2024-06-08：用go语言，给定三个正整数 n、x和y， 表示城市中的房屋数量以及编号为x和y的两个特殊房屋。 在这座城市中，房屋通过街道相连。...请返回一个长度为n且从下标1开始的数组result， 其中result[k]表示满足上述条件的房屋对数量， 即从一个房屋到另一个房屋需要经过最少k条街道。 注意：x和y可以相等。...4.对于一般情况，初始化一个长度为n+1的整型数组diff，用于记录每个房屋对应的路径数量的变化。 5.定义一个匿名函数add(l, r)，用于更新diff数组中的元素。...• 对于大于x小于(y+x)/2的房屋，采用不同计算方式更新diff数组。 • 其他房屋直接更新diff数组。 7.计算出所有房屋对应路径数量的变化，并填充结果数组ans。 8.返回计算结果ans。...总的时间复杂度：这段代码中的最主要操作是循环遍历房屋，即(O(n))。在每次循环中，对于不同条件，进行一些简单的数学计算和更新数组操作。因此，总的时间复杂度可以近似看作(O(n))。
2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。...小团在(a,b)位置放了一个信标，每个定位装置会告诉小团它到信标的曼哈顿距离，也就是对于每个点，小团知道|xi-a|+|yi-b|求信标位置，信标不唯一，输出字典序最小的。...输入n，然后是3个定位装置坐标，最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序的信标位置。1 = 1 && cur[0] = 1 && cur[1] <= n && distance
需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。...示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。...]等于爬n阶的方法数量。...1] = 1; for(int i=2 ; i <= n ; i++){ //爬i阶时，方法数 == 倒数第1阶的方法数 + 倒数第2阶的方法数...//比如说有5阶，第1阶你可能会爬1个台阶或者2个台阶。
2022-06-12：在NN的正方形棋盘中，有NN个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。...但是现在有些棋子聚集到一个格子上了，比如：2 0 30 1 03 0 0如上的二维数组代表，一共3*3个格子，但是有些格子有2个棋子、有些有3个、有些有1个、有些没有，请你用棋子移动的方式，让每个格子都有一个棋子...，每个棋子可以上、下、左、右移动，每移动一步算1的代价。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// x，王子碰没碰过// y, 公主碰没碰过// lx，所有王子的预期// ly, 所有公主的预期// match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
2022-06-12：在N*N的正方形棋盘中，有N*N个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。...但是现在有些棋子聚集到一个格子上了，比如： 2 0 3 0 1 0 3 0 0 如上的二维数组代表，一共3*3个格子， 但是有些格子有2个棋子、有些有3个、有些有1个、有些没有， 请你用棋子移动的方式，...让每个格子都有一个棋子， 每个棋子可以上、下、左、右移动，每移动一步算1的代价。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// x，王子碰没碰过 // y, 公主碰没碰过 // lx，所有王子的预期 // ly, 所有公主的预期 // match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
而在数据分析的过程中，数据可视化作为直观展示数据特征和规律的重要手段，更是不可或缺。 Python中，有许多专门用于数据可视化的库，其中最为著名的莫过于Matplotlib和Seaborn。...而Seaborn则是在Matplotlib的基础上，进一步封装和优化，提供了更加美观和高级的绘图接口。 在图形绘制基础方面，我们需要掌握几个核心概念，包括坐标轴、图例、标题、标签等。...在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制折线图，通过设置x轴和y轴的数据，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个基本的折线图。...Matplotlib通常与NumPy和pandas扩展包一起使用，最常见的使用方式是根据NumPy库的N维数组类型ndarray来绘制2D图像，使用简单、代码清晰易懂，深受广大技术爱好者的喜爱，是数据...') plt.title('基金产品发行数量') plt.savefig ( 'test', dpi=600) 箱型图绘制 【例7.8】下面给定的数据是某公司产品在各个国家用户的消费分布图,请根据以下数据利用
., 0.5) nanquantile 注意事项 给定长度为 n 的向量 V，V 的第 q 个分位数是在 V 的排序副本中从最小值到最大值的 q 处的值。...如果给定多个概率水平，则结果的第一个轴对应于分位数。其他轶轴是在a减少后保留的轴。如果输入包含小于float64的整数或浮点数，则输出数据类型为float64。否则，输出数据类型与输入相同。...a中的每个值根据其关联的权重对平均值做出贡献。权重数组可以是 1-D（在这种情况下，其长度必须是给定轴上a的大小）或与a相同形状。如果weights=None，则假定a中的所有数据的权重都等于 1。...biasbool，可选 默认归一化（False）是由(N - 1)实现的，其中N是给定的观察数量（无偏估计）。如果 bias 为 True，则正常化为N。...直方图是在扁平化数组上计算的。 bins整数或标量序列或字符串，可选 如果bins为整数，则定义给定范围内等宽箱的数量（默认为 10）。
Matplotlib 有大量的颜色图可供使用，你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到： plt.cm....() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API 来实现 9.文本和标注 创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者...的位置就是每种转换的坐标位置。 transData坐标给定的是通常使用的 x 和 y 轴坐标位置。...这些参数在 Matplotlib 的在线文档中已经有了很详细的说明，因此在这里就不将这部分内容重复介绍一遍了。...Matplotlib 会自己计算按照这个最大数量计算的刻度位置： # 对x和y轴设置刻度最大数量 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(
这两个值是一致的吗？这就是一个可以准确回答的问题了。 在数据和结果的可视化中，有效地展示这些误差能使你的图表涵盖和提供更加完整的信息。...Matplotlib 有大量的颜色图可供使用，你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到： plt.cm....注意默认情况下，文字是在指定坐标位置靠左对齐的：这里每个字符串开始的"."的位置就是每种转换的坐标位置。 transData坐标给定的是通常使用的 x 和 y 轴坐标位置。...箭头的样式是使用箭头属性字典值进行控制的，里面有很多可用的参数。这些参数在 Matplotlib 的在线文档中已经有了很详细的说明，因此在这里就不将这部分内容重复介绍一遍了。...Matplotlib 会自己计算按照这个最大数量计算的刻度位置： # 对x和y轴设置刻度最大数量 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(
Matplotlib 有大量的颜色图可供使用，你可以通过在 IPython 中对 plt.cm 模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到： plt.cm....() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API 来实现。...的位置就是每种转换的坐标位置。 transData 坐标给定的是通常使用的 x 和 y 轴坐标位置。...这些参数在 Matplotlib 的在线文档中已经有了很详细的说明，因此在这里就不将这部分内容重复介绍一遍了。...Matplotlib 会自己计算按照这个最大数量计算的刻度位置： # 对x和y轴设置刻度最大数量 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(
在 Matplotlib 中，图形（类plt.Figure的一个实例）可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。...Matplotlib 有大量的颜色图可供使用，你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到： plt.cm....注意默认情况下，文字是在指定坐标位置靠左对齐的：这里每个字符串开始的"."的位置就是每种转换的坐标位置。 transData坐标给定的是通常使用的 x 和 y 轴坐标位置。...箭头的样式是使用箭头属性字典值进行控制的，里面有很多可用的参数。这些参数在 Matplotlib 的在线文档中已经有了很详细的说明，因此在这里就不将这部分内容重复介绍一遍了。...Matplotlib 会自己计算按照这个最大数量计算的刻度位置： # 对x和y轴设置刻度最大数量 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 i32 { //repeat(vec!
它可以很好地帮助我们处理数学运算，绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线，具有比PIL更强大的绘图功能。Matplotlib中的PyLib接口包含很多方便用户创建图像的函数。...这里是matplotlib中的有关LaTex的使用介绍：Latex的使用 链接：https://matplotlib.org/users/mathtext.html 在完成了坐标轴的设置后，我们还可以通过...他们可以被放置在任意位置。直到现在，他们仍是轴的边界。我们将要改变现状，因为我们想要spines 置于中间。因为有四个spine（上下左右），我们将要通过设置颜色（无）丢弃上面和右侧的部分。...那么我们回过头来看一下上面的代码：首先为绘制原始图像，然后再x,y列表中给定点的x坐标，y坐标上绘制出蓝色五角星状标记点，注意，我们取x[:2]意为取x列表元素的第零个和第一个，不包含第二个元素，y列表同理...其中contour()本应用于设置等高线，用法为： contour(Z) ：绘制矩阵Z的等高线 contour(Z,n) ：设置等高线的根数（画出来有n根等高线） contour(Z,v) ：v是元素随下标单调递增的一维向量
或者说 "给定数据，对于感兴趣的参数，可能值的概率分布是多少？" 例 1: 抛硬币问题 我把我的硬币抛了 _n_次，正面是 _h_次。这枚硬币是有偏的吗？...例 2: 药品活性问题 我有一个新开发的分子X; X在阻止流感病毒复制方面有多好？...这不是个好的药物候选者. 在这个问提上不确定性影响不大, 看看单位数量级就知道IC50在毫摩的物质没什么用... 第二类问题: 实验组之间的比较 "实验组和对照组之间是否有差别?...注: IQ的差异在10以上才有点意义. p-value=0.02说明组间有差异, 但没说差异有多大. 这个故事说的是虽然有差异, 但是差异太小了, 也没啥意思....In [27]: ax = adjust_forestplot_for_slides(ax) plt.show() 森林图：在同一轴上的95％HPD（细线），IQR（粗线）和后验分布的中位数（点），
每个axes都有属性xaxis和yaxis，它们又具有一些属性，包括构成轴域的直线，刻度和标签。 主要和次要刻度 在每个轴内，有主要刻度标记和次要刻度标记的概念。...并从y轴中删除了刻度线（以及标签）。...给定此最大数量，Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定的刻度位置： # 对于每个轴，设置 x 和 y 主要定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator...elif N == 1: return r"$\pi/2$" elif N == 2: return r"$\pi$" elif N % 2 > 0:...请注意，我们已经使用了 Matplotlib 的 LaTeX 支持，通过将字符串括在美元符号中来指定。 这对于显示数学符号和公式非常方便：在这种情况下，\pi显示为希腊字符π。
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