Virtual Judge注册教程
1.先登录VJ的网站,网址为:https://vjudge.net/
进入后你可以看到这样的界面
2.大家看到上面图片的红圈(Resigster 注册)点击后大家会看见注册框
然后大家按照里面的提示信息,填写自己的账号信息;
UserName 是你的用户名即登陆账号
NickName 是你的昵称(以后可以修改)
PassWord 是你的密码
School 填写NUC
E-m...
Python突破高德API限制爬取交通态势数据+GIS可视化(超详细)
一、需求:
爬取高德的交通态势API,将数据可视化为含有交通态势信息的矢量路网数据。
二、使用的工具:
Python IDLE、记事本编辑器、ArcGIS 10.2、申请的高德开发者KEY(免费)。
三、主要思路:
本文的思路是使用Python的requests模块爬取高德API的返回信息,将返回的信息数据(JSON),通过代码解析的方式存入CS...
Python数据分析学习笔记(2)pandas模块基础入门
pandas模块主要用于进行数据探索和数据分析。
(1)导入
import pandas as pda
#之后即可在代码中用pda代替pandas,省事
(2)创建数据:
Series:表示一串数字,代表一行一列 ,用index表示其索引。
DataFrame:数据框,类似表格,代表行列整合的数据,用columns表示其表头。
...
Python数据分析学习笔记(3)matplotlib数据可视化入门
一、模块导入:
import matplotlib.pylab as pyl #用于可视化
import numpy as npy #用于提供数组支持
二、折线图、散点图
(1)折线图:
#注意xy数据要个数相同以对应
x=[1,2,3,4,8]
y=[4,7,2,1,6]
#plot(x轴的数据,y轴的数据,展现的形式,默认是折线图)
pyl.plot(x,y)
(2)散点图...
Python数据分析学习笔记(4)数据探索与清洗实战
一、相关理论:
数据探索的核心:
(1)数据质量分析(跟数据清洗密切联系)
(2)数据特征分析(分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等)
数据清洗的步骤:
(1)缺失值处理(通过describe与len直接发现、通过0数据发现)
(2)异常值处理(通过散点图发现)
一般遇到缺失值,处理方式为:删除、插补、不处理
插补的方式主要有:均值插补、中位数插补、众数插补、固定值插补...
内存的划分(堆栈内存)
内存的划分
1:寄存器
2:本地方法区(与系统有关)
3:方法区
4:栈内存
5:堆内存(存放全局变量)
栈内存:存储局部变量:(【定义在方法中的变量】),先加载方法然后在方法中再开辟内存给变量,变量所属的作用域一旦结束,该变量会被自动释放
局部代码块:限定(决定)变量的生命周期。
堆内存:存储数组和对象(数组就是对象);new建立在堆内存中
特点:
(1):每一个实体都有首地址值
(2):堆内存...
Python爬取携程旅游行程信息+GIS可视化
一、需求:
爬取携程旅行网的“北京推荐行程”首页的各个行程文章,将各个行程所包含的景点信息提取出来,并导入ArcGIS进行GIS可视化。
二、爬取思路:
爬取北京推荐行程主页的各个文章的URL,然后通过该URL爬取出行程文章的数据,最后进行信息提取,得到行程景点的相关信息。
三、编写代码:
import urllib.request
import...
Python数据分析学习笔记(5)数据变换实战
一、相关理论:
数据变换主要包括:(1)简单函数变换。(2)数据规范化。(3)数据离散化。(4)属性构造。 等多种方式
1、简单函数变换的常见方法:平方、开方、对数、差分运算等。
2、数据规范化的常见方法:
(1)离差标准化(最小-最大标准化)--消除量纲(单位)影响以及变异大小因素的影响。(最小-最大标准化)
x1=(x-min)/(ma...
Python数据分析学习笔记(6)数据规约实战--以主成分分析PCA为例
一、相关理论:
1、数据规约:产生更小且保持数据完整性的新数据集。意义在于降低无效、错误数据;降低存储成本;少量且具有代表性的数据大幅加快,主要分为以下两类:
①属性规约:属性合并或删除无关维,目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同。
常用方法:
(1)合并属性 将就属性合并为新属性 {A1,A2,A3,B1,B2,C}——{A,B,C}
(2)逐步向前选择 从空集开始,...
Python数据预处理总结
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。
1、数据清洗:删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据,处理缺失值、异常值等。
数据清洗的步骤:
(1)缺失值处理(通过describe与len直接发现、通过0数据发现)
(2)异常值处理(通过散点图发现)
一般遇到缺失值,处理方式为:删除、插补、不处理
插补的方式主要有...
Python数据分析学习笔记(1)numpy模块基础入门
numpy模块可以进行高效的数据处理,并提供了数组的支持,很多模块都依赖他,比如pandas、scipy、matplotlib等,因此这个模块是基础。
(1)导入:
import numpy
(2)创建一维和二维数组:
#创建一维数组
x=numpy.array(["1","3","r","u","a"])
#创建二维数组
y=numpy.array([[1,2],[2...
算法导论 — 15.5 最优二叉搜索树
笔记
二叉搜索树满足如下性质:假设xxx是二叉搜索树中的一个结点。如果lll是xxx的左子树的一个结点,那么l.key≤x.keyl.key≤x.keyl.key ≤ x.key。如果rrr是xxx的右子树的一个结点,那么r.key≥x.keyr.key≥x.keyr.key ≥ x.key。
也就是说,二叉搜索树中的任意一个结点,它的左子树中的所有结点都不大于它,它的右子树中...
今日推荐
周排行