问题描述 在本周的java框架学习中，在讲述aop的时候，利用测试递归和迭代两种方式计算斐波拉契数列的效率进行了讲解，由于java基础知识不牢固，所以又回顾了递归这种方法。...什么是递归？...所以完整的递归，还需要一个什么时候停止的条件，称之为递归头。 接下来完善一下上面的代码，添加递归头。...现在已经了解了递归算法，接下来就正式来计算斐波拉契数列。...通常来讲，能用递归的情况，都可以利用循环的方式来解决，但是应该尽量避免使用递归的方式来解决问题。虽然代码简单，但是这样的程序对占用大量内存，并不利于开发，要尽可能的提高程序效率。 ? END
今天我来给你介绍Python的另一个工具Pandas。...在数据分析工作中，Pandas的使用频率是很高的，一方面是因为Pandas提供的基础数据结构DataFrame与json的契合度很高，转换起来就很方便。...如何用SQL方式打开Pandas Pandas的DataFrame数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用Pandas工具来完成。...expression 12 lambda argument_list: expression 这里argument_list是参数列表，expression是关于参数的表达式，会根据expression表达式计算结果进行输出返回...我重点介绍了数据清洗中的操作，当然Pandas中同样提供了多种数据统计的函数。 最后我们介绍了如何将数据表进行合并，以及在Pandas中使用SQL对数据表更方便地进行操作。
1通俗地认识递归 为了更通俗的解释递归，我们通过一个简单的例子来说明。圣诞节到了，圣诞老人要给4个小朋友发礼物。每年过节，圣诞老人都会将礼物一家接一家的送，直到送完。...现在来正式地介绍一下递归函数的定义。如果一个函数直接或者间接地调用函数本身，那么就是递归函数。 这意味着，函数将不断的调用本身并重复函数的内容，直到达到某个条件才返回一个结果。...所有的递归函数都有着同样的结构，这个结构由两部分组成：基础部分，递归部分。 为了更好地说明这个结构，我们举一个例子说明，来写一个递归函数计算n的阶层（n！）： 1. 递归部分：将原始问题（n！）...比如，我们要使用递归计算1+2+3...+10，这里我们必须要维持的状态就是累积和。 将状态作为参数递归调用 下面我们使用第一种方法，即将状态嵌入每次递归中维持状态，来实现上面例子。...print("head --", head) head -- 1 >>> print("tail --", tail) tail -- [2, 3] tail是通过复制创建的，因此，如果我们在很大的列表上递归地重复用这个复制操作
而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。...所以，不需要太多精力，让我们马上开始Python科学计算系列的第三帖——Pandas。如果你还没有查看其他帖子，不要忘了去看一下哦！ 导入Pandas 我们首先要导入我们的演出明星——Pandas。...将你的数据准备好以进行挖掘和分析 现在我们已经将数据导入了Pandas。在我们开始深入探究这些数据之前，我们一定迫切地想大致浏览一下它们，并从中获得一些有用信息，帮助我们确立探究的方向。...通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?...Pandas提供了plot函数满足你的需求： ? 这里非常轻松快速地利用plot画出了一个你的数据的图表。利用这个图表，你可以紧接着直观地发现深入挖掘的方向。
(X.compareTo(Y)<1){//小于等于 System.out.println(X+"小于等于"+Y); } //BigDecimal绝对值计算
递归函数就是在函数内部继续调用自己。
本节内容： PHP递归算法。...,L,a别分为300,500,100,270 functiondrawLeaf(g,x,y,L, { globalim; B=50; C=9; s1=2; s2=3; s3=1.2; if(L> //计算叶子的定位上面...cos((a+B)*PII); y2R=y2+L/s2*sin((a+B)*PII); x2L=x2+L/s2*cos((a-B)*PII); y2L=y2+L/s2*sin((a-B)*PII); //计算叶子的定位下面...> 递归调用常常与静态变量使用。 静态变量的含义可以参考PHP手册。 例子，加深对PHP递归算法以及静态变量的理解。...php递归函数小例子 php递归算法 php递归函数无限级分类 PHP递归算法与应用实例 php递归算法应用实例 php递归实现无限分类 php格式化数组 php递归方法实现无限分类示例 php递归遍历目录的二个函数
递归算法，也就是调用方法自身。阶乘算法，N的阶乘为N*(N-1)*…*2*1，1的阶乘是1。...n – 1); } return num; } public static void main(String[] args) { System.out.println(“＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝递归算法演示...:”); Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); System.out.println(n + “调用递归算法计算阶乘的结果是
避免不必要的重复计算，尽可能优化递归函数的性能(例如使用记忆化)。 递归和循环的比较 递归的特点: 直观、简洁，易于理解和实现 适用于问题的规模可以通过递归调用不断减小的情况。...ll fib(int n) { if (dp[n]) return dp[n]; // 如果已经计算过，直接返回结果，不需要重复计算 if (n <= 2) return 1...任务： 编写一个程序，根据输入的正整数α，计算神秘函数S(α)的值。正确解答这道难题将获得通行证，得以进入神秘花园探索知识宝藏。...当 x 为偶数时，由于 S(x)=S(x/2)，故我们只需要计算 S(x/2) 的值并返回即可，这时我们再次调用我们定义的函数并以 x/2 为初始值。...当 x 为奇数时，由于 S(x)=S(x−1)+1，故我们只需要计算S(x−1) 的值并返回 S(x−1)+1 即可，这时我们再次调用我们定义的函数并以 x−1 为初始值。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...他的代码如下： import pandas as pd results = [] df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09-22.xlsx',dtype=str).convert_dtypes...() list = set(df['销售地']) for i in list : a = df['销售地'].count(i) data = {'销售地': i, '行数': a,}...results.append(data) print(f'销售地：{i},行数：{a}') 他的数据截图如下： 二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路，如下所示： 直接df['销售地']...df = df.merge(sales_counts, on='销售地', how='left') 顺利地解决了粉丝的问题。
项的和 数列规律： 第二项的分母是【前一项分子】 第二项的分子是【前一项分子与分母的和】 from fractions import Fraction def fn(x): """ 计算每一项的值...time = time + 1 return fz / fm #return Fraction(fz, fm) def sum_fn(x): """ 递归计算
阅读大概需要3分钟 作者老齐 编辑 zenRRan 链接 http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/311.html Pandas...昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。...因为在定义 f3 的时候，columns 的参数中，比以往多了一项('debt')，但是这项在 data 这个字典中并没有，所以 debt 这一竖列的值都是空的，在 Pandas 中，空就用 NaN 来代表了...将 Series 对象(sdebt 变量所引用) 赋给 f3['debt']列，Pandas 的一个重要特性——自动对齐——在这里起做用了，在 Series 中，只有两个索引（"a","c"），它们将和...这些操作是不是都不陌生呀，这就是 Pandas 中的两种数据对象。
阅读大概需要5分钟 作者老齐 编辑 zenRRan 有修改 链接 http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/311.html Pandas...前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。...用 Pandas 读取 如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ? 看了这样的结果，你还不感觉惊讶吗？你还不喜欢上 Pandas 吗？这是多么精妙的显示。它是什么？...可以说，当你已经掌握了通过 dir() 和 help() 查看对象的方法和属性时，就已经掌握了 pandas 的用法，其实何止 pandas，其它对象都是如此。...它们都可以使用 pandas 来轻易读取。 .xls 或者 .xlsx 在下面的结果中寻觅一下，有没有跟 excel 有关的方法？ ?
本次带来的是科学计算Pandas的速查表。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...Pandas基础： Pandas Pandas数据结构 输入/输出 使用帮助 选择 删除数据 排序和排名 查询序列与数据框的信息 应用函数 数据对齐 ?...Pandas进阶： 数据结构 迭代 高级索引 重复数据 数据分组 缺失值 合并数据 日期 可视化 b 资 源 分 享 资源分享 为了方便大家，我把资料已经打包好，欢迎下载收藏。 获取方式： 1....后台回复"Pandas速查表"即可获取PDF速查表~(建议复制，避免错字)
我在进行数据处理的时候除了清洗筛选处理外还会涉及到统计计算处理，这里我们就来介绍一些常见的统计计算函数吧。 1....内蒙古自治区 17359.8 17212.5 16140.8 14898.1 13789.3 In [2]: df.info() # 查看各字段数据类型、条数及空值数 <class 'pandas.core.frame.DataFrame...categorical rather than numeric in `.describe` is deprecated and will be removed in a future version of pandas...统计计算 这里我们演示常见的统计计算函数方法，默认情况下都是按列统计，我们也可以指定按行，具体见下方演示 # 最大值 In [11]: df.max(numeric_only=True) Out[11...所有这些在使用的时候都要注意下原始数据类型，非数字类型可能会出现报错 df.sum() # 求和 df.corr() # 相关系数 df.cov() # 协方差 df.count() # 非空计数 df.abs() # 绝对值
导读基本的数据结构 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。 以下操作都是基于： ? 为了省事，后面就不在显示了。...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。 ?...在 Pandas 中，如果没有值，都对齐赋给 NaN。来一个更特殊的： ? 新得到的 Series 对象索引与 sd 对象一个也不对应，所以都是 NaN。...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。 ? 此外，Series 对象也有同样的方法： ? 其实，对索引的名字，是可以从新定义的： ?
python 分布式计算 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' -------------------------------------------...Functions : Envs : python == 3.6 pip install modin pandas ray
陪孩子学数学，碰到了计算乘11的技巧，恕我孤陋寡闻了，学习了解下。 "计算乘11"就是指某个数和11相乘，快速计算结果，公式就是"两头一拉，逐位相加"。 举些例子，可能更容易理解。...第二步：分别计算千位和百位上数字之和、百位和十位上数字之和，十位和个之和，即：1+2、2+3、3+4。 将果写入空格，等于13574。 学海无涯。。。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",...]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2"]) print(df_1, "\n") # 单列计算...），不是总体标准方差 Ps：根据pos列可以将value1进行分组，那么对应每一组的计算值又如何实现？
---- loc import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # loc[i] 获取第i行的数据 结果为字典 food_info.loc...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame，其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...---- tolist import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # # columns 获取所有的列名称组成的索引元组 print...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...---- max import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # Energ_Kcal列上的最大值 max_calories
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