01:查找特定的值 查看 提交 统计 1 #include 2 using namespace std; 3 int a[10001]; 4 int main() 5...break; 25 } 26 } 27 return 0; 28 } 提问 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 在一个序列（下标从1开始）中查找一个给定的值...，输出第一次出现的位置。...第二行包含n个整数，依次给出序列的每个元素，相邻两个整数之间用单个空格隔开。元素的绝对值不超过10000。 第三行包含一个整数x，为需要查找的特定值。x的绝对值不超过10000。...输出若序列中存在x，输出x第一次出现的下标；否则输出-1。样例输入 5 2 3 6 7 3 3 样例输出 2
，轮流打印特定顺序的信息多少次。...以及控制多轮次数的终结，不能让程序陷入死循环之中。 在仔细理一下： （1）首先三个线程启动后，一定是A线程先打印。如果是其他线程先启动，则必须等待，线程间的通信，我们用共享变量来解决。...A运行 （8）同时，如果要控制几轮打印，则需要在运行时控制循环次数，因为C线程是每一轮的结束标志，循环次数的加和要在C线程里面做。...ok，主要的逻辑基本理清了，我们看下如何用代码实现，先看核心的类： 定义了共享的监视器对象，计数器，共享变量，然后定义了三个方法分别负责打印A,B,C，功能的实现主要用了synchronized + 监视器的...Java的内置锁synchronized来实现的，synchronized关键词虽然使用起来非常简单，但是由于它出现的早，本身也有一些缺点，细心的朋友可能已经发现，上面的通信代码处用的是： monitor.notifyAll
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言 这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...记录每个值出现的次数 语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件 测试： >>>df = pd.DataFrame...NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 只保留至少2个非NA值的行...name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 从特定列中查找缺少的值...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引 快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...# 是否为数值型 s.min # 最小值 s.max # 最大值 s.isna # 是否为空 s.item # 索引的具体信息 s.to_list # 转成列表 s.to_frame #...转成DataFrame数据 s.argsort # 升序排列，然后返回的是每个数据排序后的索引号 s.value_counts() # 统计索引中每个值的个数 s1.append(s2) # 追加索引
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 从列表中创建字典 我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。...更具体地说：希望得到唯一值以及它们在列表中出现的次数。 Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典，值是出现的次数。...，这是Pandas的一维数据结构，然后应用value_counts函数来获得在Series中出现频率的唯一值，最后将输出转换为字典。...(data, "data") Explode函数 如果有一个与特定记录匹配的项列表。...combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。 它最主要的用途是用一个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。
计算某字母出现的次数 题目描述 写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字母，然后输出输入字符串中该字母的出现次数。不区分大小写。...输入描述: 第一行输入一个由字母和数字以及空格组成的字符串，第二行输入一个字母。 输出描述: 输出输入字符串中含有该字符的个数。...示例1 输入 ABCabc A 输出 2 大写字母与小写字母的ASCALL值之差为32。输入中有空格，不能用%s。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index..., # 索引名字 tupleize_cols=True, # 如果为True，则尽可能尝试创建 MultiIndex **kwargs ) 导入两个必需的库： import pandas as...] pandas.RangeIndex( start=None, # 起始值，默认为0 stop=None, # 终止值 step=None, # 步长，默认为1 dtype=None
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...']=['test','test'] ###指定位置插入一行 >>> df A B c test test d 1 4 f 2 5 按特定顺序...inplace：布尔值，默认为False，是否返回新的DataFrame。如果为True，则忽略复制值。...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange...index print(df1.index) # 可以打印出print的值，同时也可以为其赋值 df1.index = Series(['beijing', 'shanghai', 'guangzhou
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype..., 'x', 'y'], dtype='object') pd.RangeIndex 生成一个区间内的索引，主要是基于Python的range函数，其语法为： pandas.RangeIndex(
一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时，我们需要指定索引值，比如下图。...# 数组 # 每个数组对应着一个层级的索引值 arrays = [['北京','北京','上海','上海'],['北大','清华','上交','复旦']] mindex = pd.MultiIndex.from_arrays...df.index = mindex 通过以上三种方式均可为数据添加行索引值，索引值结果一样，如下图。...01列索引筛选 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023'] df['2023'] # 同时筛选列一二级索引 df.loc[:,('2022','计算机')] df['2022','计算机']...df.columns.to_flat_index() ------ Index([('2022', '计算机'), ('2022', '土木'), ('2023', '计算机'), ('2023', '
, 'eyes', "you're", 'under' ] from collections import Counter word_counts = Counter(words) 出现频率最高的3
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...pandas删除空数据行及列dropna() import pandas as pd # 删除含有空数据的全部行 df4 = pd.read_csv('4.csv', encoding='utf...-8') df4 = df4.dropna() # 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部列 df4 = df4.dropna(axis=1) # 可以通过subset参数来删除在age和sex...中含有空数据的全部行 df4 = df4.dropna(subset=["age", "sex"]) print(df4) df4 = df4.dropna(subset=['age', 'body...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大，得到的π值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验，同时，运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写的程序，运行较慢。采用Fortran语言编写程序，会快很多，以下是抛洒不同的点，程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。
pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值 当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...缺失值的判断 为了针对缺失值进行操作，常常需要先判断是否有缺失值的存在，通过isna和notna两个函数可以快速判断，用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>...中的大部分运算函数在处理时，都会自动忽略缺失值，这种设计大大提高了我们的编码效率。...同时，通过简单上述几种简单的缺失值函数，可以方便地对缺失值进行相关操作。
在本文中，我们将学习如何从 Python 中的列表中删除大于特定值的元素。...创建另一个变量来存储另一个输入值。 使用 for 循环循环访问输入列表中的每个元素。 使用 if 条件语句检查当前元素是否大于指定的输入值。...删除大于指定输入值的元素后打印结果列表。...但是，它们仅限于单一的表达方式。与常规函数一样，它们可以接受多个参数。 语法 lambda arguments: expression 此函数接受任意数量的输入，但仅计算并返回一个表达式。...− 使用 lambda 函数检查可迭代对象的每个元素。 使用 filter（） 函数过滤所有值小于给定输入值的元素。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。...统计计算和描述 示例代码： import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns...0.487862 -1.130825 3 -0.758540 -0.479684 1.239135 1.073077 4 -0.007470 0.997034 2.669219 0.742070 常用的统计计算
在当今竞争激烈的行业市场，云计算提供了一个绝佳的机会，不只是为了创新，而是运营业务要比以往任何时候都更加快速、更具成本效益。这是一个非常有效的提供IT服务的平台。...因为用户在云计算中创建新的虚拟服务器，可以具有无与伦比的速度和一致性，以及在IT服务上自动分配资源，如处理能力和存储，云计算可以将新的服务转化为生产，其速度比传统的架构要快得多。...而且，云计算的优势非常适用于多种服务，云计算也可以创造出许多不同形式的新价值。以下的例子说明了云计算如何帮助企业更快速、成本更低运行业务。...这个概念在几年前几乎不可能实现，如今很多组织使用云计算已成为标准的操作程序，在云计算中，创建虚拟服务器的以满足业务需求。...这是因为在绝大多数的时间内，该组织的备份网站的利用率是最小的或没有，而云计算的收费是基于利用率来计费的。
本次讨论的题目是关于数组中查找特定值的经典问题，它不仅考察基本的数组操作，还涉及对程序逻辑和优化的理解。在本文中，我们将详细解读题目，分析不同的解法及其优劣，并从多个角度拓展与优化。...C++ 参考手册 题目描述 B2093 查找特定的值 在一个序列（下标从 0 开始）中查找一个给定的值，输出第一次出现的位置。...1 \leq n \leq 10,000 第二行包含 n 个整数，依次给出序列中的每个元素，两个整数之间用单个空格隔开。 元素的绝对值不超过 10,000。...第三行包含一个整数 x ，为需要查找的特定值。 x 的绝对值不超过 10,000。 输出格式 若序列中存在 x ，输出 x 第一次出现的下标；否则输出 −1。...输入输出示例 输入： 5 2 3 6 7 3 3 输出： 1 输入： 5 1 2 3 4 5 6 输出： -1 通过题目的描述，我们知道其核心目标是找到某个值在数组中的第一个下标（从 0 开始），并返回其位置
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