因此有一下结论:在模数系统中,A-B或A+(-B)等价于A+[B补],即 8-2/8+(-2)=8+10 我们把10叫做-2在模12下的补码。
本文由 泽En 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→作者周榜56→总排名2919 欢迎各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏:【Python
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年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5~周榜50»总榜2308 本文由 謓泽 原创 CSDN首发如需转载还请通知⚠ 个人主页 ⇥ 謓泽的博客_CSDN博客 欢迎各位 ⇥ 点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏 ⇥【Python...】系列_謓泽的博客-CSDN博客[〇~①] ✉️我们并非登上我们所选择的舞台,演出并非我们所选择的剧本 『Python』⇥ 〔题集㈣的目录〕 write in front 第十六题→学员列表当中找到指定姓名...这在博主往期[Python]系列当中都是有过的, 如果你还不会可以看看哟(☆ - v - ) 示例运行结果↓ 请输入名字:王五 {'name': '张三'} 没有找到%s 王五 {'name':
在本教程中,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的差分运算。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...就像前一节中手动定义的差分函数一样,它需要一个参数来指定间隔或延迟,在本例中称为周期(periods)。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少,并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中,你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。...原文:http://machinelearningmastery.com/difference-time-series-dataset-python/
参考链接: Python Set intersection() 交集(intersection) example: valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green...input_set.difference(valid)) ### 输出: set(['brown']) # 方法一: >>> list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a中没有的...先把要操作的元素放在数组而不是set中,同样内容的数组占用的内存比set小的多;占用内存小于set的方式; - 速度接近set方式。 ...差集: np.setdiff1d(s, t, assume_unique=True) # 返回排序的,去重的差集,assume_unique参数同上。 ...方法三:cmd 以上两种方法的缺点就是当集合足够大而内存又不够的时候,会MemoryError(在试验中2000万个长度为24的字符串在4G的内存中就报MemoryError了); 解决办法:使用linux
并集 a = ["a", "b", "c", "d"] b = ["b", "e"] c = ["a", "b", "c", "d", "e"] # 并 # 合并数组 a.extend(b) # 去重...e"] c = ["a", "b", "c", "d", "e"] # 交 array = list(set(a) & set(b)) print(array) 打印结果: ['b', 'e'] 补集
第一种方法:使用python基本数据结构set集合。...优点:集合运算长度可以不一致,运算效率高 缺点:两个进行运算的集合中不能够含有重复的元素,如果含有的话,转成set集合后,会自动去掉重复元素 a=[1,2,3] b=[1,2,6,9,12] print...(set(a)&set(b)) #交集 print(set(a)|set(b)) #并集 print(set(a)^set(b)) #异或,就是两个集合去掉交集的那部分 print(set...(a)-set(b)) #差集,就是a去掉b中元素剩下的那部分 第二种方法:使用for循环 优点:使用起来没啥局限性 缺点:运行效率慢,for循环 这里不补充代码了,根据自己实际情况来吧...print(a&b) #交集 print(a^b) #异或集 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多的数据。...通过这些数据集接口,开发者不需要考虑数据集格式上的不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成的数据集。...以下是keras.datasets包含的数据集清单 波士顿房价数据 CIFAR10 (十种类别的图片集) CIFAR100 (100种类别的图片集) MNIST (手写数字图片集) Fashion-MNIST...出于方便起见,单词根据数据集中的总体词频进行索引,这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。...目前keras集成的数据集还比较有限,以后也许会有更多的公共数据集集成过来。
分组集的定义 是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP, 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...通常GROUPING SETS使用在组合分析中。 ROLLUP ROLLUP也是GROUPING SETS的一种简略写法,我们举例说明。...总结 分组集类似于Excel的透视图,可以对各类数据进行组内计算,这里不止可以进行数量统计,也可以进行求和,最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。
输出结果只有一个"python3" >>> test.add("python2.7") >>> test {'python2.7', 'python3'} #输出结果,set中的元素是无序的 clear...例: >>> test = {"python3"} >>> test.add("python3") >>> test {'python3'} #输出结果 >>> test.add("python2.7...返回值:一个求完补集后的新set。 其中,s表示求补集的set,只能一个set。 ...>>> test1 = {1, 2, 3, 4} >>> test2 = {2, 3, 4, 5} >>> test1.symmetric_difference(test2) #一次只能与一个set求补集...其中,s表示求补集的set。
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difflib 是一个专注于比较数据集(尤其是字符串)的 Python 模块。为了具体了解您可以使用此模块完成的几件事,让我们检查一下它的一些最常见的函数。
每天一习题,提升Python不是问题!!有更简洁的写法请评论告知我!...https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1676599.html 题目 使用列表生成式语法,将列表中[1, 3, -3, 4, -2, 8, -7, 6],找出大于
图片来源网络) 拍照识别,自动戴帽子 前面只能识别出人脸,但是不同的人区分不开,通过模型训练,区分出不同的人 边缘检测,后面可以用来抠图,也可以通过训练识别不同的水果 通过模板匹配,识别游戏画面中的角色
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