应该这样做：import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), pd.date_range('2012-01-01', periods=100))
def trend(df):
df = df.copy().sort_index()
dates = df.index.to_julian_d
转载
2023-06-28 20:35:14
153阅读
可视化1. 2.pd.options.display.max_rows = 10 #缩略显示10行df 3.import seaborn as sns
sns.relplot(x="len_day", y='DAU',hue='country1',kind='line',col='server_id',row='country1',data=server,ci=None, aspect=1, h
一、 先说我对这个题目的理解直线的x，y方程是这样的：y = kx+b， k就是斜率.求线性回归斜率， 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本。如果有四组，就说样本量是4.根据这些样本，做“线性回归”，最终求出一条直线（即y = kx + b的k值和b值），使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线（或者直线附近）上。二、 python解题需要安装的包实际解题主要用到的pytho
转载
2023-06-26 10:50:59
375阅读
第1章 Pandas基础import pandas as pd
import numpy as np查看Pandas版本pd.__version__'1.0.1'#如何更新这种地方很容易出错，刚刚又找了很久…总是有奇怪的事情，cmd里 pip list 里显示pandas已经是1.0.3，但jupyter里不知道咋回事。。。。一、文件读取与写入1. 读取（a）csv格式#路径地址问题 斜杠？？
转载
2023-11-01 18:54:04
92阅读
环境Windows10 、Python3.8、一个用了快20年的脑子… 用Python写了个Bresenham算法的demo，写的比较简单，不喜勿喷，天下程序员是一家漏洞！！！主要是针对计算机图形学留的作业写的，结果忘了写针对斜率小于等于0的部分！奥利给！开始看代码！一、这部分就是求斜率的嘛，这么简单谁不会写呀import math #好像没有用到？？？
#求斜率
def slope(x1,y1
转载
2023-09-04 09:50:04
6阅读
任务安排1Description\(N\)个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这\(N\)个任务被分成若干批，每批包含相邻的若干任务。从时刻\(0\)开始，这些任务被分批加工，第\(i\)个任务单独完成所需的时间是\(Ti\)。在每批任务开始前，机器需要启动时间\(S\)，而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和（同一批任务将在同一时刻完成）。每个任务的费用是它的完成时
各种想法都有自己的一席之地，但是时间会剔除许多细节。P＝(x0,y0)是抛物线y＝x2上的任意一个定点，如图1所示。作为基本思想的第一个图例，给定抛物线上一点P，计算切线的斜率。首先，我们选择曲线上的一个临近点Q=(x1,y1)。接下来，我们画出由这两点确定的割线PQ，割线的斜率明显是： msec=slope of PQ=y1−y0x1−x0(1)
图1 现在是关键的一
转载
2024-01-26 09:22:54
85阅读
“DP的斜率优化——对不必要的状态量进行抛弃，对不优的状态量进行搁置，使得在常数时间内找到最优解成
转载
2022-08-16 12:39:09
160阅读
肛道理，斜率优化就是一种数形结合的思想啦。 把dp方程写出来，然后维护凸包即可。 hdu 3507 Print Article Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total
转载
2016-08-18 17:08:00
114阅读
2评论
#include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; const int maxn=600010; const int Mod=1e9+7; int c[maxn],fa[maxn]; int Laxt[maxn],Next[maxn],T
转载
2019-09-03 22:52:00
167阅读
2评论
p1 = [1, 2]
p2 = [3, 4]
xielv = abs((p1[1] - p2[1]) / (p1[0] - p2[0] + 1e-5))
if xielv > 0.25 and xielv < 2:
print(xielv) 根据斜率求角度：import math
if __name__ == '__m
转载
2023-07-08 14:53:30
336阅读
Python编码时，如果语句太长，可用圆括号折叠长行或是用续行符“\\”拆分语句答：√当市场结构是时，市场的需求曲线与厂商面临的需求曲线相同答：完全垄断市场猝死病人的最佳抢救时间答：4-6分钟创业人力资源风险主要包括(??)。答：创业团队风险 关键员工离职风险具体劳动( )答：反映人与自然的关系髋关节比肩关节稳固性大,主要是因为____、____、____的缘故答：关节窝深 关节囊厚而紧 韧带多
转载
2024-01-12 14:07:31
16阅读
如果转移方程中含有 既有i 的项又有j的项 往往可以考虑斜率优化 斜率优化的目标是将dp式转化为 y=kx+b 这种形式 P3195 [HNOI2008]玩具装箱TOY 题意：有1-n个玩具需要打包 每个玩具的有其长度 可以一段区间一段区间地打包 问打包完所有地玩具需要的最小代价 打包一段区间的代价
转载
2019-09-25 17:00:00
89阅读
2评论
功能:一个万能的斜率优化模板 可以解决横坐标不单调 查询坐标不单调的问题 斜率优化问题解决方法:斜率优化问题是当dp式类似$dp_i = dp_j + a_i * b_j$形式时无法左右分离i与j时的一种优化复杂度的方法。我们通过变换得到类似$y = k * x + b$形式,其中$x$和$y$是只
转载
2019-08-24 07:31:00
139阅读
2评论
下凸壳切到的第一条直线是斜率比当前大的 上凸壳切到的第一条直线是比当前斜率小的 谨记这两句 好像是很神奇的一种DP优化 反正对于我来说就是打板子 先来从一道题入手吧 "[HNOI2008]玩具装箱TOY" 这是很多人的斜率优化入门题了 先来看看方程是什么 我们 设$dp[i]$表示将$1$到$i$的
转载
2019-01-01 19:22:00
176阅读
2评论
> Photo by Jeremy Bishop on Unsplash学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法机器学习的最基本算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎不是那么重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您能更好的清楚地理解这些概念。在本文中，我将逐步解释线性回归算法。想
转载
2023-08-23 20:06:11
144阅读
Pandas高级数据分析快速入门之一——Python开发环境篇 Pandas高级数据分析快速入门之二——基础篇 Pandas高级数据分析快速入门之三——数据挖掘与统计分析篇 Pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇 Pandas高级数据分析快速入门之五——机器学习特征工程篇 Pandas高级数据分析快速入门之六——机器学习预测分析篇0. Pandas高级数据分析使用机器学习概述需求解决
转载
2023-10-07 14:55:56
1069阅读
斜率熵Slop entropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。斜率熵(Slop entropy)使用一种基于两个连续数据样本生成的斜率的新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题
原创
2023-06-22 18:50:11
308阅读
python提取斜坡结构介绍开始是在帮师妹处理某个试验流程中发现需要进行斜坡结构的提取，后面百度找了教程一步一步的做，发现挺麻烦的，所有写了一段代码，所以里面文件夹名字可能emmmm，不重要，这些步骤主要还是python二开，比较简单，如果有什么写的不好的请大家多多包涵。这是我的第一篇博客，希望能有个好的开始把。代码import arcpy
from arcpy import env
from a
一、理论Theil-Sen Median方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和利群数据不敏感，适用于长时间序列数据的趋势分析。其计算公式为： Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法，其不需要测量值服从正太分布，不受缺失值和异常值的影响，适用于长时间序列数据的趋势显著检验。其过程如下：
转载
2023-11-27 10:52:43
327阅读
