带约束的pandas随机洗牌数据帧 - 腾讯云开发者社区

前言这篇文章，我们一起来解决一道与链表相关的经典面试题：复杂链表（带随机指针）的复制。...它有5个结点，我们就创建的链表也带5个结点就行了嘛，每个结点1个数据域，2个指针域，next指针依次存下一个结点的地址。对吧，这些操作好像都不难。那求解这道题的关键之处或者说难点在哪呢？...但是每个结点的随机指针的指向随机的，可能指向空，或者是任意一个结点，那我们要复制随机指针，就必须知道每个结点的随机指针的指向，这就不好搞了。...，但是注意不能看它指向的数值是几，因为不同结点数据域的数值可能是一样的。...那也很简单，循环对链表进行遍历，每次循环都创建一个copy结点，copy结点的数据域的值和源节点相同，然后连接到源结点后面，一次向后直到遍历结束。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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算法可视化：把难懂的代码画进梵高的星空

算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化，我们不只是将数据拟合到图表中，况且也没有主要的数据集。相反的是有描述行为的逻辑规则。...随机比较器洗牌的行为在很大程度上取决于浏览器。不同的浏览器使用不同的排序算法，并且不同的排序算法与（破坏了的）随机比较器表现非常不同。这里是随机比较器在Firefox上洗牌的结果： ?...随机比较器从根本上被破坏了。排序排序是洗牌的逆过程——它从无序创建顺序，反之亦然。这使得排序成为更困难的问题，要为不同的权衡和约束设计各种解决方案。最知名的排序算法之一是快速排序。 ?...将动画转换为静态显示的一种简单方法是从动画中选择关键帧，并按顺序显示，如同漫画一样。如果我们在关键帧之间删除冗余信息，我们会更有效地使用空间。...让我们再花一点时间来想想我们所看到的。这里的目标是研究算法的行为而不是特定的数据集。但仍然有数据，这是必然的，因为数据是从算法的执行而导出的。这意味着我们可以使用派生数据的类型来将算法可视化分类。

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NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

随机数据分布什么是数据分布？数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...示例：生成 10 个服从标准正态分布的随机数：import numpy as npx = np.random.randn(10)print(x)随机排列洗牌数组shuffle(arr)：对数组 arr...进行随机洗牌，修改原始数组。...生成 10 个服从指数分布的随机数。对数组 [10, 20, 30, 40, 50] 进行随机洗牌。生成数组 [6, 7, 8, 9, 10] 元素的随机排列。...该函数接受以下参数：data：要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。hist：如果为 True（默认），则绘制直方图；如果为 False，则只绘制密度曲线。

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NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

随机数据分布什么是数据分布？数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...示例：生成 10 个服从标准正态分布的随机数： import numpy as np x = np.random.randn(10) print(x) 随机排列洗牌数组 shuffle(arr)：对数组...arr 进行随机洗牌，修改原始数组。...生成 10 个服从指数分布的随机数。对数组 [10, 20, 30, 40, 50] 进行随机洗牌。生成数组 [6, 7, 8, 9, 10] 元素的随机排列。...该函数接受以下参数： data：要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。 hist：如果为 True（默认），则绘制直方图；如果为 False，则只绘制密度曲线。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

([2, 2, 1])) # ['weak', 'weak', 'strong'] 删除带缺失值的观测 # 加载库 import numpy as np import pandas as pd #...]]) # 将数据加载为数据帧 df = pd.DataFrame(X, columns=['feature_1', 'feature_2']) # 移除带缺失值的观测 df.dropna()...中不放回随机抽样，来创建与少数类相等的新观测子集。...0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 使用上采样处理不平衡类别在上采样中，对于多数类中的每个观测，我们从少数类中带放回随机选择观测。...，我们从类 0 中带放回随机选择观测。

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ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

24 使用较大的轴标签 25 避免线条图 26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式 28 选择合适的可视化软件 29 讲述一个故事并提出一个观点 30 带注解的参考书目技术注解参考 TutorialsPoint...八、推断和数据分析九、数字图像处理 Pandas 秘籍零、前言一、Pandas 基础二、数据帧基本操作三、开始数据分析四、选择数据子集五、布尔索引六、索引对齐七、分组以进行汇总，过滤和转换...与数据分析二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据四、用数据帧表示表格和多元数据五、数据帧的结构操作六、索引数据七、类别数据八、数值统计方法九、存取数据十、整理数据十一...3.2 数据帧 3.3 操纵和可视化数据四、用于计算和优化的迭代式方法 4.1 生成均匀的随机数 4.2 近似平方根 4.3 单变量梯度下降五、常见编程工具 5.1 使用 bash 走向胜利...、理解随机性和随机数三、概率和数据生成过程第二部分：仿真建模算法与技术四、探索蒙特卡罗仿真五、基于仿真的马尔可夫决策过程六、重采样方法七、利用仿真改进和优化系统第三部分：实际应用八、

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

滤波器只能抑制某些频率的噪声，但乘以运动放大系数后，在带通频段的噪声也会放大 2....第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....给定前后帧(Xa,Xb)，通过网络Ge可以得到它们各自的形状特征Ma,Mb和纹理特征Va,Vb。这里的纹理特征不进行运动放大，主要用于后续约束Intensity放大导致的噪声。 ?...为了让Encoder能区分地学出形状特征和纹理特征，随机地加了color intensity扰动在某些帧上，这里 perturbed frames 及其运动放大的 groundtruth 分别为Xb'...与 groundtruth Y' 尽量一致 2.L1(Va,Vb)约束前后帧的纹理表达尽量一致 3.L1(Vb',VY')约束运动放大前后的扰动帧的纹理表达尽量一致 4.L1(Ma,Mb')约束扰动前后的形状表达尽量一致

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Pandas 数据分析技巧与诀窍

它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...生成包含随机条目的pandas数据aframe: testdf= myDB.gen_dataframe(5,[‘name’,’city’,’phone’,’date’]) } 这将导致数据帧如下所示：...2 数据帧操作在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...groupbyExample = data.groupby(‘user_id’)[‘scores’].mean() 3 结论因此，到目前为止，您应该能够创建一个数据帧，并用随机数据填充它来进行实验

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嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin

Pandas在数据科学领域就无需介绍了，它提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。...从本质上讲，用户可能只是希望Pandas运行得更快，并不希望对其特定的硬件设置优化其工作流程。这意味着大家希望使用相同Pandas脚本作用于10KB数据集和10TB数据集。...下一层包含查询编译器，它从pandas API层接收查询并执行某些优化。最后一层是分区管理器，负责数据布局和洗牌，分区和序列化发送到每个分区的任务。 ?...我们使用由随机整数组成的Numpy构建一个数据集。注意，我们不必在此处指定分区。...对比 Modin管理数据分区和洗牌，以便用户可以专注于从数据中提取值。以下代码在具有32GB RAM的2013年4核iMac上运行。

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random和np.random函数详解

随机取数和采样：random和np.random模块本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。...导入库 import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。...同样的改变区间，每次生成不同的数据： random.uniform(2,5) 3.9644214464183154 random.randint() 返回的是一个随机整数；重复操作生成不同的数据： random.randint...，同时也能够用于数据的随机采样 np.random.rand() 生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，输入参数为维度 np.random.rand(3) # 一维 array([0.56316478...，如果数据为为多维数组，只沿第一条轴洗牌 names ['Tom', 'Peter', 'Mike', 'Jimmy'] np.random.shuffle(names) # 第一次洗牌 names

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快「数据分析」和「预处理」步骤。...df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引我们首先创建 20 个随机索引进行选择...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。我们将做几个组比函数的示例。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...30.设置数据帧样式我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

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卡牌大师：玩转“洗牌算法”，幸运女神在微笑 (^_^)

青铜洗牌题目：给你一副崭新的扑克牌（54 张），你如何 “洗乱” 它？？咱青铜玩家通常很暴躁！不就是洗牌嘛！聪明的青铜玩家，先将问题抽象为算法模型！...白银洗牌白银玩家看了青铜玩家的操作，不禁放声大笑！ “痴线~”（sb）把上述代码拷贝至控制台运行发现，基本上打乱这副扑克牌要洗 200 ~ 300 次！因为越往后，生成随机数重复的概率就越大！...将牌随机分成两堆，让它们交换，然后再随机分成两堆，再让它们交换，然后再随机分出两堆......这样重复洗十几、二十次后，完成洗牌。...黄金洗牌来揭晓答案：随机的结果要能够覆盖所有的情况，并且随机结果出现的概率相等；洗 54 张牌，随机结果需覆盖所有情况就应该是 54 张牌的排列方式，A5454，即 54!...简单翻译就是 random() 函数产生的值在 [0,1) 之间，具有大致均匀的分布，不用带参数。

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

对每个scale的特征voxel进行pixel-wise 时间上的带通滤波，增强感兴趣频率上的信号，过滤掉不感兴趣频率的噪声 3....滤波器只能抑制某些频率的噪声，但乘以运动放大系数后，在带通频段的噪声也会放大 2....第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....给定前后帧(Xa,Xb)，通过网络Ge可以得到它们各自的形状特征Ma,Mb和纹理特征Va,Vb。这里的纹理特征不进行运动放大，主要用于后续约束Intensity放大导致的噪声。...为了让Encoder能区分地学出形状特征和纹理特征，随机地加了color intensity扰动在某些帧上，这里 perturbed frames 及其运动放大的 groundtruth 分别为Xb'

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如何在 GPU 上加速数据科学

在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。 Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...GPU 上带 Rapids 的 DBSCAN 现在，让我们用 Rapids 进行加速！...我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。

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如何在 GPU 上加速数据科学

在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。 Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 ? Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 的结果 GPU 上带 Rapids 的 DBSCAN 现在，让我们用 Rapids 进行加速！...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。

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如何在 GPU 上加速数据科学

在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。 Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...上带 Rapids 的 DBSCAN 现在，让我们用 Rapids 进行加速！...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。

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AI看视频自动找“高能时刻”｜字节&中科院自动化所@AAAI 2024

基于此，作者约束：在当前训练阶段中，视频中不可以包含前序训练阶段中出现的域组合。...在每个训练阶段保存具有代表性的数据，这些数据将参与后续阶段的训练，从而减缓模型的遗忘现象；其二是参数正则，即约束模型参数的变化量，保持对前序阶段所学内容的响应；其三是模型增长，即使用不同的模型，来解决不同训练阶段的任务...基于此，GPE使用了高光原型学习的方案，在视频帧级别上做二分类任务，判断视频帧属于高光还是非高光。...对于带约束的优化问题，我们使用拉格朗日方法求解，其中拉格朗日对偶表达式如下：使用启发式思想，在约束条件成立时，减小惩罚因子λ是拉格朗日乘子，还需要保证其大于零。...GPE有两个变式，其Mf指的是动态增加原型点的数量，在每个训练阶段只约束原来原型点的变化，新增的原型点可以自由学习。带星号（*）的方法使用了随机数据回放。

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计算机网络之数据链路层与局域网－多路访问控制协议

随机访问MAC协议随机访问MAC协议：所有用户都可以根据自己的意愿随机地向信道上发送信息。随机发送信息时，如果此时没有其他用户则发送成功。...带冲突检测的载波监听多路访问协议（Carrier Sense Multiple Access/Collision Detection , CSMA/CD）（先听后说，边听边说）工作原理：通信站使用CSMA...使用CSMA/CD协议实现多路访问时，通过共享信道通信的两个通信站之间相距的最远距离D，信号的传播速度V，数据帧长度L，以及信道信息传输速率R之间满足以下约束： ? ? 3....环路中的每个站点边转发数据，边检查数据帧中的目的地址，若为本站点的地址，便读取其中所携带的数据。 4. 数据帧绕环一周返回时，发送站将其从环路上撤销，即“ 自生自灭” 。 5....发送站点完成数据发送后，重新产生一个令牌传至下一个站点，以使其他站点获得发送数据帧的许可权。令牌丢失和数据帧无法撤销是环网上最严重的两种错误。

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...本文将对pandas支持的多种格式数据在处理数据的不同方面进行比较，包含I/O速度、内存消耗、磁盘占用空间等指标，试图找出如何为我们的数据找到一个合适的格式的办法！...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...对比现在开始对前文介绍的5种数据格式进行比较，为了更好地控制序列化的数据结构和属性我们将使用自己生成的数据集。下面是生成测试数据的代码，我们随机生成具有数字和分类特征的数据集。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。

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【初阶数据结构】——剑指 Offer ：复杂链表（带随机指针）的复制

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

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