最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。...斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。...df.values fig, axes=plt.subplots(2,3,figsize=(4, 6)) fig.set_facecolor('w') axes=axes.flatten() # 画斜率图
斜率优化dp是一种通过构造斜率表达式，用维护凸包的方法来去除多余的点以减少算法复杂度的方法。通常可以将问题规模减小一个维度，从而提高运行效率。...这时候就可以用斜率dp进行优化，将其优化到 。...斜率优化dp的套路基本是固定的，基本上就是用数组模拟队列，然后两个while循环判断是否可以去除无用的点。
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分 题目链接：YbtOJ #494 小 A 有一个长度为 n 的序列 a，要求你把它划分成 m 个连续段（记 w_i 表示 第 i 段的数之和）。...的充要条件就是 图片 由于 s_j-s_k 显然为正，因此就有： s_i > \frac{(f_j+s_j^2)-(f_k+s_k^2)}{2(s_j-s_k)} 那么我们只要维护一个单调队列，然后就可以轻松斜率优化了
$k$优 最后可以画为 $$S_{i} >\dfrac {S^{2}_{j}-f_{j}-\left( S^{2}_{x}-f_{k}\right) }{S_{i}-S_{k}}$$ 按照套路，发现能斜率优化
| We have carefully selected several similar problems for you: 3506 3501 3504 3505 3498 比较裸的斜率优化
这样的话就可以愉快的斜率优化啦 第二维可以用滚动数组滚动掉 // luogu-judger-enable-o2 #include #include #include<bitset
[c[t][1]]=rot; fa[rot]=0; lk[rot]=rk[c[t][1]]=getk(rot,c[t][1]); } } dd getk(int i,int j){//求斜率...rot,t)>=rk[t]) tmp=t,t=c[t][0]; else t=c[t][1]; } return tmp; } int find(int t,dd k){//找到当前斜率的位置
L.接下来N行输入 Output 输出最小费用 Sample Input 5 4 3 4 2 1 4 Sample Output 1 HINT Source 感觉自己一直学的是假的斜率优化
显然f[i]=min(f[j]+y[j+1]x[i])，然后再搞个斜率优化，方程是(f[j]-f[k])/(y[k+1]-y[j+1])<x[i]，然后维护一个下凸包！
.******** 表的倾斜率检测完毕,请下载 greenplum-table-percentage/log/20190603/table-percentage/20190603-finish.csv...For partitioned tables, run analyze 生成的CSV文件格式如下 表名,最大segment的行,最小segment的行,倾斜率(%),表的大小,表的分布键 datafix.enterp
这样的话就有20分了 考虑继续优化，把上面的式子暴力推推推，再把只包含i的删去，不难得到 把dis[i]看成k 把num[i]看成x 把f[i]看成b 把f[j]-g[j]看成y 然后就能斜率优化了
【BZOJ3203】保护出题人（动态规划，斜率优化） 题面 BZOJ 洛谷 题解 在最优情况下，肯定是存在某只僵尸在到达重点的那一瞬间将其打死 我们现在知道了每只僵尸到达终点的时间，因为僵尸要依次打死...那么现在相当于在时间-伤害的坐标系上有若干个点，每次询问与\((0,0)\)构成斜率最大的那一个。 但是现在很烦人的一点是，每次都是在最前面插入一个僵尸。
题意 题目链接 Sol 枚举第二个球放的位置，用前缀和推一波之后发现可以斜率优化 // luogu-judger-enable-o2 #include #define Pair
斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。 比如说，为了对比分析某产品不同功能的用户满意度，经过问卷调查和数据统计，得到下面这个调查结果： ?...left', color=c['深灰色']) # 定义颜色 category_colors = [c['浅灰色'], c['浅灰色'], c['橙色'], c['蓝色'], c['蓝色']] # 画斜率图...斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。 斜率图的劣势，是看不出整体与部分的占比关系。...另外，如果类别的顺序很重要，那么也不适合使用斜率图，因为类别会根据数值大小自动进行排列。 最后，留给你一道思考题：在你看到过的各种数据中，有哪些数据是适合用斜率图进行对比分析的？
arctan(1)=45° val tan5 = getTanDegree(Int.MaxValue) // arctan(正无穷)=无限接近90° } /** * 已知tan角度，求斜率值...* 求斜率：tan(45°)=1 */ def getTanValue(degree: Double): Double = { val value = new DecimalFormat...))).toDouble // tan(45°)=1 println("tan(" + degree + "°)=" + value) value } /** * 已知斜率值...，求斜率角 * 求角度：arctan(1)=45° */ def getTanDegree(value: Double): Double = { val degree = Math.toDegrees
f_j}{A_j R_j + B_j})\) 设\(y_i = \frac{f_j}{A_j R_j + B_j}, x_i = \frac{f_j R_j}{A_j R_j + B_j}\) 显然可以斜率优化...，也就是拿一条斜率为\(\frac{A_i}{B_i}\)的直线从上往下切。...但是这里的斜率和\(x\)都是不单调的。 按照老祖宗说的 \(x\)不单调cdq 斜率不单调二分凸包 然后xjb写一写就好了。...看了下SovietPower大佬的博客发现有nlogn的做法Orz，就是先按斜率排序，然后转移的时候把下标分为\(= mid\)的，直接用类似双指针的东西扫就行了 #include<
嘿嘿，这道题的点分治不同于一般的点分治。正常的点分治思路大概是先统计过重心的，再递归下去
file + ',' + str(minValue) + ',' + str(maxValue) + ',' + str(meanValue) +'\n') OutputFile.close() 补充知识：python..._计算格点数据降水变化斜率 我就废话不多说了，还是直接看代码吧！...utf-8') #打开方式 data1=data.T #转置 n=80 #格点数 m=17 #年数 sl=[] #空列表 for i in list(range(0,80)):#循环计算80个格点的变化斜率...k in range(0,m-1): for j in range(k+1,m): print(k,j) s=(y[j]-y[k])/(j-k) #计算斜率...sl.append(np.median(sp)) slop= pd.DataFrame(sl) slop.to_csv(outpath,header=['slop']) #将SLOP写入CSV 以上这篇python
图5 梯度下降法示意图 因此，求得误差函数相对于连接权重的斜率显得尤为关键，因为这个斜率就是使用梯度下降法找到能使输出误差值达到最小的方向。...因此，不论是输入层和中间层之间的误差函数相对于连接权重的斜率以及中间层和输出层之间的误差函数相对于连接权重的斜率都可以采用公式(6)计算得到，只不过在输入层和中间层之间的误差函数相对于连接权重的斜率求解过程中...所以，继续用强大的矩阵运算来表示公式(4)所描述的由误差函数的斜率矩阵来更新连接权重矩阵的话，则为： 二、Python神经网络编程 1.三层神经网络的代码框架 在以上描述的神经网络的基本原理以及相关计算公式的基础上...，可以使用Python语言制作三层但不限每层中节点数目的神经网络。...依据上述代码框架，下面给出神经网络类的具体代码： 图6 初始化函数的python代码 图7 训练函数的python代码 图8 查询函数的python代码 2.利用手写数字的数据集MNIST训练神经网络
本次实验下载的是GDEMV2 30M分辨率数字高程数据，利用Python提取不同分辨率的DEM，基于上述不同分辨率DEM提取每种地貌类型的平均坡度，最后以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图...1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM，利用行政区的矢量边界，编写Python代码进行批量剪裁，具体代码如下所示： import arcpy,os,glob from arcpy import env...图1｜批量剪裁结果 1.3 将上述批量剪裁完的不同分辨率的DEM数据进行批量提取坡度，具体的Python代码如下所示: import arcpy from arcpy import env env.workspace...低海拔丘陵的斜率最大，低海拔洪积平原的斜率最小，斜率绝对值之差为0.3888。...从整体上看，按照拟合曲线的斜率，可大致将上述地貌类型分为两类：(1)斜率较大类：低海拔丘陵、低海拔冲积洪积台地、低海拔冲积平原、低海拔冲积扇平原；(2)斜率略小类：低海拔小起伏山地、低海拔冲积台地、低海拔洪积平原
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