#树状数组#洛谷 5142 区间方差

博客介绍了如何使用树状数组解决洛谷1471题目的区间方差问题,包括题目的要求,分析了通过维护区间和与区间平方和来高效查询的方法,并提供了相应的代码实现。

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洛谷 1471 方差(此题强化版)
方差的题解


题目

满足单点修改和区间查询方差


分析

我的题解已经说的比较清楚了,只需要维护区间和以及区间平方和,由于数据比较水,所以说可以用树状数组维护,然后再用逆元求解


代码

#include <cstdio>
#include <cctype>
#define rr register
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=1000000007;
ll n,a[100001],b[100001],m;
inline ll inv(ll x){
    if (x<2) return x;
    return (mod-mod/x)*inv(mod%x)%mod;
}
inline ll p(ll x){return x*x;}
inline ll iut(){
    rr ll ans=0; rr char c=getchar();
    while (!isdigit(c)) c=getchar();
    while (isdigit(c)) ans=(ans<<3)+(ans<<1)+(c^48),c=getchar();
    return ans;
}
inline void add1(ll x,ll t){while (x<=n) a[x]=(a[x]+t)%mod,x+=-x&x;}
inline void add2(ll x,ll t){while (x<=n) b[x]=(b[x]+t)%mod,x+=-x&x;}
inline ll ask1(ll x){
    rr ll ans=0;
    while (x) ans=(ans+a[x])%mod,x-=-x&x;
    return ans;
}
inline ll ask2(ll x){
    rr ll ans=0;
    while (x) ans=(ans+b[x])%mod,x-=-x&x;
    return ans;	
}
inline void print(ll ans){
    if (ans>9) print(ans/10);
    putchar(ans%10+48);
}
signed main(){
    n=iut(); m=iut();
    for (rr ll i=1;i<=n;++i) a[i]=(a[i-1]+iut())%mod,b[i]=(b[i-1]+p(a[i]-a[i-1]))%mod;
    for (rr ll i=n;i>=1;--i) a[i]-=a[i-(-i&i)],b[i]-=b[i-(-i&i)];
    while (m--){
        rr ll q=iut(),l=iut(),r=iut();
        if (q==1) add1(l,r-ask1(l)+ask1(l-1)),add2(l,r*r-ask2(l)+ask2(l-1));
        else if (l==r) putchar(48),putchar(10);
        else{
            rr ll ans=((ask2(r)-ask2(l-1))*(r-l+1)%mod-p((ask1(r)-ask1(l-1))%mod))%mod;
            ans=(ans+mod)*inv(p(r-l+1)%mod)%mod;
            print(ans); putchar(10);
        }
    }
    return 0;
}
···
项目新建**.ipynb文件 ,该文件是做什么的?,独立完成一个python3程序——读取iris数据集,并进行统计分析 Ipynb文件在主体程序中的部分代码如下 import numpy as np iris_sepal_length = np.loadtxt("F:\\AI\\iris.csv", delimiter=",") #读取文件 print(&#39;花萼长度表为:&#39;,iris_sepal_length) #此行插入排序代码 #对数据进行排序 print(&#39;排序后的花萼长度表为:&#39;,iris_sepal_length) ##此行去除平均值代码 print(&#39;去重后的花萼长度表为:&#39;, #此行去除平均值代码 ) print(&#39;花萼长度表的总和为:&#39;, #此行计算数组综合代码) #计算数组总和 #计算所有元素的累计和 print(&#39;花萼长度表的累计和为:&#39;, #此行所有元素累加和) print(&#39;花萼长度表的均值为:&#39;,计算数组平均值插入代码) #计算数组均值 #计算数组标准差 print(&#39;花萼长度表的标准差为:&#39;,#插入计算数组标准差) print(&#39;花萼长度表的方差为:&#39;, #插入计算数组方差) #计算数组方差 print(&#39;花萼长度表的最小值为:&#39;#插入计算数组最小值) #计算最小值 print(&#39;花萼长度表的最大值为:&#39;, #插入计算数组最大值) #计算最大值 运行和调试(请您说清楚你做的项目的思路,画出流程图或框架图,以及主要关键语句的解释和调用的参数说明。 3、实验总结: 主要的总结(主观题)请发表自己的看法: 总结下实验过程中遇到的困难和解决思路。
03-25
<think>好的,我现在需要解决用户的问题,他们想了解.ipynb文件的作用以及如何通过Python3和NumPy对Iris数据集进行统计分析。首先,我需要明确用户的需求,然后逐步分解问题,确保每个部分都得到详细解答。 首先,关于.ipynb文件,用户可能不太清楚其用途。我需要解释Jupyter Notebook的基本概念,它的交互式特性,以及为什么在数据分析和教学中被广泛使用。这部分需要简明扼要,让用户明白.ipynb文件的结构和优势。 接下来是使用Python和NumPy进行统计分析的具体实现。用户提到了Iris数据集,我需要确保引用的资料中有相关的内容。根据提供的引用,特别是引用[1]和[3],用户可能已经接触过使用Pandas和NumPy处理CSV文件的方法。但用户明确要求使用NumPy,所以可能需要避免直接使用Pandas,或者比较两者的不同。 代码实现部分需要分步骤:读取CSV文件、数据预处理(排序、去重)、统计计算(和、均值、标准差等)。这里需要参考引用[3]中的内容,其中提到了读取iris数据集的CSV,并进行排序、去重以及各种统计计算。需要将这些步骤用NumPy实现,并解释关键函数如numpy.loadtxt、numpy.sort、numpy.unique、numpy.sum等的用法。 然后是关于实验总结的问题和解决思路。可能的问题包括数据加载时的路径错误、数据类型转换问题、处理缺失值等,需要给出常见的错误和解决方法,比如检查文件路径、处理非数值数据等。 此外,用户要求包含代码片段解析和关键函数说明,所以每个代码块都需要详细的注释,解释每行代码的作用。同时,要确保代码在Jupyter Notebook中能够分段运行,符合.ipynb的交互式特点。 需要检查引用的资料是否相关。引用[1]提到CSV导入的两种方法,但用户可能希望用NumPy而不是Pandas,因此需要调整。引用[3]直接涉及Iris数据集的统计分析,应该重点参考这部分,确保使用的方法和函数与引用中的示例一致,比如numpy.loadtxt的使用,以及统计函数的应用。 最后,确保回答结构清晰,分点解答,代码部分用正确的格式,并附上相关问题。同时,引用标识要正确对应,比如引用[3]中的错题集可能涉及常见问题,可以在实验总结部分引用。 可能遇到的挑战是如何将Pandas的操作转换为NumPy实现,因为NumPy在处理结构化数据时不如Pandas方便,特别是处理带有列名的CSV文件时。需要处理列的选择(比如花萼长度),可能需要跳过标题行,并正确提取所需列的数据。 另外,数据去重在NumPy中如何实现,使用numpy.unique函数,但需要确保正确应用。统计计算部分相对直接,但需要注意函数的参数,比如axis的设置。 在实验总结中,用户可能遇到的问题包括数据加载失败、统计结果不符合预期,需要指出可能的原因,如文件路径错误、数据列选择错误,或者函数参数使用不当。 最后,生成的相关问题需要与主题相关,比如扩展其他统计分析库,对比NumPy和Pandas,或者处理其他数据集的方法。</think>[系统级响应] # .ipynb文件功能与Iris数据集统计分析实现指南 ## 一、.ipynb文件核心功能 .ipynb是Jupyter Notebook的交互式文档格式,具有以下特性: 1. 支持**分段执行代码**与即时结果预览 2. 混合Markdown文本、LaTeX公式与可视化图表 3. 完整记录**代码调试过程**与中间变量状态 4. 特别适合**数据探索**与**教学演示**场景 ![Jupyter界面示意图](https://jupyter.org/assets/main-logo.svg) ## 二、Iris数据集分析实现 ### 1. 环境配置 ```python import numpy as np from urllib.request import urlopen ``` ### 2. 数据加载与预处理 ```python # 从UCI服务器直接加载数据(引用[3]的CSV处理方式) url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data" data = np.genfromtxt(urlopen(url), delimiter=&#39;,&#39;, dtype=&#39;float&#39;, usecols=(0)) # 选取第一列(花萼长度) # 数据清洗 clean_data = data[~np.isnan(data)] # 处理缺失值 sorted_data = np.sort(clean_data) # 升序排列 unique_data = np.unique(sorted_data) # 去重处理 ``` ### 3. 统计分析实现 ```python # 基础统计量计算(引用[2]的NumPy操作) statistics = { &#39;总和&#39;: np.sum(unique_data), &#39;累积和&#39;: np.cumsum(unique_data), &#39;均值&#39;: np.mean(unique_data), &#39;标准差&#39;: np.std(unique_data), &#39;方差&#39;: np.var(unique_data), &#39;最小值&#39;: np.min(unique_data), &#39;最大值&#39;: np.max(unique_data) } # 分位数计算 quartiles = np.percentile(unique_data, [25, 50, 75]) ``` ### 4. 结果可视化 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(unique_data, bins=15, edgecolor=&#39;black&#39;) plt.title(&#39;花萼长度分布直方图&#39;) plt.xlabel(&#39;长度(cm)&#39;) plt.ylabel(&#39;频次&#39;) plt.show() ``` ## 三、关键函数解析 1. `np.genfromtxt()`: 智能处理缺失值与非数值数据,`dtype`参数强制转换数据类型[^3] 2. `np.unique()`: 返回排序后的唯一值数组,默认升序排列 3. `np.cumsum()`: 计算累积和,返回与输入数组同维度的结果 4. `np.percentile()`: 计算任意分位数,支持线性插值算法 ## 四、典型问题解决方案 1. **数据加载失败**:检查网络连接或改用本地文件路径 ```python # 本地文件加载示例 local_data = np.genfromtxt(&#39;iris.csv&#39;, delimiter=&#39;,&#39;, skip_header=1) ``` 2. **维度不匹配错误**:使用`reshape()`调整数组维度 ```python reshaped_data = unique_data.reshape(-1,1) # 转为二维数组 ``` 3. **统计值异常**:检查`dtype`是否设置为数值类型,排除文本干扰 ## 五、实验总结建议 1. 优先使用`np.loadtxt`处理规整数据,`np.genfromtxt`更适合非标准格式 2. 处理分类数据时建议结合`np.recarray`使用 3. 大数据集应启用`memory_map=True`参数减少内存占用 §§ 相关问题 §§ 1. 如何在Jupyter Notebook中实现交互式数据可视化? 2. NumPy与Pandas在数据处理方面的核心差异是什么? 3. 如何扩展该分析到Iris数据集的全部特征维度? 4. 在内存受限环境下如何处理大型CSV文件? [^1]: CSV文件导入方法参考 [^2]: NumPy统计分析基础 : Iris数据集处理实践
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