排序: numpy.lexsort(): numpy.lexsort()是个排字典序函数,因为很有意思,感觉也蛮有用的,所以单独列出来讲一下: 强调一点,本函数只接受一个参数! import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([50,40,30,20,10]) c = np.lexsort((a,b)) print(list(zip(a[c],b[c]))) [(5, 10), (4, 20), (3, 30), (2, 40)

问题描述: 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数.上排的十个数如下:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 举一个例子,数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,00在下排出现了6次,1在下排出现了2次,2在下排出现了1次,3在下排出现了0次….以此类推..   分析: 它的原型跟八皇后有点类似,都是用回溯递归的方法去一次一次尝试,直到找出正确解. 具体的想法是:不断的

#include <stdio.h> #define N 10 void swap(int*a,int*b); int main(int argc, char *argv[]) {  int a[N],i,j;  printf("Enter %d number:",N);  ;i<;i++)  scanf("%d",&a[i]);//输入十个数  ;i<;i++) {;j>i;j--){  ])  swap(&a[j],

本文个人在青岛喝咖啡的时候突然想到的...近期就有想写几篇关于排序算法的文章,所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发布了 冒泡排序法 道理: 它重复地访问过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过去.访问数列的任务是重复地停止直到没有再需要交换,也就是说该数列已排序完成. 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作一样的任务,从开始第一对到开头的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 针对全部的元素重复以上的

冒泡排序法 原理: 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 示例代码: #incl

import java.util.Scanner;public class Test15 {    public static void main(String[] args) {        // TODO Auto-generated method stub        for (int i = 0; i < 1000; i++) {                        if (i % 3 == 0) {                System.out.print(i+&quo

下午接受了天猫某高管的交叉面试,在图书馆电面的,感觉面的不怎么好,他先问了我飞天的情况,还有我做了什么,他感觉和我聊不到一起去,我感觉应该是下午在地下铁喝的那杯咖啡让我慌了神,后来他又问了大数组抽取最大十个数的问题,我没答上来,反正就是感觉不会再爱了... 晚上值班的时候,跟大师兄关于OpenNER在会议室碰头,确定了OpenNER大的方向就是两个工期: 一期: 对任意领域X,仅用X领域实体进行训练,然后输入一个X领域实体能够分类(是不是X领域实体). 二期:   用自然文本提高准确度. 然后确

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

1. np.random_choice(array, len)  进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

                                                第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法,其实都是针对分类来说,本节的话我们讲解回归树的部分. 目录 1-Cart回归树的概念 1-代码详解 1-Cart回归树的概念 对于回归树来说,之前咱们讲的三个决策树(ID3,C4.5和Cart树)里只有CART树具有回归上的意义,其实它无非就是把分裂条件给变了变,把叶子节点的表达给变了变.剩下的全部

在<剑指offer>上看到的,而且Qunar去年的校招笔试也考了这题,今天晚上去西电腾讯的宣讲会,来宣讲的学长也说他当时一面的时候面试官问了“一亿个数据的最大的十个数”的面试题.今晚就写写最大 / 最小 的K个数的解题思路吧! 第一次见这个类型的题应该就是看Qunar的去年的校招笔试题,题目好像是一亿个数据,输出最大的100个数据.当时脑子里面的第一个想法就是维护一个100个数据的升序 / 降序数组,然后开始对数据开始一个一个的遍历,比较.然后就觉得自己好傻,那样肯定时间复杂度不行.后来看到的

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 题目介绍            在n个数中取第k大的数(基础篇),之所以叫基础篇是因为还有很多更高级的算法,这些以后再讨论.本文用两种最基本的方法来解决这个问题.使用java语言描述.例子是十个数中取第三大的. 算法一              用冒泡法将n个数从大到小排序,再取第k大. public class test { public static void main(String []args) {

有一亿个整数,请找出最大的 1000 个,要求时间越短越好, 空间占用越好越好. 如果不考虑时间效率,很容易想到解决方法,我们只需存储前一千个数, 然后依次读入后面的数和这一千个数组比较,替换其中比较小的数即可, 但是这样时间复杂度比较高,如果用二叉堆实现,直接可以替换1000个数中最小的数字, 而消耗的时间大多数话费在二叉堆插入中,二叉堆的插入复杂度为Olog(N),比较理想. 由于题目中数目太大,代码实现中是用户不停输入数字,然后程序找出前十个最大的数. 下面我们来实现它: #include

1.概述 1.np.array()  # 将列表转换为数组 import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) 2..shape  # 打印矩阵的维度, 也可以使用np.shape import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) print(array.shape) 2.array 结构 3.dtype 打印数组的数据类型 imp

参考: 高级特性 切片 Note 1.掌握了Python的基础语法之后,就可以写出很多很有用的程序了,比如打印1-90的奇数: #!/usr/bin/env python3 L = [] n = 1 while n <= 90 : L.append(n) n = n + 2 print(L) sh-3.2# ./easyprogram.py [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41

-- :: INFO OGG- Positioning to (Thread ) Sequence , RBA , SCN 0.470706262. Source Context : SourceModule : [er.common] SourceID : [/scratch/aime1/adestore/views/aime1_adc4150256/oggcore/OpenSys/src/app/er/common.cpp] SourceFunction : [extract_start_p

这个小例子,是从十个数中找到第一名,如果第一名的分数相同,则二者都可以晋级,进入下一轮比赛,我们就对这个数进行排序,这样要求输出晋级人员的标号0-9号中其中一个或几个. 如何用c语言来实现呢? 1) 第一步构建一个结构体: typedef struct { int num; int score; }student; 2)排序方法 void sort(studnet A[],int N) { int i,j; for(i=0;i<N;i++) { if(A[j].score<A[j+1].sco

In everyday data processing for Machine Learning and Data Science projects, we encounter unique situations, those require boilerplate code to solve the problem. Over the period some of those are converted into base features provided by the core langu

numpy高级函数:where与extract 1.numpy.where()函数,此函数返回数组中满足某个条件的元素的索引: import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print("x") print(x) y=np.where(x>5) print(y) print(x[y]) 2.numpy.extract()函数,和where函数有一点相,不过extract函数是返回满足条件的元素

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so