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。...将时域波变换为频域的公式如下：下图很好地说明了傅立叶变换：将一个复杂的波分解成许多规则的正弦波。这是完整的动画，解释了将时域波数据转换为频域视图时会发生什么。...如果我隐藏图表中的颜色，我们几乎无法将噪声从干净的数据中分离出来，但是傅立叶变换在这里可以提供帮助。我们需要做的就是将数据转换到另一个角度，从时间视图（x 轴）到频率视图（x 轴将是波频率）。...这种转变是如何进行的回到变换方程: 原始时域信号由小写 x 表示。x[n] 表示第 n 个位置（时间）的时域数据点。假设有10个数据点。...你不仅可以转换声音数据，还可以转换图像，视频，电磁波，甚至股票交易数据(Kondratiev波)。傅立叶变换也可以用描述运动来解释。大圈就是我们的国家或者这个时代。我们的个体是微小的内圈。

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

数据导入与预处理-第6章-02数据变换 2 数据变换 2.1 数据变换方法（6.2.1 ） 2.1.1 数据标准化处理 2.1.2 数据离散化处理 2.1.3 数据泛化处理（分层） 2.2 轴向旋转（6.2.2...2.1 数据变换方法（6.2.1 ）数据变换的常见处理方式包括：数据标准化处理数据离散化处理数据泛化处理在对数据进行分析或挖掘之前，数据必须满足一定的条件: 比如方差分析时要求数据具有正态性...，可以是数组、DataFrame类或Series类对象。...，可以取值为一维数组或Series类对象。...cut()函数会返回一个Categorical类对象，该对象可以被看作一个包含若干个面元名称的数组，通过categories属性可以获取所有的分类，即每个数据对应的面元。

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JS数组添加数据、数组排序、数组去重

var Data = []; //后台请求返回的result.result.Table for(var i = 0;i < Table.length; i++){ //一维数组...Data.push(Table[i].字段); //二维数组 Data.push({ "value":Table[i].字段}); //多维数组...Table.push(Data); } //数组排序(从小到大) function pup(Data,key){ for (var i = 0; i < Data.length...Data[j]=Data[j+1]; Data[j+1]=temp; }; }; }; return Data; }; //数组去重

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JoltTransformRecord

Syslog5424ReaderGrokReaderJsonTreeReaderScriptedReaderXMLReaderAvroReaderSyslogReaderCSVReaderJsonPathReader 指定用于解析传入数据和确定数据模式的控制器服务...CSVRecordSetWriterAvroRecordSetWriterScriptedRecordSetWriterXMLRecordSetWriterFreeFormTextRecordSetWriterJsonRecordSetWriter 指定用于解析输出数据和确定数据模式的控制器服务...Jolt Specification JSON数据转换Spec。如果选择了Sort转换，则忽略此值。...应用场景：该组件使用开源JOLT库来实现批量JSON转换，JOLT目前是一个不基于流式的非常高效的json转换库，JOLT有自己定义的一套DSL。...使用该组件需要先了解JOLT的知识，并编写出相应的JOLT规范。

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机器学习实战 | 数据探索(变量变换、生成)

1.1、什么是变量变换？在数据建模中，变换是指通过函数替换变量。例如，通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。换句话说，变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。...如果数据具有不同的尺度，则此变换是必须的，但此变换不会更改变量分布的形状。对应处理方法：机器学习之特征工程-数据预处理(无量纲化)。当我们将复杂的非线性关系转化为线性关系时。...1.3、变量变换的常用方法是什么？变换变量有许多方法，如平方根，立方根，对数，合并，倒数等等。来看看这些方法的细节和利弊。对数（log）：变量求对数是用于在分布图上更改变量分布形状的常用变换方法。...例如，将日期（dd-mm-yy）作为数据集中的输入特征，可以生成新特征，如日，月，年，周，工作日，可能与target有更好的关系。此步骤用于突出显示变量中的隐藏关系。 ?...应用标准变换通过查看变量和输出的变化和绘图，是否变量的基本变换创建了更好的关系。最常用的变换包括Log，指数，二次和三次变化。

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数据结构-数组

摘要初衷实现一个静态数组(python 版) 1 初衷工作了一段时间后，发现基础实在是太重要了，老话说: 万丈高楼平地起。地基不牢，肯定跑不快，天花板也愈发明显。...比如现在做的 ae 二次开发，面对一些场景，需要设计数据结构、考虑内存的高效使用、快速存取；准备将数据结构再碾压一遍: ?...那就从最简单的数组开始，自主实现这些数据结构，探索经常使用的api是如何构建的，实现一个好用的Api, 其实也是为客户提供良好服务的体现，服务不应该局限于网络to c ，to b 服务。 2....实现一个静态数组 2.1 示意图 ? 2.2 代码如下: #!...res_str_arr.append(']') return "".join(res_str_arr) def get(self, index): """ 保证数据安全

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