1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
plt.plot(x, y, color='green', linewidth=2)
状态搜索问题指由一种状态转换到到最终状态，求解中间需要经过多少步转换，或者说最小需要转换多少步，或者说有多少种转换方案。本文和大家聊聊八数码问题的IDA*算法解决方案，也是想通过此问题，深入理解IDA*算法的的底层思维逻辑。
将问题转化为对一颗多叉树的遍历，而这里每个数字都有+与-的两种选择，因此这里是构造成二叉树。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
编写回溯算法文章时，文章里用到了八皇后案例。文章的初衷是为了讲好回溯算法，体现算法的核心逻辑，没有在案例的子逻辑上费太多心思。导致阅读过文章的粉丝留言说，检查皇后位置是否合法的代码略显冗余。回头再审查时，也觉得言之有理。
这行代码定义了一个变量 num_intervals，它代表将 s 和 z 取值范围分成的子区间个数。这个变量在后面的代码中也会被用到。
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
注：本文部分内容源于厳選！C++ アルゴリズム実装に使える 25 の STL 機能【前編】，针对日文进行了翻译
np.arange(begin,end,step)：生成一个从begin到end-step的步长为step的一维数组，其中begin(默认0),step(默认1)可省略
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None) : 略（前面某篇介绍过）
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：
numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
1、穷举法 2、枚举法 3、动态规划 4、回溯法 5、图论 6、深度优先搜索（DFS） 7、广度优先搜索（BFS ）
Python中常用的基本数据结构有很多，通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行，但是list的缺点在于对于每一个元素都需要有指针和对象，对于数值运算来说，list显然是比较浪费内存和CPU计算时间的。为了弥补这种结构的不足，Numpy诞生了，在Numpy中提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
descirbe方法只能针对序列或数据框，一维数组是没有这个方法的；同时默认只能针对数值型的数据进行统计：
说明本文主要是关于Numpy的一些总结，包括他们的一些运算公式，我整理一下方便日后查阅公式!
前言：最近学习Python，才发现原来python里的各种库才是大头！ 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结，并带了注释。在这里分享给大家，对于库的学习，还是用到时候再查，没必要死记硬背。 PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
数据挖掘的理论背后，几乎离不开线性代数的计算，如矩阵乘法、矩阵分解、行列式求解等。本文将基于numpy模块实现常规线性代数的求解问题，需要注意的是，有一些线性代数的运算并不是直接调用numpy模块，而是调用numpy的子模块linalg（线性代数的缩写）。该子模块涵盖了线性代数所需的很多功能，本文将挑几个重要的例子加以说明。
学习整理自：http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.html，如有侵权，联系删除
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
那么，我们将8皇后问题推广一下，就可以得到我们的N皇后问题了。N皇后问题是一个经典的问题，在一个NxN的棋盘上放置N个皇后，使其不能互相攻击 (同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击) 那么问，有多少种摆法？
DFS 回溯法，先判断组成三连对和组成顺子需要的次数，递归深度 k 就是次数。对于对子和单张的可以直接通过枚举数需要打多少次。可以在组成三连对和顺子的时候增加剪枝操作加快运算：如果构不成三连对或者顺子，则不用进行回溯。
pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
今天给大侠带来的是一周掌握 FPGA VHDL Day 1，今天开启第一天，下面咱们废话就不多说了，一起来看看吧。
前面几篇文章主要是讲了线性表，线性表是四种逻辑结构（集合结构、线性结构、树结构、图结构）的一种。任何一种逻辑结构，都是通过两种物理结构（顺序存储、链式存储）来在内存中实现的，线性表也不例外。在前面的几篇文章中，我们既讲了线性表的顺序存储，也讲了线性表的链式存储。在线性表的链式存储中，我们又细分了单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表。如下图所示：
皇后的走法是：可以横直斜走，格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击，等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。
import math f = 11.2print math.ceil(f) #向上取整print math.floor(f)#向下取整print round(f) #四舍五入 #这三个函数的返回结果都是浮点型…
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
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在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。
对数组运算相当于对数组每一个元素进行运算 a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟！甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时（即每秒数十亿次数字运算）。 不过事实证明，这里的瓶颈不是操操作系统作本身，而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。
NumPy是Python科学计算的基础包。 （它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象（例如，masked Array, 矩阵）。除此之外，还提供了各种各样的加快数组操作的例程，包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出，离散傅立叶变换、基础线性代数、基础统计操作、随机仿真等等。）
给你一个整数数组 nums 。一个子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] 的 和的绝对值 为 abs(numsl + numsl+1 + ... + numsr-1 + numsr) 。
一个酒店里有 n 个房间，这些房间用二维整数数组 rooms 表示，其中 rooms[i] = [roomIdi, sizei] 表示有一个房间号为 roomIdi 的房间且它的面积为 sizei 。每一个房间号 roomIdi 保证是 独一无二 的。
由于皇后的位置受到上述三条规则约束，我们必须通过一些技术手段来判断当前皇后的位置是否合法。
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问题： 国际象棋棋盘是8 * 8的方格，每个方格里放一个棋子。皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线（左上左下右上右下四个方向）上的棋子。在一个棋盘上如果要放八个皇后，使得她们互相之间不能攻击（即任意两两之间都不同行不同列不同斜线），求出一种（进一步的，所有）布局方式。
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