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【说站】python如何查找缺失的参数

python如何查找缺失的参数说明 1、如果在切片时遗漏了任何参数，Python将尝试自动计算。...2、如果检查CPython的源代码，会发现一个函数叫做PySlice_GetIndicesEx()，它计算任何给定参数的切片索引。它是Python中的逻辑等效代码。...该函数使用Python对象和可选参数进行切片，并返回切片的开始、停止、步长和长度。...slice_length = (stop - start - 1)/(step) + 1 return (start, stop, step, slice_length) 以上就是python查找缺失参数的方法

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如何查找递增连续数组中缺失的数字

在一个长度为n的递增数组中,数组中元素范围是0 ~ n-1,如何在这个递增连续数组中查找缺失的数字? 分析下: 1. 排序数组中的搜索算法,首先想到的就是二分法查找 2....移动边界指针 Nums[3] = 3,左指针右移,同时,已经知道了m指针位置,指针值与元素值是相同的,查找值一定是在[m+1,r]区间中,所以左指针移动到m+1位置....继续计算m指针值 m = (4 + 6) /2 =5; 3. num[5] 的前一位的元素值和索引值是否相同,但采用贪心策略,认为也是不同的,所以右指针移动位置为...在处理边界值的时候,在(i == r)的时候,还多需要多遍历一次,向右移动左指针一次. 4. 这时,左指针值便是最后想要的值. 所以我们的遍历条件为(l缺失的结果值....综上,对于有序数组的查找,一般都会使用二分法查找.在查找数据的时候,注意左右边界指针的移动.以及遍历标记(l<=j)即可.

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直播代码是如何工作的，不同服务器之间的区别

直播发展到如今，由PC端的网页版直播到如今的移动端直播，越来越多直播功能的APP上线，直播的服务器分为很多种类，那么不同的服务器之间有哪些差异呢？本文来为大家简单介绍一下。...服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。...在容器或虚拟机中，每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离，为用户和应用程序模拟出“独占”使用计算资源的体验。...2、独立服务器直播代码中的独立服务器，整体硬件都是独立的，单独一台服务器。二、云服务器直播代码中的云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。...四、分布式部署直播代码中的分布式部署是将数据分散的存储于多台独立的机器设备上，采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题

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Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。...每个人都知道（或很容易理解）RFE 递归特征消除是如何工作的。考虑到较小的特征集，它递归地拟合监督算法。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。

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Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。什么是Boruta？...每个人都知道（或很容易理解）RFE 递归特征消除是如何工作的。考虑到较小的特征集，它递归地拟合监督算法。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。

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如何使用PLC自带功能实现不同厂家PLC之间的协议的解析及转达

而且在现场，经常会遇到不同设备之间需要走通讯的需求，但不同公司的设备支持的协议不尽相同。类似于来自不同国家的学生在同一公司协同工作，这时候我们怎么才能做到让不同的人能相互理解别人的意思呢？...以往经常使用的方式是采用安装第三方或厂家自带的协议转换模块。类似于给设备安装不同的翻译器。这时候会增加很多成本，让预算紧张的项目雪上加霜。...说干就干，接下来，让我们以Modbus为例，理解如何使用PLC自带功能实现不同厂家PLC之间的协议的解析及转达。...字符串，并根据命令字，利用不同标签进行应答数据处理 2.7.3：根据命令进行不同处理，线圈跳转到线圈处理处；寄存器跳转到寄存器处理处； 2.7.4：根据需要读取的起始地址、长度、将对应数据获取出来并复制到发送缓存区...； 2.7.5：数据打包，将PDU打包成ADU 2.8 :Socket数据发送:将MBTI_Write_Data_Out数据发送到Socket 以上是实例是根据RA官网提供的Demo程序进行讲解如何使用

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项目经理如何处理好与不同类型客户之间的关系？

作为项目经理，如何处理好与客户之间的关系非常重要。但是究竟如何处理客户关系呢？客户的人员都有哪些类型？不同类型的客户的应对是否都一样呢？...下面我们来看看在日常工作中经常遇到的客户类型，应该如何处理跟他的关系。项目管理者联盟文章项目管理培训权威决策型：这类客户往往具有权威的技术、业务和管理能力，对于事情本身具有决策权。...service.mypm.net 项目管理培训典型决策者：具有商务上的决策权，但是不是业务和技术的专家。...项目管理论坛项目管理者联盟糊涂管理型：是甲方的管理者，具有一定的决策权和影响力，但是对项目管理不懂装懂，不时干预项目的事情，有时是麻烦的制造者。...blog.mypm.net 应对策略：或者成为利用的对象，或者让其远离你的项目，敬而远之。从大局考虑，使其空，从技术的纵深考虑，使其服。

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如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置？

在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...示例代码下面是一个示例代码，展示了如何使用 difflib 模块查找两个字符串之间的差异位置：from difflib import SequenceMatcherdef find_difference_positions...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...如果需要比较大型字符串或大量比较操作，请考虑使用其他更高效的算法或库。自定义差异位置查找算法除了使用 difflib 模块，我们还可以编写自己的算法来查找两个字符串之间的差异位置。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。

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Python实战项目——物流行业数据分析（二）

：依旧先进行数据处理一、数据清洗 ① 重复值、缺失值、格式调整 ② 异常值处理（比如：销售金额存在等于0的，数量和销售金额的标准差都在均值的8倍以上等）二、数据规整比如：增加一项辅助列...(keep='first',inplace=True) #删除缺失值（na,删除待有na的整行数据,axis=0,how='any'默认值） data.dropna(axis=0,how='any',inplace...) data 异常值处理由结果可得 1.销售金额为0的情况，删除 2.产生严重的数据左偏情况（电商领域的2/8法则很正常。）...问题2、是否存在尚有潜力的销售区域 a.月份维度 data1 = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack() data1.plot(kind='line...') 货品2在10月和12月份，销量猛增，原因猜测有二：1.公司加大营销力度 2.开发了新的市场(后续有结论) b.不同区域 data1 = data.groupby(['销售区域','货品'])[

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SAP 历史库存的详解

项目实施中，经常报表需要读取当前月份库存和历史库存，本文简要描述 1.1 库存数据的保存根据库存类型的不同，库存信息保存在不同的表中，具体而言见下表库存类型当前库存历史库存库存金额历史库存金额工厂级别库存...；在表MBWEH中，记录历史库存，按照物料+工厂+月份记录物料特定月份在工厂下的数量和金额； 1.2 表MBEW和MBEWH记录的逻辑说明物料MBEW为当前库存信息，因此每次库存变动时，都会更新表MBEW...当物料A在1月份发生第一次库存移动时，此时系统更新表MBEWH，更新结果为上个月的库存数量和金额，具体而言，在本例中，表MBEWH的信息增加记录如下物料A 月份201012 数量500个金额5000...但是，这相当的占用存储资源；其二，我们不能保证这定期的作业的确定性，硬件维护、系统性能都可能使这预定的 “时刻”出现偏差，如果某一次没能抓取该时刻的库存，对整个报表来说，是数据的缺失；其三，最初设计的抓取数据的方式...这种报表成就了日常对数的用户与支持者或实施者之间旷日持久的拉锯战，虽然OSS里面有若干针对LIS报表的修正方案。

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Python数据分析案例-药店销售数据分析

-- -->'购药时间':'销售时间'},inplace=True) dataDF.head() （3）缺失值处理获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购药时间”和“社保卡号...”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。...缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。...//mounthI print('业务指标1：月均消费次数=', kpil_I) （2）业务指标2:月均消费金额月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数 #消费总金额 totalMoneyF...('实收金额') plt.show() 结果显示，7月消费金额最少，这是因为7月份的数据不完整，所以不具参考价值。

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疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

s3.dropna() #方法2：相加的时候把缺失值进行填充 s3=s1.add(s2,fill_value=0) 二维数组分析： import numpy as np import pandas...python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...daysi=(endTime-startTime).days #月份数 //表示整除 monthsi=daysi//30 #业务指标1：月均消费次数=总消费次数 / 月份数 kpil_i=tatali...//monthi #指标2：月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数 #总消费金额 totalMoneyF=salesDf.loc[:,‘实收金额’].sum() #月均消费金额 monthMoneyF

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.net 中CORS 如何增强 Web 应用程序功能，促进不同 Web 域之间的数据和服务交换

通过了解 CORS，我们可以确保他们的 Web 应用程序在不同域中安全高效地运行。...跨域资源共享（CORS）是一种基于浏览器的安全功能，用于控制来自一个域的网页如何请求来自另一个域的资源并与之交互。...通过为跨域请求定义明确的策略，CORS 可以在遵守同源策略的限制的同时，在不同域之间实现受控且安全的资源共享。...CORS 通过允许服务器端配置显式定义哪些域可以访问资源，从而在安全性和受控数据共享之间取得平衡，从而为这些限制提供了解决方案。...CORS 的工作原理跨域资源共享（CORS）是一种允许 Web 应用程序从不同域上的服务器访问资源的机制。

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案例实操｜手把手教你搭建 RFM 客户价值分析模型

5.3 销售淡旺季分析根据超市的整体销售额情况和不同类型产品在不同地区的销售情况，再对每年每月的销售额进行分析，根据不同月份的销售情况，找出重点销售月份，从而制定经营策略与业绩月度及季度指标拆分。...，进而更大一步提高销售额，但是需要注意是下半年的7月份和10月份销售额会有明显的下降，可以针对这些下降的月份多举行一些营销活动。...通过各类运营手段提高不同类型的客户在产品中的活跃度、留存率和付费率。而如何将客户从一个整体拆分成特征明显的群体决定了运营的成败。...R、F、M每一个值是如何计算的。例如，该超市某用户的2014年的消费记录见表。...3）M：消费金额 = 128.736 + 795.408。计算出结果之后还是无法直接通过R、F、M单独的数据衡量客户的价值。那么如何根据这3个数值，分别对不同维度进行高低等级的划分？

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数据分析与可视化：解析销售趋势

在我们的案例中，我们将使用一个虚拟的销售数据集，其中包含了销售日期、产品信息、销售数量和销售金额等字段。...查看数据集的前几行 print(data.head()) 数据探索与清洗接下来，我们将进行数据探索，检查数据的完整性并清理任何缺失或异常值。...我们将查看数据的统计摘要、数据类型以及存在的任何离群值： # 查看数据摘要 print(data.describe()) # 检查数据类型 print(data.dtypes) # 处理缺失值 data.dropna...我们可以绘制销售额随时间的变化趋势图： import matplotlib.pyplot as plt # 按月份汇总销售额 monthly_sales = data.groupby('Month')...演示如何使用箱线图或散点矩阵来识别离群值和数据之间的关系。

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教你如何分析电话费

问题：查找2017年6、7、8月有话费，但是9、10月没有产生话费，并且6、7、8月话费均在51-100元之间的电话号码。【解题步骤】 1....然后对分组后的结果用having子句筛选出符合条件的数据，也就是选出3个月（having count(distinct 月份) = 3）话费均在51-100元之间（min(月消费) >= 51 and...【举一反三】问题：查询所有4、5月份月均使用金额在30元以上的电话号码（结果不能重复出现）。还是考察的对分组汇总的灵活使用。...思考：求4、5月份的月均使用金额为何不直接用avg() 函数？...image.png 推荐：如何从零学会SQL？ image.png

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特征选择技术总结

: loan_amnt -借款人申请贷款的清单金额。...mths_since_recent_inq-最近一次查询的月份 revol_util - 循环额度利用率，或借款人使用的信贷金额相对于所有可用的循环信贷。...低方差：假设有两个特征，1)性别只包含一个性别值(例如，女性)，2)年龄包含30到50岁之间的不同值。...缺失值：在这组特征中没有任何包含大量缺失值的特征;因此，我们将跳过这一步。以前我们也发过处理缺失值的文章，如果你对这部分感兴趣，可以搜索查看。...= 'Loans Defaults Prediction', html = {'style': {'full_width': True }}) profile 你会发现Pearson和Phik之间不同类型的相关性

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传递数据背后的故事——图表设计

但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现...错误的坐标轴选择，或者关键元素的缺失，会导致图表的准确性下降，表意不明。 A.柱形图数据产品的图表强调数据的准确性，通常零基线是不可或缺的，为了强调起始位置，颜色上要比其他的网格线深。...图2-14 柱形图中的零基线柱子的宽度为D，则柱子之间的间距建议在1/2D与D之间，簇形柱形图两个柱子之间的间距建议为1/8D。...这样既可以保证柱子之间不会过于分散-失去数据之间的关联性，又不会过密-保障数据之间的独立性和舒适阅读。 ? 图2-15 柱形之间的间距 B....大家可以根据不同的使用场景选择不同的饼图绘制方法。 ? 图2-17 饼图的绘制方法 C. 折线图折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。

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Python特征选择的总结

: loan_amnt -借款人申请贷款的清单金额。...mths_since_recent_inq-最近一次查询的月份 revol_util - 循环额度利用率，或借款人使用的信贷金额相对于所有可用的循环信贷。...低方差：假设有两个特征 1)性别只包含一个性别值(例如，女性) 2)年龄包含30到50岁之间的不同值在这种情况下，性别特征的方差很小，因为这个属性中的值都是相同的，在模型训练时，它不会帮助模型找到任何模式...缺失值：在这组特征中没有任何包含大量缺失值的特征；因此，我们将跳过这一步。以前我们也发过处理缺失值的文章，如果你对这部分感兴趣，可以搜索查看。...title = 'Loans Defaults Prediction', html = {'style': {'full_width': True }}) profile 你会发现Pearson和Phik之间不同类型的相关性

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Python特征选择的总结

: loan_amnt -借款人申请贷款的清单金额。...mths_since_recent_inq-最近一次查询的月份 revol_util - 循环额度利用率，或借款人使用的信贷金额相对于所有可用的循环信贷。...低方差：假设有两个特征 1)性别只包含一个性别值(例如，女性) 2)年龄包含30到50岁之间的不同值在这种情况下，性别特征的方差很小，因为这个属性中的值都是相同的，在模型训练时，它不会帮助模型找到任何模式...缺失值：在这组特征中没有任何包含大量缺失值的特征；因此，我们将跳过这一步。以前我们也发过处理缺失值的文章，如果你对这部分感兴趣，可以搜索查看。...title = 'Loans Defaults Prediction', html = {'style': {'full_width': True }}) profile 你会发现Pearson和Phik之间不同类型的相关性

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