输入格式 第一行输入两个整数n,m,用空格隔开. 接下来n行,每行输入m个整数,表示输入矩阵.矩阵元素都是int范围内的整数. 输出格式 输出m行,每行n个空格隔开的整数,表示旋转以后的矩阵.注意:每行末尾不能输出多余空行. 样例输入 3 4 -1 3 6 3 7 7 9 1 10 3 4 6 样例输出 10 7 -1 3 7 3 4 9 6 6 1 3 代码实现 m,n=input().strip().split() m=int(m)#行数 n=int(n)#列数 line=[] dp=[[0

需求:把一个二维数组顺时针旋转90度,现实数据的替换. 比如把4*4的二维数组顺时针旋转90度 原始数据是一个嵌套列表:[['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D']] 更直观打印显示如下: ['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']转换成下面的数组['

参考:https://blog.csdn.net/ly_ysys629/article/details/55107237 # header=0,表示文件第0行为列索引 # index_col=0,表示文件第0列为行索引 userTable=pd.read_csv('./data/preprefe_%s.csv'%str(i),header=0,index_col=0) 常用参数的读取csv文件 import pandas as pd obj=pd.read_csv('f:/ceshi.csv')

编者按: 上学时听过山师王志民先生一场讲座,说每个人不论干什么,都应该学习国学(原谅我学了计算机专业)!王先生讲得很是吸引我这个工科男,可能比我的后来的那些同学听课还要认真些,当然一方面是兴趣.一方面是跨了学科听课,内容引人入胜,主要还是我懂得太少了,哈!我记得当时讲座的主题是有关孔子与齐鲁大地的关系,也正是那场讲座让我下决心跨学院选修了<中国古代思想文化史研究>,才让我对于诸子百家思想有了更深的认识,教授们轮番上阵,让我们学习到我们中华民族先贤智慧.也认识了历史学和中国哲学专业的同学,其中还

print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>

1. df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1

lexsort支持对数组按指定行或列的顺序排序:是间接排序,lexsort不修改原数组,返回索引. (对应lexsort 一维数组的是argsort a.argsort()这么使用就可以:argsort也不修改原数组, 返回索引)   默认按最后一行元素有小到大排序, 返回最后一行元素排序后索引所在位置. 设数组a, 返回的索引ind,ind返回的是一维数组 对于一维数组, a[ind]就是排序后的数组. 对于二维数组下面会详细举例.   import numpy as np   >>>

用 df.va lue s 读取数据的前提是必须知道学生及科目的位置,非常麻烦 . 而 df.loc 可直接通过行.列标题读取数据,使用起来更为方便 . 使用 df.loc 的语法为: 行标题或列标题若是包含多个项目,则用小括号将项目括起来,项目之间以逗 号分隔,如“( ” 数学 ” , ” 自然 ”) ”:若要包含所有项目,则用冒号“．”表示. 例如读取学生陈聪明的所有成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93

摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不

摘自 https://www.jianshu.com/p/d52020f0c247 本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例,为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集.分析与可视化数据.希望你举一反三,轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务. 市场 我们尝试的,是他们找到的阿里云市场的一款 API 产品,提供天气数据. 它来自于易源数据,链接在 https://market.aliyun.com/products/57096001/cmapi010812.html?spm=517

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞 踩 收藏 想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问 显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论 得票数 时间先后 7 个回答 3赞 踩 采纳 如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

Python用做数据处理还是相当不错的,如果你想要做爬虫,Python是很好的选择,它有很多已经写好的类包,只要调用,即可完成很多复杂的功能,此文中所有的功能都是基于BeautifulSoup这个包. 1 Pyhton获取网页的内容(也就是源代码) page = urllib2.urlopen(url) contents = page.read() #获得了整个网页的内容也就是源代码 print(contents) url代表网址,contents代表网址所对应的源代码,urllib2是需要用到

问:怎么分页&&按条件&&按顺序&&姓名不重复查出数据? 答:其实就是行转列,那么,postgresql怎么进行转列呢,百度了下,大概有三种写法 写法1 group by + sum + case when select name, sum( end) as 年龄, sum( end) as 身高, sum( end) as 体重 from test group by name having name like order by 年龄 desc 写法2 用p

我们经常想要统计项目的代码行数,但是如果想统计功能比较完善可能就不是那么简单了, 今天我们来看一下如何用python来实现一个代码行统计工具. 思路:首先获取所有文件,然后统计每个文件中代码的行数,最后将行数相加. 实现的功能: 统计每个文件的行数: 统计总行数: 统计运行时间: 支持指定统计文件类型,排除不想统计的文件类型: 递归统计文件夹下包括子文件件下的文件的行数: 排除空行: # coding=utf-8 import os import time basedir = '/root/sc

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') inplace = true 时,会使DataF

二.逻辑回归 1.代价函数 可以将上式综合起来为: 其中: 为什么不用线性回归的代价函数表示呢?因为线性回归的代价函数可能是非凸的,对于分类问题,使用梯度下降很难得到最小值,上面的代价函数是凸函数的图像如下,即y=1时: 可以看出,当趋于1,y=1,与预测值一致,此时付出的代价cost趋于0,若趋于0,y=1,此时的代价cost值非常大,我们最终的目的是最小化代价值,同理的图像如下(y=0): 2.梯度 同样对代价函数求偏导: 可以看出与线性回归的偏导数一致. 推导过程: 3.正则化 正则化的目

Pivot Table Using MySQL - A Complete Guide | WebDevZoomhttp://webdevzoom.com/pivot-table-using-mysql/ Cross-Tabulation (Pivot Tables) with MySQL - CodeProjecthttps://www.codeproject.com/articles/363339/cross-tabulation-pivot-tables-with-mysql Pivot T

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

# 自己写过的程序,统计一下你写过多少行代码.包括空行和注释,但是要分别列出来 1.打开文件方法 1.1 以读文件的模式打开一个文件对象,使用Python内置的open()函数,传入文件名和标示符 f = open('/Users/michael/test.txt', 'r') 1.2 Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法 with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read()) 1.3 调用readline()可以每

前言 其实在以前就盯上有道翻译了的,但是由于时间问题一直没有研究(我的骚操作还在后面,记得关注),本文主要讲解如何用python调用有道翻译,讲解这个爬虫与有道翻译的js“斗争”的过程! 当然,本文仅供交流学习使用,适合自己做一些小东西娱乐,禁止用于商业用途!转载请注明微信公众号:bigsai.项目github地址:https://github.com/javasmall/python 在这里插入图片描述 分析 对于一个网站,首先肯定要的就是分析,分析其中的网页规则 分析url 进入有道翻译你会