remove(元素),删除指定的元素 # 随机位置删除一个元素 li.pop() # remove删除指定元素 li.remove(3) print(li) 输出:{2, 999, 11, 44, 22} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 四、交并差例子 # 交并差 a={1,2,3,11,22} b={11,22,33,44,55,1} # 交集 & s=a&b print(s) 输出:{1, 1...
>>> s3 = {1,2,3,3,2} >>> print(s3) {1, 2, 3} 1. 2. 3. 4. 5. 其中,在定义集合s3时,有重复的元素2和3,但是定义完成后,s3中只包含一个2和一个3。 3 集合的“交并补差”操作 集合的“交并补差”操作包括交集、并集、补集和差集等。 3.1 交集 交集指的是两个集合中相同的元素组成...
number)returnreduce(lambda x, y: x*y, random_list)number = 50000process1 = multiprocessing.Process(target=func, args=(number,))process2 = multiprocessing.Process(target=func, args=(number,))process1.start()process2.start()process1.join()process2.join() ...
1# 先求出现在时间,便于做时间差值2now=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')3# 转换为时间格式4data['发生时间']=pd.to_datetime(data['发生时间'])5# 计算时间差值6delta=pd.to_datetime(now)-data['发生时间']7# 转换单位为分钟(小时,秒均可)8data['故障发生时长(分)']=d...
<c,8,2> Total value of items taken =15 图15-5 使用决策树解决背包问题 函数build_many_items和big_test可用于在随机生成的项目集上测试max_val。尝试big_test(10, 40)。这并没有花费太长时间。现在尝试big_test(40, 100)。当你等得不耐烦时,停止计算,问问自己发生了什么。 让我们思考一...
操作完成后还原成面板数据,并去除缺失值。 importpandasaspdimportnumpyasnpfromfunctoolsimportwrapsfromjoblibimportParallel,delayeddeftry_except(func):@wraps(func)defdecorated(*args,**kargs):try:returnfunc(*args,**kargs)except:returnnp.nanreturndecorateddefpanel_rolling_apply(df,time_col,id_col,value_...
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布,捋清特征之间的关系。最后,你会学习给样本分层,并将数据集拆分成测试集与训练集。 作者:托马兹·卓巴斯(Tomasz Drabas) 如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju) 01 生成描述性的统计数据 要完全理解任何随机变量的分布,我们需要知道其平均数与标准差、最小值与...
下面的一段python程序是计算并输出y_true和y_pred之间的平均绝对误差,即MAE,则其中print语句的输出结果为 (要求:用小数表示,且保留小数点后两位)。 from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 9] prin..
数值计算和科学计算 四、Python之禅 1.优美胜于丑陋(Python 以编写优美的代码为目标) 2.明了胜于晦涩(优美的代码应当是明了的,命名规范,风格相似) 3.简洁胜于复杂(优美的代码应当是简洁的,不要有复杂的内部实现) 4.复杂胜于凌乱(如果复杂不可避免,那代码间也不能有难懂的关系,要保持接口简洁,多加注释!) 5....
通常在我们的数据分析领域,甚至在AI大数据领域,原始的输入层都是二维的,即每个样本是一维的(由n个指标去定义一个样本),样本集则是二维的;在图片识别领域,通常用到的原始输入层都是三维的,因为图片一般都是三维的数组。所以朋友们熟悉二维和三维的常用索引、切片就足够应付绝大部分实际场景了。高维数组不建议大家...