计数排序(Counting Sort)是一种非比较性排序算法,适用于对一定范围内的整数进行排序。它通过统计每个元素出现的次数,然后根据统计信息重新构建有序数组。计数排序是一种线性时间复杂度的排序算法,具有稳定性和适用性广泛的特点。本文将详细介绍计数排序的工作原理和Python实现。
给定一个字符串,找到它的第一个不重复的字符,并返回它的索引。如果不存在,则返回 -1。
Given a non-empty array of integers, return the K most frequent elements.
pandas 在1.0版本发布后,更新频率非常高,今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
PYPL 发布了 4 月份的编程语言排行榜。PYPL 是非常流行的参考指标,其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名
用新浪微博API积累了微博广场的1.4万条数据,我选择了21个字段输出为TXT文件,想用Python稍微处理一下,统计一下这1.4万条微博里面表情使用情况,统计结构在最后。 无聊的时候用了下新浪JAVA版的API,对JAVA还不熟悉,但是稍微改一下还是没问题的,数据保存为TXT文件,再用Python处理,JAVA部分很简单,Python部分只涉及到表情的正则提取,都不好意思写出来了。 1、调用新浪JAVA API下载微博广场数据 步骤思路: 初始化API的Weibo类,设置Token后,设置下载间隔,然后重
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 📷 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 📷 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算, Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
http://zookeeper.apache.org/releases.html#download
词云是一种可视化展示文本内容的工具,用于显示文本中出现次数较高的关键词。其主要思想是将文本中频繁出现的词汇以视觉化的方式展现出来,可以很快地帮助人们了解文本的主要内容和关键信息。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件内容如下
最近有很多以小说的方式讲解数据分析的书,比如在看的这本《菜鸟侦探挑战数据分析》。里面的程序以R语言实现,案例都很简单,正巧最近在学习python,就尝试把里面的案例用python实现一下。 案件回顾 商业街抽奖 宣传说“平均每100人就能有1人抽中一等奖” 中奖率由店家调整——1% 每天的客人超过100人——一周总共有超过700人参与抽奖 1周内开出一等奖次数——5次(问题:1周之内每天都有超过100人抽奖,但是没有产生7个一等奖,只产生了5个,是不是有猫腻?) 模拟实验与分析 对于出现的问题,首先通过p
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法,本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。
导读 JetBrains 公司在 2016 年组织了一次超过 1000 名Python开发者参与的调查,以洞察当前 Python 开发领域的真实面貌,发现最新趋势。本文摘编分享其中的一些调查成果。 JetBrains 的免责声明: 由于所使用的样本数量庞大,我们主要采用了自己的渠道去推动这项调查,而所使用的渠道会天然的吸引大量PyCharm用户分享。 为避免某些无法避免的误差,我们将不对不同代码编辑器的用户基数进行对比。 1.在团队中工作 vs 独立工作 有趣的是,半数的受访者大部分时间在团队中工作,而另外
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
文章目录 python_speech_features 滤波器与MFCC 梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。 梅尔频率倒谱系数(MFCC)是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。 将信号分成短帧。 假设音频信号在短时间范围内变化不大(当我们说它不变时,我们指的是统计上的,即统计上是平稳的,显然样本在不断变化。即使是短时间尺度)。这就是为什么我们将信号分成20-
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
Python中关键词有多少个?Python中关键词目前有31个,可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如 Excel、Tableau、PowerBI 等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。 怎么解决呢?——Python
词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
我们手里面有一个差不多100G的亚马逊用户在购买商品后留下的评论数据(数据格式为json)。我们需要统计这100G数据中,出现频率最高的100个词语。然后制作一个词云表现表现出来,所谓的词云,就是类似
Python标准库中提供了很多扩展功能,大幅度提高了开发效率。这里主要介绍OrderedDict类、defaultdict类和Counter类。 (1)OrderedDict类 Python内置字典dict是无序的,如果需要一个可以记住元素插入顺序的字典,可以使用collections.OrderedDict。例如: >>> import collections >>> x = collections.OrderedDict() #有序字典 >>> x['a'] = 3 >>> x['b'] = 5 >>
專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
做单词词频统计,用字典无疑是最合适的数据类型,单词作为字典的key, 单词出现的次数作为字典的 value,很方便地就记录好了每个单词的频率,字典很像我们的电话本,每个名字关联一个电话号码。
NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口,涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。本文主要介绍NLTK(Natural language Toolkit)的几种语料库,以及内置模块下函数的基本操作,诸如双连词、停用词、词频统计、构造自己的语料库等等,这些都是非常实用的。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
近日,一个 GitHub 项目对本届大会的论文接收情况、关键词等相关信息进行了可视化分析,也许能为我们提供有关计算机视觉热门研究方向的洞见。
作者:Belter。专注于生物方向的数据分析,一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
2021年是技术不断发展的一年,新技术层出不穷,从移动时代到云计算大数据再到人工智能、机器学习、云原生等逐渐为人们所知晓。技术更迭、日新月异,但万变不离其宗,许多核心技术依旧占据主导,新技术的到来在注入新鲜血液的同时,也促使核心技术的不断更新。 2022年1月25日, O’Reilly发布了**《2022年技术趋势》**报告,该报告针对技术发展进行了全面分析,统计了2021年1月至2021年9月的数据,并与2020年同期数据进行了比较。其中涉及微服务、云服务、Web框架、Kubernetes、人工智能、机器
在今日,Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言,在掌握了Python后,你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢?
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。
2022年1月25日, O'Reilly发布了《2022年技术趋势》报告,该报告针对技术发展进行了全面分析,统计了2021年1月至2021年9月的数据,并与2020年同期数据进行了比较。其中涉及微服务、云服务、Web框架、Kubernetes、人工智能、机器学习、数据库、虚拟现实、增强现实和元宇宙等热点话题。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
早起导读:pandas是Python数据处理的利器,时间序列数据又是在很多场景中出现,本文来自GitHub,详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战,建议收藏阅读。
进行这十三个人物在整本书的出场率统计还是比较简单的,我们只需要在分词结束和统计相关人物出现的频率。值得注意的是,有两个因素可以影响最后的统计准确性:
利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算 pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法。 例如,sum() 方法,进行列小计: sum() 方法传入 axis=1 指定
1、什么是描述性统计? 2、统计量 1)常用统计量 2)变量的类型 3)本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1)频率与频数的概念 2)代码演示:计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 2)均值、中位数、众数三者的区别 3)不同分布下,均值、中位数、众数三者之间的关系 4)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势:分位数 1)分位数的概念 2)怎么求分位数? 3)分位数是数组中的元素的情况 4)分位数不是数组中的元素的情况:使用分摊法求分位数 5)numpy中计算分位数的函数:quantile() 6)pandas中计算分位数的函数:describe() 6、离散程度 1)极差、方差、标准差的概念 2)极差、方差、标准差的作用 3)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状:偏度和峰度 1)偏度 2)峰度
以上就是Python中Series常用方法整理,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
霍夫曼编码是一种用于数据压缩的技术,通过构建霍夫曼编码树(Huffman Tree)来实现。这篇博客将详细讲解霍夫曼编码树的原理、构建方法和使用方式,并提供相应的Python代码实现。
聊天机器人知识主要是自然语言处理。包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
Spark一直都在快速地更新中,性能越来越快,功能越来越强大。我们既可以参与其中,也可以乐享其成。 目前,Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段,在Github上也提供了1.4的分支版本。最近,Databricks的工程师撰写了博客,介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括: 随机数据生成(Random Data Generation) 概要与描述性统计(Summary and descriptive statistics) 协方差与相关性(Sa
在《漫谈软件缺陷管理的实践》一文中,文章介绍了缺陷管理落地到实际工作中的一种形式。本文将分享其呈现效果的自动化实践方案。
我们拿到一段文本信号后,首先应该进行分词以得到一个个token,然后将这些token用向量表示出来再送入机器学习模型中进行训练。词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。
1 月 9 号张小龙在微信之夜上演讲了近 4 个小时,第二天就一堆文字稿出现了,接着是下面这一张图被大量转发
在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的。
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