假设一个表有6个字段c1,c2,c3,c4,c5,c6,有如下的sql语句: select c1,count(distinct(c6)) from tbl where c3>1 group by c3; Python中asq模块可以实现类似的查询,以下用一个示例说明. #!/usr/bin/env python2.7 #-*- encoding: utf-8 -*- import os from datetime import * import time from asq.initiators

/** 题目:Magical GCD UVA 1642 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-1642 题意:给定n个数,求使连续的一段序列的所有数的最大公约数*数的数量的值最大.输出这个最大值. 思路: 从左到右枚举一段连续序列时候,同时不断取gcd,会发现gcd相同的部分. gcd的值会随着长度边长非递增变化.最多logx个不同的gcd.那么对于一个长长的序列. 要是可以将相同gcd的一起处理,那么时间就可以优化. 枚举姿势要正确,保证当前枚举的位置,可以利用前

python数于字符串 1.了解数的类型 2.什么事字符串 3.引号的使用与区别 4.转义符 5.自然字符串 6.字符串的重复 7.子字符串 #了解数的类型 1.python中数的类型主要有五种,分为有符号整数型(int),长整型(long),浮点型(float),布尔型(bool),复数型(complex) 例: 0.1.-1.1009.-290这些都是int型 87887l.-90990l.234567l这些都是long型 2.7788.3.277.8.88这些都是float型 Bool型直

legend3---15.像粉丝数.关注数.课程数等数量数据如何处理 一.总结 一句话总结: 在主表中加入这种数量字段:比如在用户表中加入粉丝数,关注数字段 普通更新:增加数量的时候将数据插入到关联表,并且更新这个字段 检验更新:打开详情的时候统计条数来做更新 1.加在html标签上的数据可用data属性,这样要规范很多? div id="awesome" data-myid="3e4ae6c4e" 2.jquery的on方法 给未创建的元素添加事件 实例? 给新添

1.带有条件约束的最短路径问题 最短路径问题是图论中求两个顶点之间的最短路径问题,通常是求最短加权路径. 条件最短路径,指带有约束条件.限制条件的最短路径.例如,顶点约束,包括必经点或禁止点的限制:边的约束,包括必经路段或禁止路段:还包括无权路径长度的限制,即经过几步到达终点.进一步地,还有双目标限制的最短路径问题,求最短距离中花费最小的路线:交通限制条件下的最短路径问题,需要考虑转向限制和延误的约束. 求解带有限制条件的最短路径问题,总体来说可以分为两类基本方法:一类是基于不带限制条件的最短路

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

1.最优化问题建模 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. (1)分析影响结果的因素是什么,确定决策变量 (2)决策变量与优化目标的关系是什么,确定目标函数 (3)决策变量所受的限制条件是什么,确定约束条件 最优化问题的建模,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件: (2)模型构建,由问题描述建立数学方程,并转化为标准形式的数学模型: (3)模型求解,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果: (4)模型检验,统计检验和灵敏度分析. 欢迎关注 Y

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了

1.NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功能. NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形. NetworkX 提供了图形的类.对象.图形生成器.网络生成器.绘图工具,内置了常用的图论和网络分析算法,可以进行图和网络的建模.分析和仿真. NetworkX 的官网和文档 官网地址:https://net

在定义函数的时候如果你不知道该函数在使用的时候要接收多少的实参怎么办? 好在python提供了可以接收任意数量的实参的操作. # def sandwitch(*ingredents): # print("The ingredient of the sandwitch including") # for ingredent in ingredents: # print(ingredent) # sandwitch('cabbage','prock','beef') # sandwitch

1.传递任意的实参 def make(*test):#带*号 print(test) make("one")#传递一个实参 make("one","two")#传递两个实参 2.传递任意数的关键字参数 def test(first,last,**user):#关键字参数两个*号.后面user中像字典    profile = {}    profile["first_name"] = first    profile[&quo

题目传送门 题目大意:给你一个n-m的区间,问你这个闭区间内的特殊数有几个,特殊数的要求是 数的本身 和 各位数字之和  mod k 等于0. 思路:刚接触数位dp,看了网上的题解,说用dp[i][j][s]表示,总共有i位,数字本身mod k为j,各位数之和mod k为s的数量,然后状态转移方程是dp[i][(j+x)%k][(s*10+x)%k]+=dp[i][j][s],第一次看这方程感觉好有道理,然后看代码发现数位dp最重要的还是计数原理,过了好久才a了这道题.主要的思路放在代码注释里了

python多线程如果不进行并发数量控制,在启动线程数量多到一定程度后,会造成线程无法启动的错误. 下面介绍用Queue控制多线程并发数量的方法(python3). # -*- coding: utf-8 -*- import threading import Queue import random import time maxThreads = 3 class store(threading.Thread): def __init__(self, store, queue): threadi

1.SKlearn 是什么 Sklearn(全称 SciKit-Learn),是基于 Python 语言的机器学习工具包. Sklearn 主要用Python编写,建立在 Numpy.Scipy.Pandas 和 Matplotlib 的基础上,也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能. Sklearn 包括六大功能模块: 分类(Classification):识别样本属于哪个类别,常用算法有 SVM(支持向量机).nearest neighbors(最近邻).random forest(

主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立.互不相关的变量,从而减少数据的维数. 1.数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化. 人们在研究问题时,为了全面.准确地反映事物的特征及其发展规律,往往要考虑很多相关指标的变化和影响.尤其在数据挖掘和分析工作中,前期收集数据阶段总是尽量收集能够获得的各种数据,能收尽收,避免遗漏.多变

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛

1.最短路径问题的常用算法 最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 1.1 最短路径长度与最短加权路径长度 在日常生活中,最短路径长度与最短路径距离好像并没什么区别.但在具体的图论问题中却可能是不同的概念和问题,经常会被混淆. 图论中有无权图和有权图,无权图中的边没有权,赋权图的边带有权,可以表示距离.时间.费用或其它指标.在问题文字描述中,往往并不直接指出是无权图还是有权图,这时就要注意最短路径与最短加权路径的区别.路径长度是把每个顶点到相邻顶点的

1.基于字典的创建规划问题 上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量,设定名称.类型和上下界,类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数.在大规模的规划问题中,这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐,效率很低.Pulp 库提供了一种快捷方式,可以结合 Python语言的循环和容器,使用字典来创建问题. (1)使用快捷方法建立一个规划问题,可以用字典类型(dict) 建立多个变量,例如: name = ['废料1', '废料2', '废料3', '废料4', '镍', '铬',

Given a sequence of n numbers a1, a2, ..., an and a number of d-queries. A d-query is a pair (i, j) (1 ≤ i ≤ j ≤ n). For each d-query (i, j), you have to return the number of distinct elements in the subsequence ai, ai+1, ..., aj. Input Line 1: n (1

A - D-query Given a sequence of n numbers a1, a2, ..., an and a number of d-queries. A d-query is a pair (i, j) (1 ≤ i ≤ j ≤ n). For each d-query (i, j), you have to return the number of distinct elements in the subsequence ai, ai+1, ..., aj. Input L