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RSS订阅原创 python代码题（算法与数据结构：前缀和、滑动窗口；二分查找；字符串；遍历；二叉树；栈和队列；斐波那契数列））
1.题目描述找出所有和为S的连续正数序列输出描述:输出所有和为S的连续正数序列。序列内按照从小至大的顺序，序列间按照开始数字从小到大的顺序。思路：知识点：数学，前缀和，滑动窗口。先指定高低两个指针分别等于1和2，若总和<S，则高指针+1；若总和>S,则低指针+1。滑动窗口方法时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)class Solution: def FindContinuousSequence(self, tsum): lowIndex = 1
2020-10-14 16:44:16
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原创 时间复杂度与空间复杂度（算法与数据结构）
1.题目描述:输出所有和为S的连续正数序列。序列内按照从小至大的顺序，序列间按照开始数字从小到大的顺序解题思路要点1：连续数组的求和公式：s=（a0+an）/2要点2：设立两个指针p1和p2，初始时p1指向1，p2指向2，然后求解p1到p2范围内的数的和，如果和比待求和大，则p1++，否则p2++，直到最后求出解。class Solution: def FindContinuousSequence(self, tsum): arrayList = [] fo
2020-10-11 16:35:20
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原创 随机森林分类和决策树的对比
%matplotlib inlinefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_winewine = load_wine()wine.data # 特征矩阵，不能为一维，要和标签分开导入wine.target # 标签，必须为一维，要和特征矩阵分开导入from skle
2020-09-29 16:05:22
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原创 决策树案例：泰坦尼克号生存者预测
数据预处理import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import GridSearchCV # 超参数自动搜索模块data = pd.read_csv('mytrain.csv')data.info() # 显示表格信息，判断含有缺失值和非数字的列# 数据预处理：data.drop
2020-09-29 09:33:20
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原创 交叉验证与回归树
在回归树中，没有标签分布是否均衡的问题，因此就没有class_weight这样的参数交叉验证from sklearn.datasets import load_boston # 导入波士顿房价数据from sklearn.model_selection import cross_val_score # 交叉验证from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # 回归树boston = load_boston()regressor = Decis
2020-09-28 10:01:33
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原创 Python：列表、元组、字典、参数
0.tab键可以显示函数，例如：a.tab键1.=是赋值的意思，不是等于，要比较两个元素是否相等需要用==2.()可以决定计算的优先次序3.同一个列表中可以存储多种数据类型，也可以存储列表变量[下标]可以选取列表中的元素 a[-3] #列表中倒数第三个元素，没有[-0] a[0:2] #选取列表中下标为0，1的两个元素（前闭后开） a[0:8:2] #2代表步长，选取列表中下标为0，2，4，6的元素del[0:2] #删除列表中下标为0，1
2020-09-27 16:28:14
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原创 DataFrame可视化
柱状图df.plot.scatter(x = 'against_bug',y = 'against_dark',c = 'against_electric') # 最多展示三个变量之间的关系df['against_bug'].value_counts()[:4].plot.bar() # 柱状图，value_counts()[:4]写入的是某一列中的数据数值，在截至数值上必须有数据，否则会报错grouped = df.groupby('against_bug')gs = grouped.si
2020-09-25 16:05:40
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原创 Matplotlib绘制柱状、散点、直方、箱型； Subplots绘制子图；共享轴线
Matplotlib介绍%matplotlib inline #魔法函数，有了它，直接就可以显示结果，不需要plt.show()import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX=np.linspace(0,2*np.pi,100) #均匀地划分数据Y=np.sin(X)Y1=np.cos(X)plt.plot(X,Y) #向其中添加元素plt.plot(X,Y1) #向其中添加元素plt.show() #数据可视化plt.sub
2020-09-25 14:24:04
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原创 pandas与numpy
Pandas分组计算groupby用法df.type1.value_counts() # 输出“type1”这一列不同元素的数量grouped=df.groupby('type1') # 按照某一列的元素来分组grouped.size() # 输出“type1”这一列不同元素的数量grouped.groups # 列举每个组内的索引len(grouped) # 输出总组数统计计算grouped.sum() # 以分组的列为索引，求总和grouped.mean() # 以分组的列
2020-09-22 17:43:41
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原创 Python的数据处理:创建、舍弃、处理缺失值、文本数据分割、索引、切片方式
学习内容数据处理读取数据import pandas as pddata_url = "https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon.csv" #python填写路径时，要么使用/，要么使用\\df = pd.read_csv(data_url) df.head() # 读取数据前5行print df.tail() # 打印数据后5行print df.columns #打印列名pr
2020-09-16 19:17:09
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原创 Python：内置函数、对象属性
学习内容类与对象函数运行运行函数时会从定义函数开始运行，而不会从类开始运行super() 函数super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法，可用其来代替父类名称多重继承方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法类属性与实例属性的值class Test(object): class_attr = 100 # 类属性 def __init__(self): self.sl_attr = 88 # 实例属性 def func(self)
2020-09-14 15:46:37
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原创 Python：函数和Lambda表达式
学习内容函数和Lambda表达式函数参数def 函数（形参）： # 在使用函数时形参可任意更改名称或改为具体数据*args #可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)**kw #关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)*, nkw #使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名函数的返回值def printme(str): print(str) #没有return，返回值为Non
2020-09-12 17:00:36
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原创 Python的集合与序列
学习内容集合与序列集合（key为不可变类型，即可哈希的值）使用set(value)工厂函数，把一个列表、元组、字符串转换成集合集合的两个特点：无序 和唯一 (key不重复)由于 set 存储的是无序集合，所以我们不可以为集合创建索引或执行切片(slice)操作，也没有键(keys)可用来获取集合中元素的值，但是可以判断一个元素是否在集合中在集合中添加元素set.add(elmnt) #用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作，只能添加一个元素set.update
2020-09-11 18:51:33
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原创 Python的字符串与字典
学习内容字符串与字典字符串对字符串中的符号进行转义print('let\'s go') # let's go，加/print("let's go") # let's go,用双引号就可以识别单引号，不需要进行转义print(r'C:\Program Files\Intel\Wifi\Help') # C:\Program Files\Intel\Wifi\Help，加r多行字符串'''可以使用制表符TAB ( \t )。也可以使用换行符 [ \n ]以及其他特殊字符'''"
2020-09-11 15:17:35
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原创 Python：列表与元组的相关操作、深浅拷贝区别
学习内容列表与元组列表列表的几种表示： x=list(range(10))x=[0]*5 #用 * 使列表中所有元素均相同x = [0 for i in range(5)] #将所有i都赋值为0向列表中添加元素x=[7,8,9]x.append([1,2,3]) #追加x=[7,8,9,[1,2,3]],[1,2,3]算作一个元素，只占用一个下标x.extend([1,2,3]) #扩展x=[7,8,9,1,2,3]x.insert(2, 0)
2020-09-10 09:58:29
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原创 Python：try - except 语句、raise语句、对文件的操作语句
学习内容异常处理try - except 语句不管try子句里面有没有发生异常，finally子句都会执行如果在try子句执行时没有发生异常，将执行else语句(必须存在except，才能存在else，否则语法错误）使用多个except代码块时，必须坚持对其规范排序，要从最具针对性的异常到最通用的异常f = open('test.txt') #OSError：No such file or directory: 'test.txt' s = 1 + '1' #TypeErr
2020-09-08 18:08:26
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原创 python的条件语句与循环语句
学习内容：条件语句与循环语句条件语句else后面要加：elif 语句即为 else if，用来检查多个表达式是否为真，并在为真时执行特定代码块中的代码删除list.pop(0)删除指定位置的元素list.remove(val)删除指定数值的元素assert 用来判断程序是否出错只有为true才能让程序正常运行while循环语句while true:无限循环while count:可以用来限制循环次数，while语句后要加：break可以用来中断while循环，不再执行相同缩进的语句
2020-09-08 16:57:31
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原创 Python：注释、变量、运算符与数据类型、位运算
学习内容：注释、变量、运算符与数据类型、位运算注释方式有三种：1.# 单行注释2.python中单引 ’ 和双引 " 用处相同，三个单引'''多行注释内容'''3.三个双引"""多行注释内容"""运算符算术运算符#整除=0print(3//4)#取余=1print(5%4)#幂次3*3=9print(3**2)比较运算符#！=表示不等于，判断为trueprint(4!=7)逻辑运算符与and，都为真则为真或or，一个为真则
2020-09-07 22:53:21
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原创 关于安装anaconda的一些错误经验
Python基础入门：关于安装anaconda的一些错误经验一、将你conda创建的环境与Jupyter Notebook相关联,使得jupyter notebook主界面中显示cnadaconda install nb_conda二、更新pip1.直接到“https://pypi.org/project/pip/”网站，下载最新版的pip文件：pip-20.2.2-py2.py3-none-any.whl2.将,whl文件放置在anaconda的安装目录下3.通过cmd 进入运行界面4通过
2020-09-04 17:39:14
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空空如也
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