只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
一、前言 前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说,直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常高效、简洁。 rasterio:这是一个开源的影像处理
视频资料:https://tv.sohu.com/v/dXMvMzM1OTQyMDI2LzExMzQxMDY1MS5zaHRtbA==.html 视频的内容介绍:一张照片,横着切成若干条,并且没有打乱,随后隔条分成了两份,然后把这两份各自拼接在一起,出现了跟两张原图一模一样的图片,将两张图竖着切成若干条,并且没有打乱,随后隔条分成了四份,出现了四张跟原图一模一样的图片(等比例缩小)
在快节奏的现代生活中,时间变得尤为宝贵,尤其是对于那些渴望提升编程技能的人。随着Python的崛起,我们有幸发现一些简洁而强大的代码片段,仅用短短30秒就能让你的技能迈上新的高度。这篇博客将引导你领略这些令人惊叹的Python技巧,助你在编码世界中游刃有余。
字符串是有序的字符集合使用单引号【’】、双引号【”】、三引号【”””或者’’’】字符串是不可不变对象Python3.0起,字符串就是Unicode类型(utf8)
交叉验证(所有数据分成n等分 ) 最常用的为10折交叉验证 举例: 4折交叉验证(分成4等分时): 最后求出4个准确率的均值 网格搜索:调参数 对模型预设几种超参数组合,每组超参数都采用交叉验证来进行评估,选出最优参数组合建立模型 API from sklearn.model_selection import GridSearchCV # coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors impor
NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作,可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。他有以下几个特点:
一、numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
print('hello,python') # print 执行后会换行
切片无疑是 Go 语言中最重要的数据结构,也是最有趣的数据结构,它的英文词汇叫 slice。所有的 Go 语言开发者都津津乐道地谈论切片的内部机制,它也是 Go 语言技能面试中面试官最爱问的知识点之一。初级用户很容易滥用它,这小小的切片想要彻底的理解它是需要花费一番功夫的。在使用切片之前,我觉得很有必要将切片的内部结构做一下说明。
Python转Java,记录一下在Python常用的函数/方法在Java怎么用。 字符串转数字(String转Int) 用Integer.parseInt() String str = "123"; try { int a = Integer.parseInt(str); } catch (NumberFormatException e) { e.printStackTrace(); } 用Integer.valueOf() String str = "123"; try {
在 Android 中的 Gradle 配置中 , 最常用的用法是 , 将 build.gradle 中的 dependencies 依赖中的 org.codehaus.groovy:groovy-all:3.0.5 函数库进行处理 ;
插入排序也是一种非常容易理解的算法,核心思想就是每次将新的元素往原本有序的数组中插入。
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-partitioning/
首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树,相信理论知识大家应该都清楚,就是以 后序数组的最后一个元素为切割点,先切中序数组,根据中序数组,反过来在切后序数组。一层一层切下去,每次后序数组最后一个元素就是节点元素。
以不正义开始的事情,必须用罪恶使它巩固。 ——莎士比亚《麦克白》 最近很多事似乎印证了这句话,一句谎言最后要用一百句谎言来圆谎。 本文为读 lodash 源码的第二篇,后续文章会更新到这个仓库
2023-03-28:有一根长度为 n 个单位的木棍,棍上从 0 到 n 标记了若干位置。
Amusi 今天不推论文速递、不推论文精读,不聊知识点。Amusi 知道关注CVer的同学们都是机器学习、深度学习、CV或者NLP方向的研究者,毋庸置疑,Python作为一个很"入门"且很"硬"的编程语言,大家都要熟练掌握。
第十五届蓝桥杯大赛章程(个人赛) 蓝桥杯大赛个人赛(软件类/电子类)比赛管理办法 竞赛科目 第十五届蓝桥杯大赛(个人赛)竞赛大纲 蓝桥杯大赛历届真题
python中的数据操作基本都用numpy来做,在做深度学习的过程一定也绕不过numpy。这篇分几个部分介绍numpy · numpy array 的基本属性,包括 shape, size, dim, data type · 通过 index 获取 numpy array 的数据 · 分割 numpy array,获取 sub array · 变换 numpy array 的维度 · 合并 numpy array,合并多个数组
人生苦短,为什么我要用Python?很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言,其设计的核心理念是代码的易读性,以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
给定两个整数数组 inorder 和 postorder ,其中 inorder 是二叉树的中序遍历, postorder 是同一棵树的后序遍历,请你构造并返回这颗 二叉树 。
NumPy的主要对象是同质的多维数组。它是一个有明确索引的相同类型的元素组成的表。在NumPy中维度称之为轴,轴数称之为列。
请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
T1:整理字符串,T2:找出第N个二进制字符串中的第K位, T3:和为目标值的最大数目不重叠非空子数组数目,T4:切棍子的最小成本(区间dp)
全国排名: 304 / 5614,5.42%;全球排名: 956 / 15616,6.12%
这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录,分享出来,方便自己记忆查阅,也方便有类似想法的朋友 避坑。
虽然放假,在家里小玮同学也没有休息,这一次给大家带来的是利用爬虫爬取地图软件的相关数据,并制作成图表进行分析。
动态规划是求解最优化问题的方法,这类问题有很多可行解,每个解都有一个值,我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解,而不是最优解,因为可能有多个解都达到最优值。 钢条切割问题 Serl
1、求一个无序数组的中位数, (若数组是偶数,则中位数是指中间两个数字之和除以2,若数组是奇数,则中位数是指最中间位置。要求:不能使用排序,时间复杂度尽量低
昨天在 github 上准备找找 C# 9 又有哪些新语法糖可以试用,不觉在一个文档上看到一个很奇怪的写法: foreach (var item in myArray[0..5]) 哈哈,熟悉又陌生,玩过python的朋友对这个 [0..5] 太熟悉不过了,居然在 C# 中也遇到了,开心哈,看了下是 C# 8 的新语法,讽刺讽刺,8 都没玩熟就搞 9 了,我的探索欲比较强,总想看看这玩意底层是由什么支撑的。
2.从脚本执行结果赋值变量 branch = “/jen_script/return-branch.sh $group $job”.execute().text
要修改字符串,可先将其转换成 []rune 或 []byte,完成后再转换为 string。无论哪种转换,都会重新分配内存,并复制字节数组。
快速排序的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分:分割点左边都是比它小的数,右边都是比它大的数。
今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具,它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中,它的速度有了显著的提升(比之前的版本快了 400 倍!),并且切割逻辑也得到了改进,错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣,可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外,还有一个带有图形用户界面的版本,让操作更加方便。
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱(只兼容python3) 1.4 负数索引 1.5 切割列表 1.
声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱(只兼容python3) 1.4
当我点开xshell运行服务器的时候bash就被加载到了内存中,此后我在bash上执行的所有程序都是作为bash的子进程。在bash这个进程内创建子进程,并让子进程去执行全新的代码,这不就是程序替换吗?
最近的瓜可谓真有意思,南山头铁鹅也默默吞下下了1000瓶老干妈。此时用这张1000张老干妈辣椒酱图片组成的企鹅来表达最适合不过了
前几天有同学在群里问一个Java面试题,上面的思路很正确大概分为几步: 1、分割字符串: 用到的方法是String类的 public String[] split(String regex) 方法,方法参数是按照什么规则进行切割,在这个面试题是按照" "来切割的,方法返回一个切割后的字符串数组。 2、对切割后的字符串数组进行排序: 对于数组或者几个的排序大家肯定都会想到Arrays类的 public static void sort(int[] a) 方法,或者Collections类的 public
希尔排序是一种高效的排序算法,由美国计算机科学家Donald Shell于1959年提出。希尔排序基于插入排序算法,通过比较相距一定间隔的元素来把元素移动到最终位置,从而实现排序。
众所周知,csv文件默认以逗号“,”分割数据,那么在scala命令行里查询的数据:
引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一下帮助文档, Numpy的 array数组类型必须是一致的(后面会讲)
数组的应用,上一期讲了Array、UBound、LBound,这期我们继续将另外两个函数,Split函数和Filter函数。
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
go语言中,切片的底层是动态数组,相对长度固定的数组,使用非常广泛,犹如java界的java.util.ArrayList(都是非线程安全),但是切片在使用过程中有几个地方需要我们开发者注意。
这篇文章主要是给小伙伴或者童鞋们介绍和分享 python几种骚操:读取配置文件、获取根目录的相对路径、获取系统时间和格式化时间显示、字符串切割等等操作。为后边的自动化框架打下一个结实的基础。
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