Pandas计算一组中的所有值与前一组的最后一个值之间的差值_计算pandas DataFrame中的列与前一列之间的差值_R:将每个值与列中的前一组值进行比较 - 腾讯云开发者社区

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1

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2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值＜=num，且该组

2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值<=num，且该组数字的个数一定要正好等于k，每个数字只能选择进某一组

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golang中接口值(interface)与nil比较或指针类型之间比较的注意问题

注意问题 , 当对interface变量进行判断是否为nil时 , 只有当动态类型和动态值都是nil , 这个变量才是nil 下面这种情况不是nil func f(out io.Writer) {...上面的情况 , 动态类型部分不是nil , 因此 out就不是nil 动态类型为指针的interface之间进行比较也要注意当两个变量的动态类型一样 , 动态值存的是指针地址 , 这个地址如果不是一样的..., 那两个值也是不同的 w1 := errors.New("ERR") w2 := errors.New("ERR") fmt.Println(w1 == w2) // 输出false ?...由于 w1.value 和 w2.value 都是指针类型，它们又分别保存着不同的内存地址，所以他们的比较是得出 false 也正是这种实现，每个New函数的调用都分配了一个独特的和其他错误不相同的实例

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2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值

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2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果ar

2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr大小固定...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...然后，我们需要计算所有可能的差值，在 diffs 中去重，这一步的时间复杂度也是 O(n log n)。因此，总共的时间复杂度是 O(n log n)。空间复杂度为 O(nlogn)。

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SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

导读窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。...既然窗口函数这个名字源于数据库，那么我们就援引其在数据库中的定义。下图源于MySQL8.0的官方文档，从标黄高亮的一句介绍可知：窗口函数是用与当前行有关的数据行参与计算。...partition后分到一组，也可能是跟当前行的计算无关。...A2：首先，仍然是依据uid字段进行partition；而后由于是要计算本月成绩与上月成绩的差值，所以此次的排序依据应该是date；进一步地，由于要计算差值，所以需要对每次月考成绩计算其前一行的成绩（在按照...A2：对于这一特定需求，Pandas中实际上是内置了偏移函数shift，专门用于求解当前行的相对引用值。

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GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

原始问题我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴直方图桶（带值）。 Y 轴频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....ui.Chart.image.histogram 获得的（您的 histo 图像对于获得整个集合的直方图没有用处，也无法添加到地图画布中）。

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统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）

variance = StatUtils.variance(testData); System.out.println("数组方差variance = " + variance); （7）平均差平均差差值是指一组数据中的每一个数值与平均数之差的绝对值的平均数...它反映了各标志值与算术平均数之间的平均差异程度，可以用来衡量数据的离散程度。...平均差差值越小，说明各标志值与平均数之间的差异越小，数据的稳定性越好；反之，平均差差值越大，说明各标志值与平均数之间的差异越大，数据的稳定性越差。...这个公式表示将每个数据点与平均数的差值平方，然后将这些平方差值相加，最后除以数据点的数量，得到方差的值。...总体方差的计算公式为：这个公式表示将每个数据点与平均数的差值平方，然后将这些平方差值相加，最后除以数据点的数量，得到总体方差的值。

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Mysql 窗口函数学习

窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。...既然窗口函数这个名字源于数据库，那么我们就援引其在数据库中的定义。下图源于 MySQL8.0 的官方文档，从标黄高亮的一句介绍可知：窗口函数是用与当前行有关的数据行参与计算。...在给出具体配图之前，首先要介绍与窗口函数相关的 3 个关键词： partition by：用于对全量数据表进行切分（与 SQL 中的 group by 功能类似，但功能完全不同），直接体现的是前面窗口函数定义中的...partition 后分到一组，也可能是跟当前行的计算无关。...A2：首先，仍然是依据 uid 字段进行 partition；而后由于是要计算本月成绩与上月成绩的差值，所以此次的排序依据应该是 date；进一步地，由于要计算差值，所以需要对每次月考成绩计算其前一行的成绩

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神经网络的反向传播算法—ML Note 52

前向传播假设我们有一组训练样本（x，y），神经网络如何计算得出输出结果的呢？如下图，它是从最左边的输入层一层一层的算到输出层，然后给出一组结果的。 ? 这样的运算过程，我们叫做前向传播。...前向传播的含义，就是从输入层向前逐层向前运算最后得到输出。反向传播反向传播，直观上我们是想要算出“真实值和神经网络的计算值之间的差”。 ?...我们从神经网络的外面当然是只能看到输出层上，实际值和计算值之间的差值。但是，我们也知道最后输出上计算值和实际值之间的差值，是由前面从输入层到每个隐藏层慢慢地把这个误差给积累下来的。...那我们该怎么算每一层上的误差呢？我们先从输出层上开始做，将输出层上的每个神经元的计算结果和这个分量上训练样本实际的结果之间求差值。这就是输出层上的误差： ?...其实，上图中迭代更新的式子中，我们把当前样本的输入作为常量，把权值作为自变量来求偏导的，这样就和前面学习过的梯度下降类似了。

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灰太狼的数据世界(二)

今天我们就主要来聊聊Series～～～～ Pandas Series Pandas里面的Serise是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引...仅由一组数据也可产生简单的Series对象。（注意：Series中的索引值是可以重复的）我们可以看一下下面这一张图： ? 这样的一列就是一个Series。...4 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。 5 size 返回基础数据中的元素数。 6 values 将系列作为ndarray返回。 7 head() 返回前n行。...8 tail() 返回最后n行。下面问题来了，我们如何结合Numpy去创建一个Series呢？...如果你想在Series中插入值的话，和字典的原理是一样的： import pandas as pd series1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=list(

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第一篇：《机器学习之入门初探》

最左端为第一层，有两个神经元，它是输入层，每一个神经元存放一个值，等于样本中的其中一个特征值，（所以有多少特征值你的模型最左端就有几个节点）第二、三层为隐藏层，（重点）输入层的每一个X与每一个权重分别进行计算得到的值赋值给下一层...，以此类推直到输出层得到一个预测值（除了最左端的输入层与最右端的输出层外的都叫做隐藏层）最最右端的那个是真实值，最右端与其比较得出的差值叫作误差名词解释：样本：一组测试数据，可以是一张图片（一张图片其实是由三个矩阵组成的...特征值与输出值：如图，比如给你一组平面点集作为样本，那么点集的所有x值就可以作为特征值从最左端输入进神经网络，它经过层层运算后，把结果传到输出层。...随机初始化每层神经元之间的权重（如果全部置0或同一个值会导致权重之间两两相等，后面学习前向传播的运算之后就可以证明了） 2.最左端的神经元传入样本的特征后，从输入层向着输出层方向，由每两层中的上一层神经元和对应权重进行逻辑回归运算得出下一层的每一个神经元的值...（前向传播） 3.然后输出层得到一个预测值，与真实值比较一下误差（代价函数） 4.把这个误差值反向传播，每一层的每一个权重根据反向传播算偏导数，即，自己的值对最后一层与真实值之间的误差会有多大的“影响”

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2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何

2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...然后，我们需要计算所有可能的差值，在 diffs 中去重，这一步的时间复杂度也是 O(n log n)。因此，总共的时间复杂度是 O(n log n)。空间复杂度为 O(nlogn)。

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图解数据分析 | 数据分析的数学基础

[fe8b026114738a1c56c3598ad2e0090c.png] （1）极差（Range）又称全距，记作R，是一组数据中的最大观测值和最小观测值之差。...计算所有数值相对均值的偏离量，反映数据在均值附近的波动程度，比方差更方便直观。...如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...2.2 方差分析（1）单因素方差分析一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。...（2）多因素有交互方差分析一项实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。

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模型评价指标—KS

一、详细介绍KS 1 什么是KS KS(Kolmogorov-Smirnov)：好坏样本之间累计分布的差值(最大值），用于评估模型的风险区分能力。...每一组的KSi为逾期客户累计占比和正常客户累计占比差值的绝对值，最大值0.52即为该模型的KS值，在pop=0.4处取得。...思考一个极端情况，所有逾期客户的prob都高于正常客户的prob，那意味着模型的KS趋近于1，或者为1(分组够细）。这时，说明模型能完全区分出正常客户和逾期客户。...二、用Python如何计算KS值并绘图 1 具体代码在python中计算KS的具体代码如下： import matplotlib import pandas as pd import seaborn...三、如何评价KS 我们计算出了模型的KS，那么多少的KS值，模型才是可以使用的？根据行业内的规范，一般KS值要大于0.2才是一个可用的模型，且KS值越大模型效果越好。

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掌握一点儿统计学

原因在于一个事实，那就是我们采集的数据样本与真实值总是存在一定的偏差。现实情况下，我们甚至根本不知道这个真实值，就像现实世界根本就不存在几何学中各种标准的图形那样。...最常见的离散度量化方式就是range（极差），即计算最大值与最小值的差值。然而对于一组数据而言，仅仅依靠两个值来评判数据的离散度，显然是极不准确的。我们可以想象这些数据其实是在二维平面上的各个点。...那么平均数就是介于这些点之间的其中一个点，它与大多数点之间的连线距离相对均匀。因此，一个直观的测量方法是计算各个数据与平均值之间的差。...但是平方值实际上扩大了数据与平均值的差值，为保证测量的准确性，就需要对variance求一次平方根来压缩这种差值，于是就获得了standard deviation（标准差）。...在统计分析中，如果需要计算两组或多组数据之间的相关度（correlation），就会使用到标准差。即使是统计学最初阶的知识都实在是瀚如烟海，还有一些基础概念不得不知，暂且记下，留待之后再讲。

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反向传播是什么？

深度神经网络的权值是神经网络单元之间的连接强度。当数据通过神经网络时，计算权值并进行假设，到达网络的最后一层时，就可以预测这些特性与数据集中的类之间的关系。...预测值与实际值的差值为损耗/误差，反向传播的目的是减少损耗。这是通过调整网络的权重来实现的，使假设更接近于输入特性之间的真实关系。在神经网络上进行反向传播之前，必须对神经网络进行常规前向训练。...当创建一个神经网络时，初始化一组权值。权值将随着网络的训练而改变。神经网络的前向训练过程可以分为三个步骤：神经元激活、神经元传递和前向传播。 ? 在训练深度神经网络时，需要利用多个数学函数。...只需知道，当一个神经元提供一个输出值时，输出值的斜率是通过传递函数计算出来的，从而产生一个导出的输出。当操作输出层的神经元时，类值被用作期望值。计算出网络误差后，必须更新网络中的权重。...“梯度下降”是更新权重以降低错误率的过程。利用反向传播方法预测神经网络参数与误差率之间的关系，建立梯度下降网络。训练一个具有梯度下降的网络，需要通过前向传播计算权值，反向传播误差，然后更新网络权值。

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无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神经网络

本文涵盖了我学到的所有东西，希望你也能从中获益！什么是神经网络？许多有关神经网络的介绍资料会将神经网络与大脑进行类比。...神经网络由以下部分组成：一个输入层，x 任意数量的隐藏层一个输出层，ŷ 每两层之间都有一组权重和偏置，W 和 b 每个隐藏层都要选择一个激活函数 σ。...对于一个基本的 2 层神经网络，神经网络的输出计算如下： ? 我们可以在 Python 代码中添加一个前向传播函数来做到这一点。简单起见，我们假设偏置为 0。...损失函数损失函数有很多种，而我们问题的性质会决定我们使用哪种损失函数。在本文中，我们将采用简单的误差平方和。 ? 误差平方和，即每个预测值和真实值之间差值的平均值。...这个差值是取了平方项的，所以我们测量的是差值的绝对值。在训练过程中，我们的目标是找到一组最佳的权重和偏置，使损失函数最小化。

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无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神经网络

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问与答81：如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值＜=num，且该组

golang中接口值(interface)与nil比较或指针类型之间比较的注意问题

2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值

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