-
剑指Offer--(2)二位数组中的查找
题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。题目解读 python 在二维数组中的array的格式是array[row][column],所以在遍历时需要统计多维数组的行数和列数的时候，如果是直接对数组名求len(array),那得到的是多维数组的行数，如果是对某一行求len(array[i])则是求第i维的长度，也即是列数。# -*...…
-
python yield 用法总结
阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字，各种搜索终于搞懂了，在此做一下总结： 通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator =...…
-
python基础回顾
反射 在其他语言中 ，通过变量名访问对象通常称为反射，python 中可以通过getattr以及hasattr和setattr函数实现一些代码的高效维护和复用。 鸭子类型（判断对象是否具有某功能） 使用isiterable()判断是否可迭代 使用isinstance(a,list) 判断是否列表 切片 s[:3] datatime模块： strftime方法将datetime转换为字符串 ...…
-
pandas 基础笔记(2) - Series和DataFrame操作篇
size() 和count()的区别size跟count的区别： size计数时包含NaN值，而count不包含NaN值user_df = user_df.groupby(['uid','time'])[['qid_time']].count()# 返回值为DFuser_df = user_df.groupby(['uid','time'])[['qid_time']].size()..reset_index(name='new_columns')# 返回值为Series，需要.reset...…
-
pandas 基础笔记(1) 数据结构与功能
场景识别 numpy 适合于处理同质型的数值类数组数据 pandas适合于处理表格型或异质型数据工具数据结构 series 包含索引的数值序列，类似numpy数组 通过values和index属性分别获得值和索引 通常需要创建索引标签来标识每个数据点 可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值 还可以将Series看成是一个定长的有序字典 ...…
-
Numpy 基础笔记
nadrray属性 包含的每一个元素都是相同类型 shape属性 dtype属性生成数组的方法 默认元素类型：float64 使用array函数（自动转换维数和数据类型） 给定长度和形状 使用zeros创建全0数组 ones empty返回没有初始化的数组（值不一定为全0，慎用） arange 创建数组 转换数据类型（显示） astyp...…
-
多级目录的python 包、模块的引用问题
如果发现系统报错：找不到模块那是因为自建模块没有加入到系统的环境变量路径中。在导入包之前 加上包的上级目录的路径就可以解决。需要注意的是：在命令行执行时，若在文件中是使用的相对路径进行所有的路径操作1.或者包的导入，2.或者文件的读写那执行Python时必须切换到相应的py文件目录中再执行。…
-
python的pandas库中axis的理解
df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词（译者注）换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 axis参数作用方向图示另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性...…
-
机器学习（1）-统计与分布
统计与分布决策权衡 决策平衡也就是平时所说的加权平均的概念，当出现需要做出听证决策时，往往不同的重要程度的人群所拥有的决策权不同。欧氏距离计算方法就是平时我们在解析几何当中使用的绝对距离，在工程领域使用广泛，他的计算方法是：曼哈顿距离曼哈顿距离在我看来又可以称为绝对值距离，它的引入是来源于生活实际，在日常生活中应用广泛，比如我们谈论两个地点之间的距离，我们一般是采用的曼哈顿距离，也就是我们一般会采用这两点所形成的三角形的两个直角边的距离和，而不是欧氏距离所代表的三角形斜边距离。我们来看一...…
-
剑指offer-反转链表
输入一个链表，输出反转后的链表。 剑指offer中的Python解法：# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: # 返回ListNode def ReverseList(self, pHead): if not pHead or not pHead.next: retu...…
-
机器学习（2）-Tensorflow初步
Tensorflow库函数的理解很多时候对于tensorflow 官网的一些api的解释很不理解，有时候在各大论坛逛一遍才能明白真实的意思，虽然这样也是一个解决方案，但是人毕竟不是神。好记性确实不如烂笔头，偶尔记录一下，在本页汇集比较难理解的一些point.tf.matmul() tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False,adjoint_a=False,adjoint_b=False,a_is_sparse=False,b_is_...…
-
数据结构(1)-结构初步
摘要这几天开始学习数据结构方面的知识，也是为了后面算法的学习打一些基础，人们都说数据结构和算法是相互依存的关系，我想应该是有一些道理的。所以目前是以程杰的《大话数据结构》作为自学教材进行学习，初步看来，目前觉得这本书还是不错的，书中是以C语言作为编程实现语言，辅助的学习材料是Kenneth A.Reek的《C和指针》，虽然我后面的学习重点应该是Python和java,但是应该影响是不大的。1.学习数据结构的一个例子需要完成客户排队系统模块的代码工作，如果是使用数据库采用自动递增的整型数字作...…