我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加： 没有找到符合要求的两个元素。 第2轮，用元素12和其他元素相加： 发现12和1相加的结果是13，符合要求。 按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： 第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。
这一次，我们把问题做一下扩展，尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数。 题目的具体要求是什么呢？给定下面这样一个整型数组： ? 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出三数之和等于13的全部组合。...小灰的思路，是把原本的“三数之和问题”，转化成求n次“两数之和问题”。 ?...我们以上面这个数组为例，选择特定值13，演示一下小灰的具体思路： 第1轮，访问数组的第1个元素5，把问题转化成从后面元素中找出和为8（13-5）的两个数： ? 如何找出和为8的两个数呢？...由于数组是按照升序排列，k左侧的元素一定小于k，因此我们把指针k左移一位： ? 计算两指针对应元素之和，2+9 = 11的元素一定大于j，因此我们把指针j右移一位： ? 计算两指针对应元素之和，3+9 = 12，正好符合要求！
最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。 ?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...）； 其他任意形式的统计数据集。...Series 的值。...序列中的每个值。
最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...）； 其他任意形式的统计数据集。...Series 的值。...序列中的每个值。
最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。 Numpy 的 6 种高效函数 首先从 Numpy 开始。...有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Series的值。...序列中的每个值。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...然后，我们创建 CountEncoder 类的实例，并将“color”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其计数编码值。
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序，适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定，适用于某些特定场景。...计数数组的索引对应着元素的值，而计数数组中的值表示该元素出现的次数。 累积计数：对计数数组进行累积计数，即将每个元素的计数值加上前一个元素的计数值，得到每个元素在排序后数组中的位置。...这一步确保相同元素的相对顺序不变。 排序：创建一个与待排序数组大小相同的结果数组，然后遍历待排序数组，根据元素的值在累积计数数组中找到其在结果数组中的位置，将元素放置在结果数组中的正确位置。...创建一个与待排序数组大小相同的结果数组（result）。 第二次遍历待排序数组，根据元素的值在累积计数数组中找到其在结果数组中的位置，将元素放置在结果数组中的正确位置。...尽管它对整数范围有一定要求，但在合适的情况下，计数排序能够提供线性时间复杂度的排序性能，相对于其他复杂排序算法来说，它具有独特的优势。
这些值异常大；如果我们试图预测实际的听计数，那么模型将被这些大的值拉离。 在 Million Song 数据集中，原始监听计数不是用户口味的可靠度量。...很难说听一首歌20次的人一定喜欢听10次的人的两倍。 用户偏好的更健壮表示是使计数二元化和修剪所有大于1的计数为1。换句话说，如果用户至少听过一首歌，那么我们将其视为用户喜欢歌曲。...在线性模型中，相同的线性系数必须对计数的所有可能值工作。大量的计数也可能破坏无监督学习方法，如k-均值聚类，它使用相似性函数来测量数据点之间的相似性。k-均值使用数据点之间的欧几里得距离。...（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。它将分布在高端的长尾压缩成较短的尾部，并将低端扩展成较长的头部。图2-7比较d对数转换之前和之后的YELP商户评论计数的直方图。...范围内的底部图中增加的仓间隔是由于在1和10之间只有10个可能的整数计数。请注意，原始审查计数非常集中在低计数区域，离群值在4000以上。对数变换后，直方图不集中在低端，更分散在X轴上。
如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在多维数组中找到一维的第二最大值？ 难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？ 难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到 top-n 数值的位置？ 难度：L2 问题：在给定数组 a 中找到 top-5 最大值的位置。...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。
在给定的数据集中，嵌入向量的每个维度都不需要所有 20 亿种可能的值。尤其是在维度较高（如 386 维及以上）的向量中，这种情况更为明显。...例如，99% 的浮点值可能位于 -0.75, 0.86 范围内，而不是 −1.0, 1.0 的真正最小值和最大值。任何小于 -0.75 和大于 0.86 的值都被视为离群值。...点积和余弦相似性的基本要求是能够将浮点值相乘并将其结果相加。我们已经知道如何在 float32 和 int8 值之间进行转换，那么在我们的转换中，乘法是什么样子的呢？...然而，点积不仅仅是两个浮点数的乘积，而是向量的每个维度的所有浮点数的乘积。拥有向量维度计数 dim 后，以下所有内容都可以在查询时间和存储时间预先计算。dim * α^2 可以存储为单个浮点值。...也就是说，误差在我们通常的向量运算（如点积）中会相互抵消。结论哇，这覆盖了很多内容。但现在你已经对量化的技术优势、背后的数学原理以及如何在考虑线性变换的情况下计算向量之间的距离有了很好的了解。
当网络适合具有一定范围值（例如10s到100s的数量）的非标度数据时，大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度，并且在某些情况下可能会阻止网络有效学习问题。...归一化序列数据 归一化是从原始范围重新缩放数据，所以所有值都在0和1的范围内。 归一化要求您知道或能够准确地估计最小和最大可观察值。您可能可以从可用数据估计这些值。...y = 0.72 您可以看到，如果提供的值超出最小值和最大值的范围，则结果值不会在0和1的范围内。...加载的时间序列数据作为Pandas序列加载。...一个很好的经验法则是，输入变量应该是小的值，可能在0-1的范围内，或者是标准化的零均值和一个标准差。 输入变量是否需要缩放取决于您的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。
检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值，如: ?...解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...默认情况下，.dropna()方法删除其中找到任何空值的整个行或列。 ? ? .dropna()方法也适用于列轴。axis = 1和axis = "columns"是等价的。 ? ?
数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。...本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 第一步，导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...对于数据预处理而言，Pandas 和 Numpy 基本是必需的。 最适当的方式是，在导入这些库的时候，赋予其缩写的称呼形式，在之后的使用中，这可以节省一定的时间成本。...因为流行通用的方法并不一定就是正确的选择，对于模型而言，均值也不一定是最优的缺失填充选择。 毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。 ?...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。
Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...但是跟之前一样的，只需要把 dropna 参数设置成 False，你也就可以对无效值进行计数。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！
，能看出一些基本信息与问题 订单时间范围从1997年1月到1998年6月 金额最小值为0，这是赠品？...平均消费(金额)为35左右，但最大值有1286！ 购买数据最大值为99！...不妨从单价上看看情况： 行6：通过订单金额除以数量，求出单价 从单价上看，2笔高购买数量的订单的单价都在各自用户的平均范围内 这里我们就暂且保留他们。..."那么每个月的消费人数走势如何呢"： 注意数据颗粒是订单，统计人数时是不能直接对记录计数，如果同一个人在分组范围内出现多笔，应该视为一笔，因此需要对 user id 去重后再计数。...： 也不是那么一回事，平均订单单价也是在下降(我们的数据没有商品信息，只能这么来看看) ---- 分析过程不是本文重点，毕竟大家不一定对零售或电商行业有兴趣。
默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...-------------------------------------------------------- Q 77 C 168 S 644 如何用 value_counts() 展示 NaN 值的计数...但是跟之前一样的，只需要把 dropna 参数设置成 False，你也就可以对无效值进行计数。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！
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