np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子
完成人机猜拳互动游戏的开发,用户通过控制台输入实现出拳,电脑通过程序中的随机数实现出拳,每一局结束后都要输出结果。当用户输入n时停止游戏,并输出总结果。
本文内容非常简单,主要介绍接下来要讲的内容。那就是Python的内置数据结构。今天只是简单介绍一下Python都有哪些内置数据结构,这样就可以循序渐进地进行学习,而不是一股脑地把内容塞给大家,这样大家也接受不了。 ---- 如果遇到什么问题,可以邮件进行交流,目前没有评论功能。电子邮件为:lcc@lavenliu.cn 五种线性结构 列表 元组 字符串 bytes bytearray 两种非线性结构 字典 集合 列表、元组、字符串属于线性结构,我们可以对其进行切片操作、解包/封包操作。 序列类型操作符 下表
2.2.3: Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组 NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other sequence-like objects like lists. NumPy数组也可以与其他数组或其他类似于序列的对象(如列表)建立索引。 Let’s take a look at a few examples. 让我们来看几个例子。 I’m first going to define my arr
因此,这道题和下面的 Leetcode 698 几乎相同,Leetcode 698 是划分成 k 组,而这道题是划分成 4 组,因此我们把 Leetcode 698 的代码中 k 改成 4 就是这道题的答案。注意这道题 0 <= 数组长度 <= 15,因此还要加上数组为空的判断即可。
背景 实现一维numpy数组 a = array([1,0,3]) 转换为2维的 1-hot数组 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) python实现示例代码 import numpy as np if __name__ == '__main__': ind = np.array([1, 0, 3]) x = np.zeros((ind.size, ind.max() + 1)) x[np.arange(ind.size), i
出差做PPT,要放一些图片上去,原图太大必须resize,十几张图片懒得一一处理了,最近正好在学python,最好的学习方式就是使用,于是写了一个批量处理图片resize的代码,在写的过程中,熟悉了python自己的os模块和opencv的cv2模块。
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
GCNII汇报ppt版可通过关注公众号后回复关键词:GCNII 来获得,供学习者使用!
本文介绍了如何使用深度学习检测物体,并提供了相关代码和教程。主要包括以下内容:1.基于Faster R-CNN的物体检测;2.使用PyTorch实现Faster R-CNN;3.训练自己的数据集进行物体检测;4.如何优化物体检测的精度;5.使用多GPU进行训练。
在第一篇文章中,大家一定看到了包含Figure,Axes,Axis等的代码,可能会一头雾水,不知道这些分别表示什么。这里就给大家仔细解释一下。掌握了这些之后,绘图就游刃有余啦。
在生活中经常遇到这样的问题,某单位需完成n项任务,恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同,各人完成任务不同(或所费时间),效率也不同。于是产生应指派哪个人去完成哪项任务,使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。
时间复杂度为:插入为 O(logn),计算中位数为 O(1);空间复杂度:O(n)。
这个图来自链接 http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/
我们知道Python作为一个程序语言,讲究的是严谨和逻辑;而艺术画似乎处于另一个维度,更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。一旦我们知道如何用Python做基础,我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象,拥有这些工具的我们其实没有天花板。
最大可除子集。给一个包含不同数字的数组,找一个最大的子集,对于子集中的每个元素对 (Si, Sj) 满足 Si % Sj = 0 或者 Sj % Si = 0,返回这个子集。
之前笔者写过一个pypy的加速方法,可以参阅笔者之前的文章:http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/78078636
常听说,现在的代码,就和唐朝的诗一样重要。 可对我们来说,写几行代码没什么,但是,要让我们真正地去写一首唐诗,那可就头大了。。既然如此,为何不干脆用代码写一首唐诗?
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
RHEL7主机有四块网卡,名为eth0/eth1/eth2/eth3。为四块网卡配置IP地址。
在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的,大量的数据令我们很头疼,所以我们需要把它图形化显示。 Matplotlib是一个Python的图形框架,类似于MATLAB和R语言。 Matplotlib的官网地址是 http://matplotlib.org/ ,下载地址为http://matplotlib.org/downloads.html,选择对应的版本即可安装,我选择的版本为 matplotlib-1.3.1.win32-py2.7.exe。 由于我之前已经安装过NumPy1.8,所以安装Matplo
控制语句主要有条件语句和循环语句。 一、条件语句 1、if语句 格式 if 表达式: 语句1 else: 语句2 如下面的例子: a = raw_input('x : ') if int(a) > 0: print a else: print -int(a) 其中,raw_input()用于获取控制台的输入,由于raw_input()返回的是字符串,则在比较的时候必须使用int()转换,若是不想转换,可以直接使用函数input()。 2、多个
交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
这个东西输出可以脑补一下, 结果是[20,21,22,23], 而不是[10, 11, 12, 13]。 当时纠结了半天,一直没搞懂,后来齐老师稍微指点了一下, 突然想明白了--真够笨的,唉。。好了--正好趁机会稍微小结一下python里面的生成器。
其中,raw_input()用于获取控制台的输入,由于raw_input()返回的是字符串,则在比较的时候必须使用int()转换,若是不想转换,可以直接使用函数input()。
我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式,也就是通过下标来索引对应位置的元素。在numpy数组索引中,以下问题需要主要: 1)对于单个元素索引,索引从0开始,也就是x[0]是第一个元素,x[n-1]对应第n个元素,最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。 2)对于多个元素索引,索引也是从0开始,但是不包含最后一个索引值对应的元素,属于前闭后开区间索引,x[2,5]表示x的第3,4,5三个元素。 3)对于多个维度索引,维度之间用,(逗号隔开),例如X[1:3,4:6] 。 4)支持切片索引。 5)支持布尔值索引。 6)支持负数索引,-a代表d-a位置,d为该维度大小,例如-1代表最后一个元素的索引。 7)支持空位置,例如 x[:3]代表3前面所有的元素,但是不包括3 x[2:]表示2后面所有元素,并包含2。
Python中,要查找list列表中元素的位置,即元素在列表中的索引位置,可以使用list列表类型内置的方法index(),但这个并不能直接使用,因为要考虑到查找的元素可能并不存在于list列表之中,而使用index()方法查找列表中并不存在的元素,Python将抛出ValueError,程序也可能因此终止,为了避免这种情况,可以使用try excerpt语句,对Error进行捕捉处理。
最近小编在后台看到有的小伙伴留言咨询曼哈顿图(Manhattan Plot) 的绘制方法,小编一开始也是比较不了解,奈何我又是一个宠读者的小编,这就汇总了曼哈顿图(Manhattan Plot) R和Python的绘制方法,和大家一起进步。主要内容如下:
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
这道题一看要求输出所有满足题意的组合,很明显 DFS 回溯法进行求解,属于模板题。不过这倒题需要注意几个剪枝情况:
15. filter 方法求出列表所有奇数并构造新列表,a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
1.1 http://chadagreene.com/ClimateDataToolbox.mltbx
python中的staticmethod装饰器(decorator)主要是方便将外部函数集成到类体中, 美化代码结构, 重点在可以不需要类实例化的情况下调用方法
内置据结构大总结 今天不讲解新的内容,主要回顾一下以往讲过的内置数据结构,来个大总结。 五种线性结构 列表 元组 字符串 bytes bytearray 两种非线性结构 字典 集合 列表、元组、字符
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现,因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
Numpy Pandas 和 Matplotlib 是数据分析领域著名的三大模块,今天我们来一起学习下这三剑客
在平时的金融数据处理中,模型构建中,经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用:
问题描述:【DFS、DP】39. Combination Sum 解题思路: 方法1(DFS): Python3 实现: class Solution: def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]: def search(tar): for c in candidates: if a[-1] <= c: #
import sys import keyword import string first_chs = string.ascii_letters + '_' all_chs = first_chs + string.digits def check_id(idt): if keyword.iskeyword(idt): return "%s is keyword" % idt if idt[0] not in first_chs: return "1st
pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的数据结构的Python库,适合处理‘有关系’或者‘有标签’的数据。在利用Python做数据分析的时候,pandas是一个强有力的工具。 pandas库有
响应国家停课不停学的号召,学生们都开始了网上授课,但由于课程繁多,消息繁杂,经常错过课堂签到,针对这一难题,博客主作为Python爱好者,完全使用Python语言写了本篇博客,希望能够帮助小伙伴们完成上课签到问题(注:只是帮你签到,而不是叫你代签,我的出发点是帮助记性不是很好的同学签到,防止漏签被老师点名),所以希望大家能理解博主的苦心。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章,旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
不时更新力扣题库,使用python实现,比较通俗易懂,其中注释是我自己的理解: def two_sum(nums, target): # 构建hashmap存取数字与索引,其中key为nums里的值,value为索引,方便第二次遍历时取值 hashmap = {} # 获取列表里的索引以及数字 for ind, num in enumerate(nums): # 分别赋值 hashmap[num] = ind # 再次遍历列表
访问次序 6.1 序列 访问模式:它的每一个元素可以通过指定的一个偏移量的方式得到。而多个元素可以通过切片操作的方式一次得到,下标偏移量从0开始到总元素数-1结束。 6.1.1 标准类型操作符
实例1:输入3名学生的编号,姓名,以及对应的三门成绩,最后依次输出3名学生的编号、姓名、三门成绩
原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
首先可以想到用回溯法 BFS 求解,如 nums = [0,2,5],使用回溯法可以依次得到 [0]、[0,2]、[0,2,5]、[0,5]、[2]、[2,5]、[5]
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