DAY003

本文包含三道编程题目解答:使用JavaScript统计字符串中出现频率最高的字符;通过Java代码找出101到200之间的所有素数;利用MySQL删除重复团队记录,保留每个团队的最小ID。这些题目覆盖了基本的数据结构操作、算法实现及数据库管理技巧。

JavaScript 编程题

查找「sdddrtkjsfkkkasjdddj」字符串中,出现次数最多的字符和次数。

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title></title>
    </head>
    <body>
    </body>
    <script>
        var str = "sdddrtkjsfkkkasjdddj";
        // 使用对象记录字符出现的次数,键为各个字符,值为字符出现的次数
        var obj = {};
        for(var i = 0; i < str.length; i++) {
            //获得字符
            var char = str.charAt(i);
            //若对象已有该字符属性,值加1
            if(obj[char]) {
                obj[char]++;

            } else {
                //第一次出现该字符,值记为1
                obj[char] = 1;
            }
        }
        //记录出现最多次数
        var max = 0;
        for(var key in obj) {
            if(obj[key] >= max) {
                max = obj[key];
            }
        }
        //打印
        for(var key in obj) {
            if(obj[key] == max) {
                console.log("出现次数最多的字符:" + key);
                console.log("出现次数:" + obj[key]);
            }
        }
    </script>
</html>

MySQL 编程题

表名 team
在这里插入图片描述

delete from team where id not in (selete a.id from (selete min(id) as id from team group by name) a)

Java 编程题

判断 101-200 之间有多少个素数,并输出所有素数。

package com.nt.test;

public class test1 {
	public static void main(String[] args) {
		int count=0;
		for(int i=101;i<200;i++)
		{
			int j;
			for(j=2;j<i;j++)
			{
				if(i%j==0)
					break;
			}
			if(j==i)
			{
				count++;
				System.out.print(i + "\t");
                if (count % 5 == 0) {
                    System.out.print("\n");
                }

			}
		}
	}
}

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们有一个名为soiling_data的数据集,需要按天计算平均值。这里假设soiling_data是一个时间序列数据,并且有一个日期时间索引(DatetimeIndex)或者包含日期信息的列。有两种常见情况:1.如果数据已经有一个日期时间索引,我们可以直接按日期(天)进行分组(groupby)然后取平均。2.如果数据中有一个日期列(比如名为'timestamp'),我们可以先将该列转换为日期时间类型,然后设置为索引,或者直接按该列的日期部分分组。使用Pandas库可以很方便地实现。步骤:a)确保数据中有一个日期时间类型的列(或索引)。b)使用`resample`方法(如果索引是DatetimeIndex)或`groupby`方法(按日期字符串分组)来按天分组。c)对每个组计算平均值。假设数据框名为soiling_data,且有一个DatetimeIndex索引。示例代码:```python#如果索引还不是DatetimeIndex,但有一列包含日期时间字符串,假设列名为'timestamp'#soiling_data['timestamp']=pd.to_datetime(soiling_data['timestamp'])#soiling_data.set_index('timestamp',inplace=True)#按天重新采样并取平均值daily_average=soiling_data.resample('D').mean()```或者,如果我们不想改变索引,也可以使用groupby,从日期时间列中提取日期部分(注意:这样会按日期分组,但不会考虑时区,同一天的不同时间会被分到一组):```python#假设我们有一个列'timestamp',且已经是datetime类型#如果还不是,先转换:soiling_data['timestamp']=pd.to_datetime(soiling_data['timestamp'])daily_average=soiling_data.groupby(soiling_data['timestamp'].dt.date).mean()```但是注意,使用`.dt.date`会得到一个`datetime.date`对象,而使用`resample`则使用`DatetimeIndex`。通常,使用`resample`更为方便,因为它可以处理时间序列的重采样(如每天、每周等)并保持时间序列索引。如果数据中并没有日期时间列,而是按行存储,且每天有多条记录,那么我们需要先创建一个日期列,或者将日期作为索引。另一种情况:如果数据是按天存储的,每天一条记录,那么直接取平均可能没有意义(因为每天只有一个值),但如果是按天存储的多条记录(比如每小时一条),那么按天平均就是每天的平均值。因此,关键是要明确数据格式。假设我们的数据格式如下(示例):timestampvalue02023-01-0100:00:001.012023-01-0101:00:002.022023-01-0200:00:003.032023-01-0201:00:004.0我们想得到:2023-01-01:(1.0+2.0)/2=1.52023-01-02:(3.0+4.0)/2=3.5使用resample:```python#设置索引为timestampsoiling_data.set_index('timestamp',inplace=True)daily_avg=soiling_data.resample('D').mean()```使用groupby(不设置索引):```python#不设置索引,直接按日期分组soiling_data['date']=soiling_data['timestamp'].dt.datedaily_avg=soiling_data.groupby('date').mean()#然后可以删除新增的date列(如果需要保持原数据)soiling_data.drop('date',axis=1,inplace=True)```注意:groupby方法会新增一列,而resample方法需要将日期时间列设为索引。所以,具体使用哪种方法取决于数据结构和后续处理需求。另外,如果数据量很大,resample通常效率更高。最后,关于soiling_data[day].mean(),这个表达式看起来像是按某个名为day的列进行索引然后取平均,但这样只能取某一天的平均值(假设day是列名,且有多行代表同一天的不同时间)。如果要取多天的平均值,我们需要分组。因此,如果用户想用类似soiling_data[day].mean()的方式,那么需要先确保day列包含了日期(同一天有多个记录),然后按day列分组取平均:```pythondaily_avg=soiling_data.groupby('day').mean()```但是,如果day列不是日期而是其他含义,则不适合。所以关键是要理解数据结构和需求。总结:按天取平均值的通用方法是使用分组(groupby)或重采样(resample),具体取决于数据的索引形式。</think>### 计算 soiling_data 按天平均值的实现方法 #### 1. **Pandas 实现(推荐)** 假设 `soiling_data` 是包含日期列和时间序列数据的 DataFrame: ```python import pandas as pd # 确保日期列转为 datetime 类型 soiling_data['date'] = pd.to_datetime(soiling_data['date_column']) # 按天分组计算平均值 daily_avg = soiling_data.groupby(soiling_data['date'].dt.date).mean() # 或使用 resample(适用于时间序列索引) soiling_data.set_index('date', inplace=True) daily_avg = soiling_data.resample('D').mean() ``` **关键参数说明:** - `.dt.date`:提取日期部分(忽略时间) - `resample('D')`:按天重采样 - `.mean()`:计算每列平均值 #### 2. **NumPy 实现** 当数据是纯数值数组且日期单独存储时: ```python import numpy as np # 假设 days 是日期数组,values 是数值数组 unique_days = np.unique(days) daily_means = [] for day in unique_days: day_mask = (days == day) daily_means.append(np.mean(values[day_mask])) daily_avg = np.array(daily_means) ``` #### 3. **`soiling_data[day].mean()` 的正确用法** 此语法需要满足特定数据结构: ```python # 当 soiling_data 是字典且键为日期时 daily_avg = {day: np.mean(values) for day, values in soiling_data.items()} # 当 soiling_data 是 DataFrame 且有 day 列时 daily_avg = soiling_data.groupby('day').mean() ``` #### 4. **处理缺失值的增强方法** ```python # 填充缺失日期(Pandas) full_index = pd.date_range(start, end, freq='D') daily_avg = daily_avg.reindex(full_index).fillna(method='ffill') # 带权重的平均值(NumPy) weights = np.where(day_mask, reliability_scores, 0) # reliability_scores 是可靠性权重 weighted_avg = np.average(values, weights=weights) ``` #### 5. **性能优化技巧** 对于超大数据集: ```python # Pandas 分块处理 chunk_size = 100000 daily_avg_chunks = [] for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunk_size): chunk_avg = chunk.groupby(pd.to_datetime(chunk['date']).dt.date).mean() daily_avg_chunks.append(chunk_avg) final_avg = pd.concat(daily_avg_chunks).groupby(level=0).mean() ``` **注意事项:** 1. 时间处理:确保时区统一(使用 `tz_localize`/`tz_convert`) 2. 空值处理:`mean()` 默认跳过 NaN,可通过 `skipna=False` 修改 3. 多列数据:上述方法自动计算所有数值列的平均值 4. 日期精度:使用 `pd.Grouper(freq='D')` 可控制时间边界 > 示例数据输入输出: > ``` > 输入数据 (soiling_data): > date value > 2023-01-01 08:00 0.8 > 2023-01-01 12:00 0.7 > 2023-01-02 09:00 0.5 > > 输出 (daily_avg): > 2023-01-01 0.75 > 2023-01-02 0.50 > ```
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