需求: 如何从一个序列中快速获取出现次数最多的元素. 方法: 利用collections.Counter类可以解决这个问题,特别是他的most_common()方法更是处理此问题的最快途径.比如,现在有一个单词的序列,你想快速获取哪个单词出现频率最高,就可以这么做: In [22]: words = ['look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', ...: 'my', 'eyes', 'the', 'eye', 'the', 'eyes', 'not

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0

SELECT * FROM rsl a, (SELECT CODE, max(time_key) time_key FROM rsl GROUP BY CODE ) b WHERE a. CODE = b. CODE AND a.time_key = b.time_key AND a. CODE IN ('HK.00700', 'HK.03888'); table :rsl 然后查询出根据每一种的code 中最新的一组数据

计算1~2008中所有自然数中1和0的个数总数. 通过自然数的大小划分区间,将自然数每位上的数载入列表,循环计数. list = [] onecount = 0 zerocount = 0 for i in range(1,2009): if int(i/1000)!=0: #thousands list.append(int(i/1000)) list.append(int(i/100)%10) list.append(int(i/10)%10) list.append(i%10) for c

最近开发遇到一个功能需求,目的是要获取一个AI分析结果中最长连续帧,比如一个视频中连续3帧有人,那么我认为这个视频就是有人,我就要判断这个视频帧列表中是否有连续的三帧有人.本质就是获取列表中的最长连续数字,比如有一个列表 a = [1,2,3,4,1,2,3],要获取这个列表中最长连续数字,应该是[1,2,3,4]. 拓展,比如我想获取每隔n的最长连续数字怎么办?例如:b = [1,3,5,7,9,1,4,7,10],我想获取每隔2的最长连续数字,应该是[1,3,5,7,9],我想获取每隔3的最

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

一.正则解析 常用正则表达式回顾: 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可无 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{3,} {m,} :至少m次 {m

最近想要知道以前做过的project有多少行代码,因为文件太多,直接手工数效率太低,于是编写一个python程序用来计算一个project有多少代码行. 首先,在一个项目中,有很多子文件夹,子文件夹中又包含子文件夹,然后子子文件夹下面有很多java源代码.我们首先获取src文件下的子文件夹,然后一直递归获得子文件夹中的文件和文件夹.若得到的是文件,则读取文件,获得该文件的代码行数. 此代码测试的是java项目的源代码,所以程序只要获取java项目的src文件的路径即可,程序输出的是此src文件夹

create table tb(name varchar(10),val int,memo varchar(20)) insert into tb values('a', 2, 'a2') insert into tb values('a', 1, 'a1') insert into tb values('a', 3, 'a3') insert into tb values('b', 1, 'b1') insert into tb values('b', 3, 'b3') insert into

declare @t table(name varchar(),qy varchar(),je int) insert into @t union all union all union all union all union all --select * from @t a where not exists --这是取表中的NAME相同的最大值 --( -- from @t where name=a.name and je>a.je --) --第一个答案: SELECT NAME,QY,JE

题目如下: 思路分析: 写出完整的程序: /* 问题描述: 有n根棍子,棍子i的长度为ai.想要从中选出3根棍子组成周长尽可能长的三角形.请输 出最大的周长,若无法组成三角形则输出0. */ #include<stdio.h> #include<Stdlib.h> #define MAX 1000 int max(int a,int b){//得出两个数中最大的那个 if(a>b) return a; else return b; } int main(){ ;//n是数字数

#include <stdio.h> #include <stdint.h> #include <ctime> #include <vector> #include <map> template<typename T> T *RandomSelect(const std::vector<T*> &itemPtrs); uint32_t Random(uint32_t range); uint32_t Random2

题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. *知识点:Java PriorityQueue 调整新插入元素 转自https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5488070.html //siftUp() private void siftUp(int k, E x) { while (k > 0) { int parent = (k - 1) >>> 1;//pa

import pymongo,urllibimport sysimport timeimport datetimereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')from pymongo.connection import Connectionfrom datetime import timedeltaimport os connection=pymongo.Connection('127.0.0.1',27017)db = connection.uploadd

要得到一组数据的中位数(例如某个地区或某家公司的收入中位数),我们首先要将这一任务细分为3个小任务: 将数据排序,并给每一行数据给出其在所有数据中的排名. 找出中位数的排名数字. 找出中间排名对应的值. 举例说明: 建表语句: CREATE TABLE `income` ( `name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '', `income` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET

softmax计算公式:                        Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法.可以独立作为机器学习的模型进行建模训练.还可以作为深度                 学习的激励函数.          softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:              设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数.那么softmax               公式softmax的

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中

1 题目描述 每年六一儿童节,牛客都会准备一些小礼物去看望孤儿院的小朋友,今年亦是如此.HF作为牛客的资深元老,自然也准备了一些小游戏.其中,有个游戏是这样的:首先,让小朋友们围成一个大圈.然后,他随机指定一个数m,让编号为0的小朋友开始报数.每次喊到m-1的那个小朋友要出列唱首歌,然后可以在礼品箱中任意的挑选礼物,并且不再回到圈中,从他的下一个小朋友开始,继续0...m-1报数....这样下去....直到剩下最后一个小朋友,可以不用表演,并且拿到牛客名贵的“名侦探柯南”典藏版(名额有限哦!!^

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard