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Python求列表的差集、交集与并集？

小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的。...废话不多说，开始今天的题目：问：简单Python求列表的差集、交集与并集？答：先来说说这三者的定义，读过初中数学的应该都知道吧。...差集：A，B是两个集合，所有属于A且不属于B的元素构成的集合，就是差集。 ? 交集：A，B是两个集合，既属于A又属于B的元素构成的集合，就是交集。 ?...并集：A，B是两个集合，把他们所有的元素合并在一起组成的集合，就是并集。 ? 说完了定义，接下来说下Python怎么求两个列表中的差集、交集与并集的方法。...[1,2,3] list2 = [3,4,5] temp = list(set(list1).intersection(set(list2))) print(temp) #[3] 求两个list并集

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12 - 集合之间的并集与交集

如何求集合的并、交，集合之间是否还支持其他操作 x1 = {1, 2, 3} x2 = {3, 4, 5} print('x1和x2合并：', x1 | x2) # 集合之间的合并 print('x1...x1.union(x2)) x1和x2合并： {1, 2, 3, 4, 5} x1和x2合并： {1, 2, 3, 4, 5} print('x1和x2相交: ', x1 & x2) # 集合之间的相交...', x1.intersection(x2)) x1和x2相交: {3} x1和x2相交: {3} print(x1.difference(x2)) # 将x1中有的，在x2中也有的删除即差集，...返回值是x1的子集合 {1, 2} print(x1 ^ x2) # 刨除x1和x2共用的元素，返回值是集合并的子集 {1, 2, 4, 5}

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【Redis】有序集合的交集与并集

article:type:typeid articleid sadd article:type:1 "2" sadd article:type:1 "3" sadd article:type:1 "4" 按文章的点赞与踩计算出文章分数的有序集合...既然是集合，我们能想到操作就是，取交集，并集，差集。 1.zinterstore-交集取这俩集合的交集，就可以完成上面的需求。...然后就可以通过zrevrange命令按分数从大到小: zrevrange article:score:1 0 -1 2.zunionstore-并集上面在交集中没有用到乘法因子，我们将在并集中介绍...(4+6)=10 two 0x2=2 3x3=9 SUM(0+9)=9 3.总结无论是取交集还是并集以元素为基准做并集与交集操作 score值先与weights乘法因子计算，如果有指定乘法因子的执行聚合函数...，aggregate()，默认SUM，还有MIN MAX ps:集合操作是要花费时间的，实际操作时，生成的集合key应该设置过期时间，短时间查询，应该不做交集或并集操作，过期后，才重新做计算。

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RNA-seq 详细教程：详解DESeq2流程（9）

学习目标了解 DESeq2 涉及的不同步骤了解变异的来源并检查 size factors检查基因水平的离散估计了解差异表达分析过程中离散的重要性DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2...一个典型的 RNA-seq 数据集，将在重复中表现出一定数量的生物变异性，因此我们将始终具有小于 1 的离散值。离散值是如何计算的？...DESeq2 假定具有相似表达水平的基因应该具有相似的离散度。蓝点代表缩小的离散值。图片3. 拟合曲线流程的下一步是将曲线拟合到基因方面的离散估计。...略高于曲线的离散估计也会向曲线收缩，以获得更好的离散估计；然而，具有极高离散值的基因则不然。这是由于该基因可能不遵循建模假设，并且由于生物学或技术原因比其他基因具有更高的变异性。...这会令人担忧，并表明数据与模型的拟合不佳。图片下图显示离散值最初下降，然后随着较大的表达值而增加。根据我们的预期，较大的平均表达值不应该有较大的离散——我们期望离散随着均值的增加而减小。

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RNA-seq 详细教程：详解DESeq2流程（9）

学习目标了解 DESeq2 涉及的不同步骤了解变异的来源并检查 size factors 检查基因水平的离散估计了解差异表达分析过程中离散的重要性 DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了...一个典型的 RNA-seq 数据集，将在重复中表现出一定数量的生物变异性，因此我们将始终具有小于 1 的离散值。离散值是如何计算的？...DESeq2 假定具有相似表达水平的基因应该具有相似的离散度。蓝点代表缩小的离散值。 dispersion 3. 拟合曲线流程的下一步是将曲线拟合到基因方面的离散估计。...略高于曲线的离散估计也会向曲线收缩，以获得更好的离散估计；然而，具有极高离散值的基因则不然。这是由于该基因可能不遵循建模假设，并且由于生物学或技术原因比其他基因具有更高的变异性。...这会令人担忧，并表明数据与模型的拟合不佳。 worrisome 下图显示离散值最初下降，然后随着较大的表达值而增加。

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SVG 从入门到后悔，怎么不早点学起来（图解版）

> points 接受的值是一串点集，点集是两两一组表示一个坐标。...l 里的参数会与前一个点的 x 和 y 进行相加，得到一个新的坐标。 H 和 h H 后面只需传入 X坐标即可，它的 Y坐标与前一个点相同。...V 和 v V 后面只需传入 Y坐标即可，它的 X坐标与前一个点相同。...我觉得最简单的是椭圆弧曲线，其实还有贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线等一系列复杂的曲线。但我觉得这对初学者来说可能一下子难以接受，所以我在《Canvas 从入门到劝朋友放弃（图解版）》里也没写。...但如果只用两个点，可以产生无数条曲线。所以需要添加更多的参数来确定如何绘制一条曲线。而在种种方法中，我认为椭圆弧曲线是最简单的。椭圆弧曲线，顾名思义就是和椭圆有关的。

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D3比例尺与坐标轴

但与连续比例尺不同的是，序列比例尺的值域是根据指定的插值器内置且不可配置，并且它的插值方式也不可配置。...这个方法在交互时很有用，比如根据与鼠标像素对应值反推定义域的范围。...；分位数比例尺是将离散的定义域映射到离散的值域；序数比例尺是将离散的定义域映射到离散的值域；分段比例尺是将离散的定义域映射到离散的值域；坐标轴以下为含有坐标轴的柱状图代码示例： import...元素的，获取的是空选择集，此时就要在enter部分上进行操作 .append( "rect" ) // 根据数据个数插入相应数量的rect元素 .attr( "fill...50 }; // 定义svg，并插入g元素 let gs = d3.select( "body" ) .append( "svg" ) .attr( "width

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Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归（SVR）

p=31868 原文出处：拓端数据部落分析师：Chang Gao 随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一...单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。解决方案任务/目标根据所收集到的用户特征用机器学习方法对特定的属性做预测。...将数据处理成算法容易处理模式：朴素贝叶斯数据集朴素贝叶斯方法需要离散化数据，于是按照分为点对于连续数据进行离散化处理。然后将所有的离散变量进行因子化。...随机森林与回归所需数据：直接使用因子化的原始数据。划分训练集和测试集考虑到最终模型会在已知某些变量的同时，预测一些未知的特征，为了更真实的测试模型效果，将数据集分为分训练集和测试集。...同理，由上图可知，在ROC曲线下对于“是否欠费”这个因变量，神经网络模型的分类效果最好，模型的ROC曲线下面积最高，拟合最优。其余模型的拟合效果显著。

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网络入侵检测的机器学习算法评估与比较

因此，引入其他机器学习中的其他优秀分类算法，并使用经典的NSL-KDD数据集对比算法的准确性，分析适用环境，为将来不同场景下的入侵检测分析提供基础。...原网络流量实例与映射转换之后的对比，如图1所示。 1.2.2　数据归一化与离散化数据集体量十分庞大，因此预先对数据进行归一化，可以进一步加强入侵检测的效率和准确性。...本文使用min-max方法对数据进行归一化，与其他归一化方法相比较，其具有计算量小的优点。数据离散化的作用在于将同质的连续值归为一类。本文使用范围离散化对连续型数据进行处理。...图3表示贝叶斯网，其曲线较为平滑。图4的ID3决策树有明显陡峭的转折处。图5的感知机曲线，同时有凹曲线与凸曲线。图6的KNN曲线，与ID3决策树曲线相似。...ID3决策树的ROC曲线图与KNN的ROC曲线图较为相似，在（0，0.1）区间内TPR值迅速上升后曲线趋于平缓。不过，与贝叶斯网相比，当FPR增大时，TPR趋于1的速度较慢。

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JavaScript 编程精解中文第三版十七、在画布上绘图

它提供了在空白的html节点上绘制图形的编程接口。SVG 与画布的最主要区别在于 SVG 保存了对于图像的基本信息的描述，我们可以随时移动或修改图像。...在 HTML 中不存在与标签，但这些标签在 SVG 中是有意义的，你可以通过这些标签的属性来绘制图像并指定样式与位置。...目前有两种得到广泛支持的绘图接口：用于绘制二维图形的"2d"与通过openGL接口绘制三维图形的"webgl"。本书只讨论二维图形，而不讨论 WebGL。...路径路径是线段的序列。2D canvas接口使用一种奇特的方式来描述这样的路径。路径的绘制都是间接完成的。我们无法将路径保存为可以后续修改并传递的值。...选择图像接口所以当你需要在浏览器中绘图时，你都可以选择纯粹的 HTML、SVG 或画布。

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SVG基础知识

，例如D3 Tree 三.SVG元素 SVG有一套自己的元素定义（与HTML元素类似），用来描述二维图形。...（需要提供2个控制点） S与上一条三次贝塞尔曲线连起来（只需要提供第二个控制点和终点，第一个控制点是上一条曲线的第二个控制点的对称点） Q画二次贝塞尔曲线到（...需要提供1个控制点） T与上一条二次贝塞尔曲线连起来（只需要提供终点，控制点是上一条曲线控制点的对称点） Arcto A画椭圆曲线到 ClosePath Z直线连接当前点和起点...;} 但SVG里的style元素与...，通过id来引用之前定义的marker元素，url(#Triangle)叫Functional IRI reference 这里定义了一个箭头，并添到路径曲线的终点处，可选位置为： marker-start

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网络入侵检测的机器学习算法评估与比较

因此，引入其他机器学习中的其他优秀分类算法，并使用经典的NSL-KDD数据集对比算法的准确性，分析适用环境，为将来不同场景下的入侵检测分析提供基础。...原网络流量实例与映射转换之后的对比，如图1所示。 1.2.2　数据归一化与离散化数据集体量十分庞大，因此预先对数据进行归一化，可以进一步加强入侵检测的效率和准确性。...本文使用min-max方法对数据进行归一化，与其他归一化方法相比较，其具有计算量小的优点。数据离散化的作用在于将同质的连续值归为一类。本文使用范围离散化对连续型数据进行处理。...图3表示贝叶斯网，其曲线较为平滑。图4的ID3决策树有明显陡峭的转折处。图5的感知机曲线，同时有凹曲线与凸曲线。图6的KNN曲线，与ID3决策树曲线相似。...ID3决策树的ROC曲线图与KNN的ROC曲线图较为相似，在（0，0.1）区间内TPR值迅速上升后曲线趋于平缓。不过，与贝叶斯网相比，当FPR增大时，TPR趋于1的速度较慢。

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SVG

SVG允许三种类型的图形对象：矢量图形形状（例如由直线和曲线组成的路径）、图像和文本。可以将图形对象（包括文本）分组、样式化、转换和组合到以前呈现的对象中。...SVG 功能集包括嵌套转换、剪切路径、alpha 蒙板和模板对象。 SVG既可以说是一种协议，也可以说是一门语言；既是HTML的一个标准元素，也是一种图片格式。...S命令可以用来创建与之前那些曲线一样的贝塞尔曲线但是，如果S命令跟在一个C命令或者另一个S命令的后面，它的第一个控制点，就会被假设成前一个控制点的对称点。...，并高效的拷贝到当前位置，通常配合xlink:href指定目的元素。...中文意思分别是：“离散”|“线性”|“踏步”|“样条”。 discrete from值直接跳到to值。 linear animateMotion元素以外元素的calcMode默认值。

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面试总结：移动web设计与开发

BMP格式，它是一种与硬件设备无关的图像文件格式，采用的存储格式是位映射存储格式，不可以进行压缩，占用空间很大。...HTMLVideoElement 接口提供了用于操作视频对象的特殊属性和方法。它同时还继承了HTMLMediaElement 和 HTMLElement 的属性与方法。...绘制曲线 arcXXX()圆弧曲线和XXXCurveTo()贝济埃曲线 ? 清除绘制内容 ?...SVG 是万维网联盟的标准 SVG 与诸如 DOM 和 XSL 之类的 W3C 标准是一个整体 SVG是一种基于XML的矢量图形格式，用于在Web和其他环境中显示各种图形；它允许我们编写可缩放的二维图形...而Web Storage中的数据则仅仅是存在本地，不会与服务器发生任何交互。接口更多丰富易用的接口：Web Storage提供了一套更为丰富的接口，使得数据操作更为简便。

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14个最好的 JavaScript 数据可视化库

数据集有多大？基于 SVG 的库通常更适合中小型数据集，因为每个元素都是唯一的节点并存在于 DOM 树中。这也意味着它们允许被直接访问，从而具有更多的灵活性。...Recharts 在使用 D3 作为引擎，并导出了声明性组件。它非常轻巧，可以通过渲染 SVG 元素来创建漂亮的交互式图表。它易于使用而且文档完整。图表是可自定义的，库本身提供了一些很好的例子。...它的静态图表性能表现非常出色，并包含内置的通用图表工具，比如：图例工具提示和标签。在同一页面和大型数据集上处理多个动画图表时可能会出现滞后现象，不过它仍适用于大多数应用场合。...Echarts 百度创建的这个库对于 Web 的数据可视化非常有用。它也提供英文版本，适用于大数据集。它还支持 SVG 和 Canvas 渲染。...它的学习曲线非常流畅，并被许多主要参与者使用，如 Facebook 或微软 —— 甚至有人声称世界上最大的 100 家公司中有 72 家曾经使用过它。

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利用Python绘图和可视化（长文慎入）

例如，我们根据2007年以来的标准普尔500指数收盘价格（来自Yahoo! Finance）绘制一张曲线图，并标出2008年到2009年金融危机期间的一些重要日期。如下所示： ? ?...例如，要将图表保存为SVG文件，你只需输入： In [42]: plt.savefig(‘figpath.svg‘) 文件类型是通过文件扩展名推断出来的。...然后进行规格化，使得各行的和为1（必须转换成浮点数，以避免Python 2.7中的整数除法问题），并生成图表，如下所示： ? ? 说明：通过该数据集可以看出，聚会规模在周末就会变大。...12、直方图和密度图直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。...于是，开发方向就变成了实现数据分析和准备工具（如pandas）与Web浏览器之间更为紧密的集成。

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椭圆曲线加密与NSA后门考古

本文主要介绍椭圆曲线的基本原理以及基于椭圆曲线的密码学实现，包括ECC加密、ECDH秘钥交换以及ECDSA签名算法，并介绍其中潜在的一些安全问题。...有限域接下来我们将椭圆函数的范围从实数集转到有限集，或者称为有限域(finite field)。...这个问题就是椭圆曲线的离散对数问题，这个问题是一个公认的难题，目前没有一个多项式时间的求解算法可以计算出来。与大数分解问题类似，这个难题也只是实践上的，并没有严谨的数学证明不可解。...如果我给你一组椭圆曲线参数(domain parameters)，并告诉你说”OMG! 用它”，这时有一种可能性，即我可能已经秘密地找到了一种方法可以快速地对这条曲线求解离散对数。...实践中不会每次生成新的椭圆曲线进行加密，因为我们实际上需要的是一个足够大的素数p以及子群阶n，并确保不含人为的预置。

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transition属性值

,left,min-width,min-height,max-width,max-height,line-height,height,background-position等属性； 4、integer离散步骤...它们必须有相同的类型（放射状的或是线性的）和相同的停止数值以便执行动画,如：background-image 11、paint server (SVG): 只支持下面的情况：从gradient到gradient...以及color到color，然后工作与上面类似 12、space-separated list of above:如果列表有相同的项目数值，则列表每一项按照上面的规则进行变化，否则无变化 13、a shorthand..., 1.0) 6、cubic-bezier：（该值允许你去自定义一个时间曲线），特定的cubic-bezier曲线。...其是cubic-bezier为通过贝赛尔曲线来计算“转换”过程中的属性值，如下曲线所示，通过改变P1(x1, y1)和P2(x2, y2)的坐标可以改变整个过程的Output Percentage。

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D3.js库-8-完整的柱状图

定义数据集首先，定义我们将要用于描绘的数据集合。每个数据由name和value组成 ?...定义画布SVG 画布的定义需要从svg元素中提取出来d3.select("#mainsvg") 然后再定义其宽和高，注意两种定义的方法：一种是利用+号将字符串转成数值型，一种是直接赋值 ?...定义margin 定义margin的时候需要指定4个属性：top、bottom、left、right。 ? 定义两种比例尺横轴是线性比例尺；纵轴是离散型的比例尺。注意两种比例尺的映射范围 ?...定义svg及其宽高 const svg = d3.select("#mainsvg"); // 取出svg的id号 const width = +svg.attr("width...定义margin：4个属性 // SVG指的是整个作画的空间，定义了margin之后，将作画空间控制在svg-margin之内 const margin = {top:60, right

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可视化图表实现揭秘

内存占用恒定（与像素点个数有关）。 Svg。其基于矢量的图像。适合用来做动态生成，且容易编辑。不失真，放大缩小都清晰。学习成本低，其也是一种 DOM 结构。...包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象，常见的包围盒算法有 AABB 包围盒、包围球以及固定方向凸包 FDH。...其由线段和节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，它的计算参数公式为插值函数，简单理解就是在离散数据的基础上补差连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 B 样条基函数。...2.3.3 样条曲线与获取段了解了如何绘制三次贝塞尔曲线，我们回到实际场景，一个线图会有若干个数量的点连接生成。但只使用 Canvas 提供的功能，并不能满足这个需求。...Canvas 上绘制的图形都是标准的几何图形，点、线、面的检测在几何算法中比较成熟，每个图形在绘制时都会给其生成一个包围盒并保存，当拾取图形时可以直接使用数据运算检测。

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