题目描述 Orz Panda is addicted to one RPG game. To make his character stronger, he have to fulfil tasks to get EXP for higher level.At first he accepted all the tasks.But after he read rules carefully, he realized that what he has done was stupid. Rule:…

--正文 贪心 排序好慢慢找就好 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; ],b[]; int n,m,x; int main(){ while (scanf("%d %d %d",&n,&m,&x) != EOF)…

Another Array of Orz Pandas 题目链接:http://acm.xidian.edu.cn/problem.php?id=1187 线段树 线段树维护区间和以及区间内各个数平方和,对于每一个询问ans=(sum2-pow_sum)/2 代码如下: #include<cstdio> #include<cstring> #define lson (x<<1) #define rson (x<<1|1) #define mid ((l+r)…

题目链接:https://vjudge.net/problem/Gym-102309C 题意:给定蔡徐坤投篮的位置和篮筐的位置以及最大初速度,求一个初速度和时间. 思路:一开始我以为要用到二分,后面仔细一想不用这么麻烦,题目限制了最大初速度,但又保证一定存在解,那么我们就直接可以用给定的初速度,然后解一个一元二次方程即可(为什么这样可以呢,学过物理的同学就很容易理解,总会找到一个角度与其速度大小和路线一一对应). 简单的化简过程: 1 #include <bits/stdc++.h> 2 #i…

大大出的题 大大经常吐槽没有人补,所以我决定做一个 A. APA of Orz Pandas 题意:给你一个包含+-*/%和()的表达式,让你把它转化成java里BigInteger的形式 大概就像这样 "a.add(b).remainder(M).multiply(d.substract(e.multiply(f)).add(g.divide(h))).multiply (BigInteger.ValueOf(233)) ... ..." 输入的串长度<=1000 有意思的模拟…

题目 1739: [Usaco2005 mar]Space Elevator 太空电梯 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MB Description The cows are going to space! They plan to achieve orbit by building a sort of space elevator: a giant tower of blocks. They have K (1 <= K <= 400) differe…

因为我是从上到下,所以就不叫动态规划而叫记忆化搜索吧 (不过运行时间只有3ms....应该是很不错的吧) 排版怎么那么难看...编辑的时候不是这样子的啊?! 思想 : 大眼一看应该是一道很裸的状压dp: 状态为填完每一列 每行%2的值 : 状态的改变用异或就可以啦 我不是很会状压...有一个想法------状态是无序的 [我们只需要两个值] k0(0的个数),k1(1的个数)来描述状态就可以啦.. 1)状态描述:f[x][k0][k1]   在[1~(x-1)]列填好基础上填满整个方格 要求填满…

Series的简单运算 import numpy as np import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3],index=['A','B','C']) print(s1) 结果: A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2=pd.Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) print(s2) 结果: B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 print(s1+s2)#对应的index相加,NaN…

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映…

pandas pivot_table 活学活用实例教程 导入相关数据分析的库 首先进行commentTime时间进行数据预处理 查看数据类型信息 最简单的透视表 直接敲击该函数,在notebook中可以查看该函数的参数 多个索引列 特定列的统计 规定特定的聚合函数 传入多个聚合函数 传入columns参数 生成的DataFrame可以导出excel或csv文件 修改index中的数据类型,显示完整的索引列 传入fill_value参数,处理缺失值 设添加margins参数,定margin_nam…

1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来, Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法(这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ,小编这里简单的随机删除掉几个数据) import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("result_data.xlsx") print(df) # 输出结果 plantform read_num fans_num rank_num like_num create_date 0 cnb…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas…

P1360 [USACO07MAR]Gold Balanced Lineup G (前缀和+思维) 前言 题目链接 本题作为一道Stl练习题来说,还是非常不错的,解决的思维比较巧妙 算是一道不错的题 思路分析 第一眼看到这题,我还以为是数据结构题,看来半天没看出来数据结构咋做(我还是太菜了) 我们对\(m\)种能力有\(n\)次操作,需要找到对每种能力提升相同的最大操作区间的长度,求最大 区间,我们考虑维护这\(m\)种技能提升值的前缀和,假设第\(l+1\)次操作到第\(r\)次操作对\(m\…

未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" import pandas as pd d = pd.date_range(', periods=7) aList = list(range(1,8)) df = pd.DataFrame(aList, index=d, columns=[' ']) df.index.name = 'val…

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,…

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c…

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

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 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.…

使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求. 示例如下: In [3]: df = pd.DataFrame([['GD…

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html import pandas as pd res = pd.read_table("ttest/ttest_expression.tsv",sep=",") col_names = res.columns row_indexs = res.index res[0:0] res[0:3] res[0:3]["MU_1"] res["…

前言 Numpy Numpy是科学计算的基础包,对数组级的运算支持较好 pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力,处理上千万的大数据易于反掌.对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具.DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. DataFrame是pandas的…

本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归. 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归.如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章. 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是: \(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\thet…

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma…

很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤. Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python.当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 里面可以看到有32位版和64位版的.如果你的机器是64位版的…