二、选择排序的原理 在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素 然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...minNum_index = i # 未排序区域从i+1到末尾N处，属于未排序区，在未排序区在选出最小值处 for j in range(i+1,N)...; // 未排序区域从i+1到末尾N处，属于未排序区，在未排序区再选出最小值处 for (int j = i+1; j<arrayLenght; j++)...) 最坏时间复杂度：O(n2) 八、选择排序的稳定性 选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了...比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中两个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序是一个不稳定的排序算法。
优先级队列 在之前的学习中，我们知道队列有着先进先出的特点。那么优先级队列是什么呢？主要体现在修饰词"优先级"三字上面。比如在一组数中，我们规定最大值先出或者最小值先出，并按照这个约束依次出队。...1 Leetcode703 数据流中第k大元素 设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。...你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。...01 题目解析 保存前k个最大的值，每次进来一个元素A，如果元素A比这k个元素中的最小值还要小就踢出去。那么我们如何保存这k个数呢？...每进来一个数，和其中k个数进行排序，假设使用快速排序，其整体的时间复杂度为O(n*k*logk). 采用优先级队列。
") data.to_excel(writer, sheet_name="这是第二个sheet") data.to_excel(writer, sheet_name="这是第三个sheet") writer.save...") data.to_excel(writer, sheet_name="这是第二个sheet") data.to_excel(writer, sheet_name="这是第三个sheet...") 四、 Pandas不覆盖现有sheet在Excel中写入数据 在平常把pandas写入Excel的时候，用到的是 df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='sheet1...解决方法： 利用Pandas包中的ExcelWriter()方法增加一个公共句柄，在写入新的数据之时保留原来写入的数据，等到把所有的数据都写进去之后关闭这个句柄。...个sheet") data.to_excel(writer, sheet_name="这是追加的第2个sheet") 掌握了这些技巧，在平时应用中，操作起来得心应手。
给出N台机器的重量，求将所有机器变为有序的最小代价（机器的重量均为正整数）。 输入 第1行：1个数N，表示机器及房间的数量。...（2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行：每行1个数，表示机器的重量Wi。...；再到元素8，元素8排序以后到了第4个位置，而第四个位置是元素7，所以给8到7之间连一条有向边，同理连完剩下的边可以得到一张图： ?...在这个图中找到一个最小的值，然后用这个值跟着当前的环进行交换，在这个图中很明显是1，我们让第1和第二个环中的最小值6进行交换，然后再像上面一样，交换1和9，花费为:1+9=10，交换1和7，花费为：1+...我们的贪心策略就是在这两个策略之间，找出一个最小值ans = min(ans1, ans2)。
它的工作原理如下：在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素，继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置，重复第二步,直到所有元素均排序完毕。...选择排序思路 在元素集合array[i]–array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素，若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素，则将它与这组元素中的最后一个（第一个）元素交换，在剩余的array...直接选择排序 例如：定义一个数组 int a[6] = { 9,5,7,2,3,6 }; 首先：遍历第一趟数组，找出数组的最小值，与第一个数据交换 然后遍历第二趟数组，继续找出最小值，与第二个数据交换...< n - 1; i++)//从0开始选，选到n-2次 { int mini = i;//设最小值是第1位 for (int j = i + 1; j < n; j++)//首次从1开始到...，中找到最小的数与0下标的数进行交换，接着在1 ~ n - 1下标中找最小值与1下标交换，然后下次就是2 ~ n - 1找最小值与2交换，每次找到最小值丢到最前面，接着交换，随即下标3,4，5…直到n
也可以在公众号后台回复 “iris” 下载相应数据。 2、使用Excel计算统计值 咱们一个个来哈，在使用过程中还是学到了很多东西的，如果你都会了，也建议你看一下，嘻嘻！...，就是最中间两个数的平均值，咱们这里是150个数，所以是排序后第75个数和76个数的平均值，如feature3，两个数分别是4.3和4.4，所以中位数是4.35： ?...在数据中，第37、38、39个数分别为1.5、1.6、1.6。...继续说，无论QUARTILE.EXC还是QUARTILE.INC方法，都需要两个两个参数，第一个是指定的单元格区间，第二个是求第几四分位数，如下面是求第一四分位数： =QUARTILE.INC(A2:A151,1...3、使用Python计算统计值 使用Python的话，咱们分为四个方面来介绍，即使用list、numpy和pandas来计算数列的统计值。
标签：Python，Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近的值。 有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。...我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。 下面是一个简单的数据集，将用于演示这项技术。假设有5天的SPY股票（假想）价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近的值所在的行。...3.对上述第2步的结果进行排序，绝对差值最小的记录就是最接近输入值的记录。 下面显示了上述第2步的结果： 图2 接下来，可以对数据框架使用sort_values()，然后找到第一个（最低值的）条目。...1.在右侧，原始数据框架（或绝对差数据框架，因为它们的索引相同）有一个数字索引0,1,2,3,4。...值6（2022-05-10）行应该转到第二个位置 …… 值64（2022-05-11）行应该转到最后一个位置 图4 然后，可以使用iloc[]属性重新组织数据框架： 图5 如果我们只想要得到最接近的值
代码文件：在一个工作簿中筛选单一类别数据.py - 数据文件：采购表.xlsx import xlwings as xw import pandas as pd app=xw.App(visible=...- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...代码文件：批量统计一个工作簿中所有工作表的最大值和最小值.py- 数据文件：产品销售统计表.xlsx import xlwings as xw import pandas as pd app=xw.App...知识延伸 第8行代码中的cut()是pandas模块中的函数，用于对数据进行离散化处理，也就是将数据从最大值到最小值进行等距划分。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...在3.7.2节中曾使用过figure()函数，这里再详细介绍一下该函数的语法格式和常用参数含义。- 第16行代码中的hist()是Matplotlib模块中的函数，用于绘制直方图。
CSV文件，从第14行开始为温度数据，数据使用科学计数表示，数据之间使用“逗号分隔”，数据组织较为简单2.程序开发思路根据对CSV温度数据的分析，如此我们可以使用“pandas”库来读取所有数据，并将科学计数的数据转换为...10进制表示，将转换完的数据使用图表matplotlib库展示出来即可，3.开发import streamlit as stimport pandas as pdfrom dataprocessing...(index:int,infolist): # 计算每个子列表中第二个元素的最大值 max_values = max(sublist[index] for sublist in infolist...) # 计算每个子列表中第二个元素的最小值 min_values = min(sublist[index] for sublist in infolist) # 计算平均值 average_value...= sum(sublist[index] for sublist in infolist) / len(infolist) # 提取第二个元素到一个列表中 second_elements
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念.../window.htmlhttps://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html使用一般在使用了移动窗口函数rolling...min_periods必须小于等于window值In 9:data.rolling(3, min_periods=2).mean() # 基于min_periods 求平均 图片图片因为在第二个元素...不等于n-1（n为窗口大小），而是等于n。...所以我们需要手动将min_periods设置成: n-1图片具体的解释参考下面的图示：第一个元素0：排除第一个和最后一个元素后，均为NaN，均值为NaN第二个元素1：排除第一个和最后一个元素后，为NaN
recv(fd, rcvBuf, sizeof(rcvBuf), 0); ... } sleep(1); } 在实际测试中发现，当N大于等于3的情况，第2秒之后...延迟确认机制 在《TCP/IP详解卷一：协议》第19章对其进行原理进行了详细描述：TCP在处理交互数据流(即Interactive Data Flow，区别于Bulk Data Flow，即成块数据流...个包是延迟确认的，而第9个包的数据，在Server端(175.24.11.18)虽然早就已放到TCP发送缓冲区里面(应用层调用的send已经返回)了，但按照Nagle算法，第9个包需要等到第个7包(小于...增加1，而第二个RTT内，可以发送两个包，并收到对应的两个ACK，则cwnd每收到一个ACK就增加1，最终变为4，实现了指数增长。...不过在slackware和suse系统下，均未找到这个选项，也就是说40ms这个最小值，在这两个系统下，是无法通过配置调整的。
一、如何使用列表创建⼀个DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个列表，其中包含数据 data = [['A', 1], ['B', 2], ['...四、如何快速查看数据的统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...创建第⼆个Dataframe df2 =pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]}) # 现在将df2附加到df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。
ndarray的形状通过一个元组来描述，元组中的第一个数代表ndarray的第一个维度，第二个数代表第二个维度，以此类推。通过ndarray.shape查看数组的形状。 元素个数。...import numpy as np ndarray_d = np.arange(12) print("ndarray_d数组的内容是：\n", ndarray_d) print("ndarray_d数组中第...[1, 2] = 99 print("修改frame_c中第二行第3个元素后，frame_c是：") print(frame_c) print("frame_c丢弃\"z\"列后的结果是：") print...在Python语言中，主要使用datatime模块来处理时间： datetime对象间的减法运算会得到一个timedelta对象，timedelta对象代表两个时间之间的时间差。...在Pandas中，主要使用从Series派生出来的子类TimeStamp： 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。
import statsmodels.api as sm results = sm.OLS(y, X).fit() #回归模型 TensorFlow TensorFlow是一个开源的数据流图计算库，是...它使用数据流图进行数值分析，TensorFlow使用有向图表示一个计算任务，图的节点表示对数据的处理，图的边Flow描述数据的流向，tensor（意为张量）表示数据，它的多层节点系统可以在大型数据集上快速训练人工神经网络...a[0, 3:5]表示获取第1行，第4和5列的两个值，即[3, 4]。注意数组下标a[0]表示获取第一个值，同样，a[3]是获取第4个值。...Series的一个重要功能是在算术运算中它会自动对齐不同索引的数据。...输出如下类标签为：[1 1 0 0 0]，表示前2个点（1, 4）、（2, 2）为第1类，后三个点（3, 6）、（4, 1）、（5, 3）为第0类。更多聚类知识见后面文章。
pandas可谓如雷贯耳，数据处理神器。 以下符号： =R= 代表着在R中代码是怎么样的。...中字符处理 pandas提供许多向量化的字符操作，你可以在str属性中找到它们 s.str.lower() s.str.len() s.str.contains(pattern) 6、时间序列 时间序列也是...Pandas的一个特色。...时间序列在Pandas中就是以Timestamp为索引的Series。...那么如何在pandas进行索引操作呢？索引的增加、删除。 创建的时候，你可以指定索引。
6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable...v=20190307135750 2.对一维的数据处理成列表 1.pd.Serirs功能 import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([...进行取值和简单处理 1.df.index 取纵坐标 2.df.columns 取横坐标 3.df.values 取填入的数据并且为array格式 4.df.describe() 计数列表的各个列的个数,最大值,最小值等等...前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值 按行取值df.iloc[2, 1] 第3...行第二个 11.df取某个区域 df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2个到第5个,纵向是第二个到第五个 12.df取某个位置的一个值 df['横坐标名称']['纵坐标名称'] df.loc[
第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 【第6天：数据合并】 今天将带来第7天的学习日记...首先可以用 describe() 进行一个描述分析，在第五天的学习中（第5天：Pandas，露两手）已经学过如何对数据进行描述： ?...有两个变量值得我们注意，一个是age，最大值158、最小值6，肯定有问题，另一个是package，最小值是-9，存在缺失。...这样的多选题数据，在分析中肯定一点用没有，处理的方法也是生成哑变量，如何生成？...将在【第8天：数据清洗（2）文本分析】中学习，除此之外，还要学习如何进行分列处理、如何处理文本数据中的空白，如何使用正则表达式。
SciPy库依赖于NumPy，提供方便快捷的N维数组操作。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。...pandas Pandas提供了一套名为DataFrame的数据结构，比较契合统计分析中的表结构，并且提供了计算接口，可用Numpy或其它方式进行计算。...print u'最小值:', a.min() print u'最大值:', a.max() print u'形状', a.shape # 数据切片 print u'切片操作:' # [:-2]后面两个两个值不取...a) print a.dtype a.sort() print u'排序后:', a 运行结果 原始数据: [2 0 1 5 8 3] 最小值: 0最大值: 8形状 (6,) 切片操作: [2 0 1...列: [[3] [6] [9]]0.51.01.63312393532e+16[0 1 2 3] 注意，axis在numpy中表示第n个索引一个数组，在多维数组中，每个axis有一个索引，比如a =
接着，我们使用numpy和pandas来创建两个一维numpy arrays和pandas series ?...通常，负偏度值表示左侧有一个占主导地位的尾巴，可以在第一个集合中看到。正偏度值对应于右侧较长或的尾巴，可以在第二组中看到。...可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。...每个数据集都有三个四分位数，这是将数据集分为四个部分的百分位数： 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。...2) [8.0] >>> statistics.quantiles(x, n=4, method='inclusive') [0.1, 8.0, 21.0] 可以看到第一行中,8就是x的中位数，而第二个例子中
以下文章来源于尤而小屋 ，作者尤而小屋 最近整理了pandas中20个常用统计函数和用法，建议收藏学习~ 模拟数据 为了解释每个函数的使用，模拟了一份带有空值的数据： import pandas...同时默认只能针对数值型的数据进行统计： DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None) percentiles：可选折的百分数，列表形式；数值在0...），是根据字母的ASCII码大小来进行比较的： 先比较首字母的大小 首字母相同的话，再比较第二个字母 Out[7]: sex male age 26 chinese...计算一组数据的方差，需要注意的是：numpy中的方差叫总体方差，pandas中的方差叫样本方差 标准差（或方差）分为 总体标准差（方差）和 样本标准差（方差） 前者分母为n，右偏的；后者分母为n-1，...df["english"]) Out[30]: 17.204650534085253 In [31]: np.std(df["age"]) Out[31]: 1.32664991614216 如何理解
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