今天这题目很有趣，困难级别，但被我一脸懵逼、试着试着就给搞定了。当然，我是忽略了其中的关键要求，没有办法，带上这个要求我暂时还搞不定，先浑水摸鱼下吧。
statistics 模块实现了许多常用的统计公式，以便使用 Python 的各种数值类型（int，float，Decimal 和 Fraction）进行高效的计算。
在原生 Python 中，如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和，可以使用 Python 内置的 sum 函数。在 NumPy 中不仅支持 Python 内置的 sum 函数，而且还提供了优化后的 numpy.sum。
时间复杂度为：插入为 O(logn)，计算中位数为 O(1)；空间复杂度：O(n)。
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
https://github.com/RedstoneWill/Hands-On-Machine-Learning-with-Sklearn-TensorFlow
关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。
快速排序（简称快排）因为其效率较高（平均O(nlogn)）经常在笔试题中对其考查。 对于快排的第一步是选取一个“基数”，将会用这个“基数”与其它数进行比较交换。而这个“基数”的选择将影响到快排的效率如何，但如果为了选择基数而选择基数则会本末倒置。例如为了找到最佳基数，则需要在整个待排序列中找到中位数，但查找中位数实际上代价又会很高。基数的选择通常来说就是待排序序列中的第一个对象或者中间的一个对象或者最后一个对象。本文以选取第一个元素为例对快排做一个简要分析实现。 以待排序列{6, 5, 3, 1
最佳方法： 采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]为列表的第六位数，5的取反数为-6,x[-6]实际上是对列表进行反向查找，为列表中的第五位数，长度为偶数10时中值5+6/2=5.5。
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
weixin_crawler从2018年6月份就开始利用业余时间开发，到今日正式问鼎江湖。在正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
1、求一个无序数组的中位数， （若数组是偶数，则中位数是指中间两个数字之和除以2，若数组是奇数，则中位数是指最中间位置。要求：不能使用排序，时间复杂度尽量低
最近，有同学反应我的博客[1]访问速度有点慢，那么我如何直观地知道我博客的访问速度呢？
在性能测试中，测试数据一般都是单独存在日志文件中，呈现出来的都是一些冰冷的数据，比如：
void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 示例：
请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
Write a function that reverses a string. The input string is given as an array of characters char[].
中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的大小是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
前面环境都搞的差不多了，这次咱们进入实战篇，来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说，直接进入正题。
众数和中位数 📊 题目 📝 众数是指一组数据中出现次数多的数 📈 众数可以是多个 😄 中位数是指把一组数据从小到大排列，最中间的那个数， 如果这组数据的个数是奇数，那最中间那个就是中位数 如果这组数据的个数为偶数，那就把中间的两个数之和除以 2 就是中位数 📐 查找整型数组中元素的众数并组成一个新的数组 求新数组的中位数 🤔 输入 📥 输入一个一维整型数组，数组大小取值范围 0 < n < 1000 数组中每个元素取值范围， 0 < e < 1000 💻 输出 📤 输出众数组成的新数组的中位数 😊 题解地址
MySQL并没有专门的中位数算法，而对于SQL不熟悉的人，书写中位数，只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算，以下实现，仅为了通过算法解析的过程中，了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数，并开拓思维。
给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数，以及如何用python去实现。
主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。
今天我们继续来看《算法第四版》一书，在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理，并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
第2章 一个完整的机器学习项目 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数
本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的地方： 流行的开源数据仓库： UC Irvine Machine Learning Repository K
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：林嘉亮 审校：陈之炎 看到一篇绝佳的AI论文，非常期待作者能提供源代码，全文搜索HTTP，可惜出来的都不是源代码的链接。好不容易碰到一篇附带源代码的论文，点进去却是大大的404。终于发现某个不是404的源代码仓库，结果只是放上了几句说明，写着“代码coming soon”，然后一等就是一万年...... 所以，AI顶会论文中附带源代码的占比究竟有多少？这些代码中有多少已经失效了？这些代码的特点如何？作者是否为读者提供了足够详细的文档来运行这些源代码？ 来自厦门大学自然
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
给你一个整数列表L, 输出L的中位数（若结果为小数，则保留一位小数）。 例如： L=[0,1,2,3,4] 则输出：2
作者：林嘉亮审校：陈之炎 本文约3500字，建议阅读10分钟相当多的作者没有向用户提供足够详细的文档，导致了一些重要信息的缺失。
本中文版报告由CDA数据分析师依据O’Reilly的DATA SCIENCE SALARY SURVEY独家翻译制作，交流使用，请勿商用，转载请联系邮箱：zhoulei@cda.cn 回归正题，O'Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告（2016 Data Science Salary Survey），来自45个国家的超过900位各行业的人士参与了调查，这份调查通过64题的在线问卷收集数据，针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇等问题进行了详细分析解读，下面CDA编译团队带大家来简单回顾这篇报告。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据？》，根据同学在训练营里的讨论，我对常见问题进行了整理和回答。
箱线图展示的就是分位数，中间的线表示的是中位数，也就是50%分位数，如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的，今天介绍一下实现代码
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
一年一度的高考又开始了。过了这几天，全国九百多万高中生们将告别只有文理科的日子，步入种类繁多的“专业”世界。最近两年，随着科技的发展，以“大数据”为代表的数据行业引领了一波新的择业热潮。这个行业到底怎么样？从业人员收入几何？作为数据界的网红，DT君今天就带大家一窥究竟。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
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