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70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

难度:1 问题:打印完整的numpy数组a,且不截断。 输入: 输出: 答案: 25.如何在python numpy中导入含有数字和文本的数据集,并保持的文本完整性?...答案: 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值? 难度:1 问题:找到iris数据集中最常见的花瓣长度值(第3列)。 输入: 答案: 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置?...难度:2 问题:为给定的数字数组a排序。 输入: 输出: 答案: 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序? 难度:3 问题:创建一个与给定数字数组a相同形式的排列数组。...难度:3 问题:针对给定的二维numpy数组计算每行的min-max。 答案: 58.如何在numpy数组中找到重复的记录?...输入: 答案: 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值(或峰值)? 难度:4 问题:在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。

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    Pandas基础:查找与输入最接近的值

    标签:Python,Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近的值。 有时候,我们试图使用一个值筛选数据框架,但是这个值不存在,这样我们会接收到一个空的数据框架,这不是我们想要的。...我们想要的是,在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。 下面是一个简单的数据集,将用于演示这项技术。假设有5天的SPY股票(假想)价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近的值所在的行。...通过观察,我们注意到有两个值与386接近,即390和380。显然,390比380更接近于386。...在这种情况下,我们不能使用大于“>”或小于“的筛选器,因为不知道匹配值是高于还是低于给定的输入值386。 过程 1.计算每个值与输入值之差。...1.在右侧,原始数据框架(或绝对差数据框架,因为它们的索引相同)有一个数字索引0,1,2,3,4。

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    程序员必备的50道数据结构和算法面试题

    编码面试主要包括数据结构和基于算法的问题,以及一些诸如如何在不使用临时变量的情况下交换两个整数这样的逻辑问题? 我认为将编程面试问题划分到不同的主题区域是很有帮助的。...我在面试中经常看到的主题区域是数组、链表、字符串、二叉树,以及源于算法的问题(例如字符串算法,排序算法,如 quicksort 或基数排序,以及其他杂项),这就是你能在这篇文章中找到主要内容。...3、在一个未排序的整型数组中,如何找到最大和最小的数字? 4、在一个整型数组中,如何找到一个所有成对的数字,满足它们的和等于一个给定的数字?...5、如何检查字符仅包含数字字符? 6、如何在字符串中找到重复字符? 7、如何对给定字符串中的元音及辅音进行计数? 8、如何计算给定字符传中特定字符出现的次数? 9、如何找到一个字符串的全排列?...8、如何输出二叉搜索树的所有叶节点? 9、如何在给定二叉树中计算叶节点数目? 10、如何在给定数组中执行二分搜索?

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    Python 最常见的 120 道面试题解析

    Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python 中的 map 函数? python numpy 比列表更好吗? 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引?...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值,将这些物品放入容量为W的背包中...确定通过切割杆和销售件可获得的最大值。 给定两个字符串str1和str2以及可以在str1上执行的操作。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []中的位置(m,n), 将一个集合划分为两个子集,使得子集和的差异最小 给定一组非负整数和一个值和,确定是否存在给定集合的子集,其总和等于给定总和。

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    前50个Python面试问题(最受欢迎)

    热门Python面试问答 下面列出的是关于Python编程语言的最常见面试问题和答案。 让我们探索!! #1)Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗?哪一个最适合Python?...这就是Python在处理循环方面与其他编程语言的不同之处。 #9)如何在Python中定义数据类型以及整数和十进制数据类型保留多少字节? 答:在Python中,无需显式定义变量的数据类型。...根据分配给变量的值,Python存储适当的数据类型。对于整数,浮点数等数字,数据长度是无限的。 #10)如何在Python中使用数组? 答: Python不支持数组。...6s'%a) 答:输出应为:python #31)编写命令以读取: 一种。文件中的“ 10”个字符 b。读取整个文件 c。一起执行两个命令后写输出。...答: Python中有两种类型的成员运算符: in:如果在序列中找到该值,则结果为true,否则为false 不在:如果未在序列中找到该值,则结果为true,否则为false 例: a=15 b=30

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    算法和编程面试题精选TOP50!(附代码+解题思路+答案)

    解决数组相关问题的关键是要熟悉数组的数据结构和基本的构造,如循环、递归等等;下面给出了 10 道热门面试题帮助大家掌握知识并进行练习。 ▌1.给定一个 1-100 的整数数组,请找到其中缺少的数字。...javarevisited.blogspot.com/2014/01/how-to-remove-duplicates-from-array-java-without-collection-API.html ▌3.如何在未排序的整数数组中找到最大值与最小值...,请找出所有总和等于给定数字的组合。...在实际问题中应用这些概念是十分重要的,因为在面试中它们往往都比较难对付。多加练习不仅可以让你对这些概念更熟悉,也会让你在面试过程中更有信心。 ▌1.如何实现冒泡排序算法?...解决方法与代码: http://www.java67.com/2018/03/how-to-implement-radix-sort-in-java.html ▌8.在不使用第三个变量的情况下,如何交换两个数字的值

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    TensorFlow和深度学习入门教程

    为了测试训练好后模型的识别质量,我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则,模型可能会识别所有已训练的数字,但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...它将增加向量元素之间的差异。它也快速产生大的值。然后,当您规范化向量时,支配规范的最大元素将被归一化为接近1的值,而所有其他元素将最终除以一个较大的值,并归一化为接近零的值。...实验:学习率衰减 使用两个,三个或四个中间层,如果将迭代推送到5000或更高,您现在可以获得接近98%的准确性。但是你会看到结果不是很一致。 ?...在上面的动画中,您可以看到,通过在两个方向(卷积)上滑过图像的权重块,您可以获得与图像中的像素一样多的输出值(尽管边缘需要一些填充)。...实际上,在最大池层中,神经元输出以2x2为一组进行处理,只保留最多一个。 有一种更简单的方法:如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像,则还会获得较少的输出值。

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    用于优化广告展示的深度强化学习实践

    流量联盟和按点击付费是数字营销的两个重要流程。这些技术的优化实施可以大大增加公司的产品/服务销售额,并为营销人员带来可观的收入。随着深度强化学习的进步,数字营销是可以极大受益的领域之一。...在本文中,我们可以看到简单的深度强化学习技术如何优化相当复杂的数字营销活动并获得近乎完美的结果。 在本文中,我们将通过接近真实的案例研究,了解强化学习如何帮助我们管理广告展示位置以获得最大收益。...我们不是存储每个状态、动作和奖励元组,而是使用神经网络来抽象每个状态和动作的奖励值。神经网络很擅长学习摘要。它们可以学习数据中的模式和规则,并能将大量信息压缩到它们的记忆中作为权重。...这个环境应该包括10个状态,代表10个网站(0到9)产生广告点击后奖励方法,以及选择行动的方法(10个广告中的哪一个将被显示)。...从图 2 中我们可以看到 get_state() 函数返回一个随机状态值,该值用过 one-hot 编码转换为 10 个元素向量。该向量作为神经网络的输入。

    70520

    26 TIPS IN PYTHON

    对于Python来说,理解神秘的**kwargs语法可能算一个。 字典对象前面的双星号允许您将该字典的内容作为命名参数传递给函数。 字典的键是参数名,值是传递给函数的值。...它返回一个map对象,该对象可以转换为一些可迭代的对象,如列表或元组。 newspaper3k 如果你还没有见过它,那么准备好让Python的newspaper3k模块震撼你。...这里有如何在Python中使用队列进行多线程编程的示例。 __repr__ 在Python中定义类或对象时,提供一种很有用的官方支持的方式将对象呈现为字符串。例如: ? 这使得调试代码更加容易。...uuid 生成通用唯一标识(UUID)的一种快速简单的方法是使用Python标准库的UUID模块。 ? ? 这可以产生一个随机的128位数字,几乎可以肯定这个数字是唯一的。...在给定的集合中找到重复的概率非常低。即使有万亿个UUID,重复存在的概率也远低于十亿分之一。非常有用的两行代码。 Virtual environments 这可能是我最喜欢的关于Python的东西。

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    终极一战:为了编程面试!

    前言 我是如何在一份全职工作中每天练习12个以上的编程问题的? 我不是在解决编程问题,而是练习把问题映射到我已经解决的问题上。 过去常常读一个问题,然后花几分钟把它映射到我以前见过的类似问题上。...编写一个函数来返回这两个数字的索引,使它们加起来等于给定的目标值。 ? ▍解决方法: 由于给定的数组已经排序,一个蛮力解决方案可能是遍历数组,每次取一个数字,然后通过二分法检索查找第二个数字。...在遍历其余点时,如果一个点(比如P)比Max Heap的顶点更接近原点,那么我们将从堆中删除顶点,并添加P,始终保持堆中最近的点。...从给定的数字中减去当前节点的值,得到一个新的 S = S - node.value。 b. 对当前节点的两个子节点进行两次递归调用,使用上一步计算的新编号。...3、在每一步中,查看当前被访问的节点是否为叶节点,以及它的值是否等于给定数字 S。 4、如果当前节点是一个叶节点,但它的值不等于给定的数字S,则返回false。

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    python基础语法很OK?做几题测试一下(2)

    如果你是走更专业的方向,那python后面更高级的知识,类,魔法函数,装饰器,闭包,高级函数等什么的可以根据需要再去具体学习了。...今天我找了一些题目,不知道自己学的怎样的,可以试试,看看这些常用的数据结构是否熟练,能否将其应用到实际问题中去。...1.输入身份证号,打印出该人的性别与具体出生年月。 2.依次输入3个人的身高,保存姓名和身高到字典中,并输出平均身高。 3.将两个列表组合一个字典输出。...: 可能答案: ['((11-5)*2)+12'] 12.查找最接近的数字 有一个数a假设为135,另外有一个数组b=[111,136,99,55],从b中找出与a最接近的一个数字。...结果:136 实际应用,给定一个随机RGB数组(113,220,115),但是并不知道具体的颜色名称,而实际的积木图片是有限的,如何在积木图片中找到一个颜色最接近的图片去替换原来的像素点。

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    为了测试训练好后模型的识别质量,我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则,模型可能会识别所有已训练的数字,但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...它将增加向量元素之间的差异。它也快速产生大的值。然后,当您规范化向量时,支配规范的最大元素将被归一化为接近1的值,而所有其他元素将最终除以一个较大的值,并归一化为接近零的值。...实验:学习率衰减 使用两个,三个或四个中间层,如果将迭代推送到5000或更高,您现在可以获得接近98%的准确性。但是你会看到结果不是很一致。 ?...在上面的动画中,您可以看到,通过在两个方向(卷积)上滑过图像的权重块,您可以获得与图像中的像素一样多的输出值(尽管边缘需要一些填充)。...实际上,在最大池层中,神经元输出以2x2为一组进行处理,只保留最多一个。 有一种更简单的方法:如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像,则还会获得较少的输出值。

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    EasyC++37,函数重载

    作者 | 梁唐 大家好,我是梁唐。 这是EasyC++系列的第37篇,来聊聊函数重载。 函数重载 函数重载还有一个别名叫函数多态,其实我个人感觉函数多态这个名字更好理解更恰当一些。...和面向对象里的多态的概念很接近。 我们在定义函数的时候,编译器只会查看参数的数目和类型,而不会理会参数的名称。只要参数的数量以及类型不完全相同,就会被认为是不同的函数。...但问题来了,我们有三个版本的函数的第一个入参是数字类型,于是就有了三种变量转换的方式。这个时候C++将拒绝这种函数调用,进行报错。...,显然它是无法分辨我们究竟要调用哪一个的。...因为将非const值赋给const变量是合法的,但反之是非法的。 另外,编译器区分函数是根据函数的参数数量和类型并不是根据函数的返回值。

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    A Theory of Learning to Infer :有限资源下不合理的合理性

    该识别模型的参数被优化以得到平均尽可能接近真实后验值的输出。由于我们有限的计算资源,识别模型将分配其资源,以便对高概率查询比对低概率查询更准确。通过适应查询分布,识别模型学习推断。...2 基于查询的分布优化该识别模型的参数,使得输出平均上尽可能接近真实的后验概率。这导致了习得性偏差,即忽略哪些信息源,这取决于这些信息源中的哪一个可靠地与真实后验相关。...这种退化可以在 Figure 3,其中大于+5 或小于-5 的前对数优势被映射到几乎相同的近似对数优势值。退化导致对信息源(如样本大小、先验和似然性)的总体反应不足。...我们的模型的一个基本预测是,它将更重视先验或可能性,这取决于两者中哪一个在历史上更能提供关于真实后验的信息。...例如,我们展示了它如何解释概率推理中的信念偏差,即当给定的概率与他们的现实世界知识一致时,人们更接近贝叶斯规范(Cohen et al.,2017).根据该模型,信念偏差的产生是因为函数逼近器必须对查询空间中未经训练的区域的后验进行预测

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