06 2018 档案
摘要：由于数据出现错误DataError: No numeric types to aggregate 改正以后才认识到astype的重要性。
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摘要：1.得到指定行的索引值。 2.一些作业记录 Question 1: Question2： def answer_two(): energy = pd.read_excel('Energy Indicators.xls', usecols=[2,3,4,5], skiprows=16, skipfoo
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摘要：Pandas主要有4中与时间相关的类型。Timestamp, Period, DatetimeIndex,PeriodIndex. 1. 关于时间类型的转换 2. 时间间隔 3. Dataframe中的时间
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摘要：介绍pandas的有关DataFrame的高级操作。 1. 数据合并 数据输出： 1.1 加列 重新设置某一列的值： 1.2 合并操作 输出： 1.3 合并所有的值，能够自动用NaN填充 1.4 只连接两者共有部分 输出： 1.5 只考虑左边部分的完整性。 1.6 只考虑右部分的完整性。 1.7 或
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摘要：关于利用PCA算法的过程 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cov.html#numpy.cov 计算数据的协方差 $X = [x_1,...x_N]^T$. 要执行数据的PCA算法。 (1) 首先需要将数据归一化，
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摘要：1. CSV操作 1.1 pd.read_csv() 1.2 rename() 方法。 2. 查询 DataFrame 2.1 删除NAN这行 drop()方法 2.3 或者直接用两次[] 3. 索引设置 3.1 unique()方法，找独一无二的元素。 3.2 保留指定列 3.3 设置两个索引值
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摘要：1.pandas的Seriess使用介绍 1.1 Series数据结构 1.2 numpy使用 1.3 字典和Series使用 2. 对Series的索引操作 2.1 iloc()和 loc()方法 2.2 关于向量化操作 时间对比 : 迭代： 时间对比： 2.3 元素操作 2.4 Series的a
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摘要：1.map()用法： 2.关于lambda函数的用法 3.关于list的用法
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摘要：1.参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.outer.html#numpy.outer 向量$b=[1,2,3]^T$，求$bb^T$为3x3的矩阵。因为numpy.dot得到的是向量的内积。 为计算$bb^T$，
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摘要：载入一些常用的包： 载入数据： 查看数据： 查看数据维度： 我的输出为: [1] 82 3 . 查看变量名： 得到的输出： 画图： 加列： 加边以及降序排列，present是数据集。
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摘要：假设背包容量为W,物体数目为n，填表法得到的时间复杂度和空间复杂度均为O(nW)。
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摘要：参考：https://stackoverflow.com/questions/17016175/c-unordered-map-using-a-custom-class-type-as-the-key http://zh.cppreference.com/w/cpp/container/unorde
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摘要：参考来源：C++ primer 中文版第5版 P626。 1.举个例子：为标准库hash模板定义一个特例化版本，可以用它来将Sales_data对象保存在无序容器中。 默认情况下，无序容器使用hash<key_type>来组织元素。 为了让我们自己的数据类型也能使用这种默认组织方式吗，必须定义has
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摘要：size_t : 即无符号整型(unsigned integral type)，是基本无符号整型的别名。 参考：http://www.cplusplus.com/reference/cstring/size_t/
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摘要：类型说明符： decltype。作用： 选择并返回操作数的数据类型。 参考来源: c++ primer 中文版第5版62页。 1. 在此过程中，编译器分析表达式并得到它的类型，却不实际计算表达式的值。 编译器并不实际调用函数f，而是使用当调用发生时f的返回值类型作为sum的类型。 2.如果declt
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摘要：两个矩阵A, B需要计算A的每一行和B的每一行之间的距离。返回矩阵为distance_matrix. 相关参考:https://stackoverflow.com/questions/28687321/computing-euclidean-distance-for-numpy-in-python?
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摘要：题目是求霍夫曼树的最短和最长深度。霍夫曼原理不在此说明。 参考：https://blog.csdn.net/Alfa_/article/details/53823649 C++代码如下，仅供参考：
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摘要：有一些参考：https://www.sohu.com/a/153858619_466939 有个题目是这样的：有一系列带权重的点集合，问题是求带权重点集中总权重最大的非相邻的独立子集。分析每一步得到： $S[n] = max\{S[n-1], S[n-2] + v_n->weight\}$ 思路：
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摘要：本文作业主要实现 Max-Spacing k-Clusterings ，利用Kruskal算法实现，数据结构采用了并查集。 步骤： (1) 每个点分别在自己的cluster中。 (2)令p,q =最小权重的边的两个点，且两个点在分离的cluster中。 (3)将p,q两个点融合进一个cluster中
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