玩转位运算

看完网上视频的讲解之后,我对位运算有了一 个全新的认识,对于位运算,或许在对于ACM比赛中或许运用的不算多,但是在用C语言编一些与硬件交流的程序中运用的非常广泛。

位运算分为:

(1)按位与运算符(&);

(2)按位或运算符(|);

(3)按位取反运算符(~);

(4)按位异或运算符(^);

(5)按位<<和>>移位运算符;


对于&运算符的真值表:

0&0=0,0&1=0,1&0=0,1&1=1;相信通过真值表我们也可以看到&的运算规则~\(≧▽≦)/~啦啦啦;

同理^运算符的真值表:

0^1 =1,1^0 = 1,1^1 = 0,0^0 = 0; 如果你对于这个理解有些问题的话就按照这个口诀来记吧,"两数之间异就或";

|运算符的真值表:

0|1 = 1,0|0 = 0,1|1 = 1,1|0 = 0;

而对于按位移位运算符<<和>>:

分两种情况:

对于unsigned 数的话:左移就是左移n位然后补0,右移就是右移n位然后补0

而对于 signed数得话:左移就是左移n位然后补0,右移就是右移n为然后补符号位接着才补0;

应用


与位运算符ACM比赛中运用中最多的就是判断奇偶性

a&1,若结果是1,则 a是奇数;则 a是偶数。

然后就是通过位移运算符,设置一些大数;

这是笔者目前知道有关于位运算符对与ACM中的应用。



学习 Pandas 的使用技巧,从入门到进阶可以分为几个阶段,涵盖基础操作、数据处理与分析、性能优化等方面。 ### 数据结构与基本操作 Pandas 主要提供两种核心数据结构:`Series` 和 `DataFrame`。`Series` 是一维的数组结构,而 `DataFrame` 则是二维表格型的数据结构,非常适合用来处理和分析结构化的数据[^4]。掌握这些数据结构的基本操作,如索引、切片、选择和过滤数据等,是学习 Pandas 的第一步。 例如,创建一个简单的 `DataFrame`: ```python import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` ### 数据导入与导出 Pandas 支持多种格式的数据文件读取和写入,包括 CSV、Excel、SQL 数据库等。这使得它可以轻松地与其他系统集成,并作为数据处理的一个重要环节[^1]。例如,从 CSV 文件中读取数据: ```python df = pd.read_csv('path/to/file.csv') ``` ### 数据清洗与预处理 在数据分析之前,通常需要对原始数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、删除重复项、类型转换等。Pandas 提供了多种方法来帮助完成这些任务,比如 `dropna()` 删除含有缺失值的行或列,`fillna()` 填充缺失值,以及 `astype()` 转换数据类型等。 ### 数据转换与特征工程 除了基本的数据清洗外,Pandas 还支持复杂的数据转换操作,如应用函数、映射值、分箱离散化等。这对于构建机器学习模型时的特征工程非常有用。 ### 数据聚合与分组 利用 `groupby()` 方法可以按一个或多个列对数据进行分组,并且可以在每个分组上执行聚合函数,从而得到汇总统计信息。这是探索性数据分析中的一个重要工具。 ### 时间序列分析 对于时间序列数据,Pandas 也提供了专门的支持,包括日期范围生成、频率转换、时间偏移等功能。这对于金融分析、经济预测等领域尤为重要。 ### 性能优化技巧 当处理大规模数据集时,了解如何提高代码效率变得至关重要。一些最佳实践包括避免使用循环而是采用向量化运算、合理使用内存(如通过指定合适的 dtypes)、以及利用 Categorical 类型减少存储空间等[^2]。 ### 可视化 虽然 Pandas 自身并不专注于可视化,但它集成了 Matplotlib 库的功能,允许直接调用绘图函数来快速生成图表,辅助数据洞察。 通过以上各个层次的学习与实践,能够逐步建立起扎实的 Pandas 使用技能,进而有效提升个人在数据科学领域的竞争力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值