我用熊猫来获得分组平均值,而且基本原理也很好。例如,
d = np.array([[1,4],[1,1],[0,1],[1,1]])
m = d.mean(axis=1)
p = pd.DataFrame(m,index='A1,A2,B1,B2'.split(','),columns=['Obs'])
pprint(p)
x = p.groupby([v[0] for v in p.index])
pprint(x.mean('Obs'))
x = p.groupby([v[1] for v in p.index])
pp
我正在解决HackerRank中的一个问题,在这个问题中,我必须计算无限串重复序列的第一个n元素中的字母'a'的数量,例如,用于"abcabcabcabc..."的"abc"。
我使用列表理解实现了以下功能:
repeatedString s n = length $ [x | x <- take (fromInteger n) (cycle s), x == 'a']
其中,s是重复序列,n是从无限字符串中获取的元素数。
但是HackerRank抱怨说有些测试没有在时限内执行。
问题如下:
occasions?Can 这里
我有一个包含0和1的dataframe,我希望用Pandas解决方案(不是迭代工具,而不是python迭代)计算1s组(不要介意0)。
其他这样的帖子建议基于shift()/diff()/cumsum()的方法,当数据帧中的前导序列从0开始时,这些方法似乎不起作用。
df = pandas.Series([0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should give 4
df = pandas.Series([1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should also give 4
df = pandas.Series([1,1,1,1,1,0,1
在下面的脚本中,有没有办法找出总共有多少个“块”?
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('data.txt', delimiter = ',', chunksize = 50000)
for chunk in data:
print(chunk)
使用len(chunk)只会告诉我每个人有多少。
有没有一种不需要手动添加迭代的方法?
我只是想知道如何在字符串中计算ch中的重复次数,我写的函数是:
def repeat(s):
'''
'''
count = 0
L = []
for i in range(len(s)):
count = 0
if s[i] in s:
count = count + 1
else:
count = count
L.append(count)
return L
但是,如果字母相同,列表将会重
我是cuda的新手。我正在用cuda编写图像处理代码。我的c和cuda代码如下,我试图转换成cuda,但它不能很好地工作。
我的C代码:
void imageProcess_usingPoints(int point, unsigned short *img)
{
// doing image process here using point variable value.
}
int main(int argc, char **argv)
{
/* here i define and initialize some variable */
int point=0;
令人惊讶的是,我还没有在谷歌上找到这个问题的答案。
如果我有一个基于密码生成的流行散列算法的函数,那么当字符串长度增加时,速度会发生多大的变化?假设从函数中检索到salt。
Function GetHash("CAT")
Function GetHash("I like cats, cats are great, I am a longer string")
我只是在寻找最近似的答案,例如,差别可能很小(对于较长的字符串,时间增加了<1%),或者速度可能是原来的两倍(增加100%),或者更慢。