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基础练习 十六进制转十进制

问题描述  从键盘输入一个不超过8位的正的十六进制数字符串,将它转换为正的十进制数后输出。  注:十六进制数中的10~15分别用大写的英文字母A、B、C、D、E、F表示。样例输入FFFF样例输出65535直接贴代码:import java.util.Scanner;/** 十进制转十六进制*/publ

3.1.1 spark体系之分布式计算-scala编程-scala介绍和安装(win+linux)

目录1.scala简介2.Scala官网6个特征3.scala安装和使用3.1 windows安装,配置环境变量4.btw1.scala简介Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala 运行在 Java 虚拟机上,并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码,所以它可以运行于 JVM

3.1.3 spark体系之分布式计算-scala编程-scala函数

目录1.scala函数的定义注意点:2.递归函数3.包含参数默认值的函数4.可变参数个数的函数5.匿名函数6.嵌套函数7.偏应用函数(功能类似包含参数默认值的函数)8.高阶函数9.柯里化函数1.scala函数的定义➢ 有参函数➢ 无参函数def fun (a: Int , b: Int ) : Unit = {println(a+b)}fun(1,1)def fun1 (a : Int , b :

2.2.9 hadoop体系之离线计算-mapreduce分布式计算-流量统计之手机号码分区

目录1.需求分析2.代码方案2.1 自定义分区2.2 JobMain添加分区设置2.3 分区结果1.需求分析在需求一的基础上,继续完善,将不同的手机号分到不同的数据文件的当中去,需要自定 义分区来实现,这里我们自定义来模拟分区,将以下数字开头的手机号进行分开135 开头的数据到一个分区文件136开头的数据到一个分区文件137开头的数据到一个分区文件其他数据到一个分区文件2.代码方案2.1 自定义分

pandas样本分层抽样(可以自己设置每一个类别抽取多少个样本)

import numpyimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')numpy.random.seed(seed=2)# 如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同,# 用groupby进行数据的分组,根据班级# gbr = data.groupby('class')# 获取分组后gbr的数据# gbr.g...

支持向量机(SVM)--线性不可分

1. SVM算法特性:1.1 训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的,而不是由数据的维度决定的。所以SVM不太容易产生overfitting 1.2 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量(Support Vectors), 即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除,重复训练过程,结果仍然会得到完全一样的模型。 1.3 一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较小,

jieba分词工具的使用-python代码

jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.Scroll down for English d

3.1.5 spark体系之分布式计算-scala编程-scala中的集合(数组array、list、set、map、元组)

目录1.数组 Array1.1创建数组1.2concat 方法1.3 遍历和其他方法1.4定义可变数组:ArrayBuffer,第一个是后加,第二个是头加,第三个是追加多个2.list2.1 创建 list(不用 new List)2.2 list遍历2.3list 方法举例2.4 list方法总结3.set4.map4.1 map 创建,map 中实际上是一个个的 tuple 二元组形式4.2获

如何删除pandas中产生的Unnamed:0列

我们在数据处理,往往不小心,pandas会“主动”加上行和列的名称,我现在就遇到了这个问题。这个是pandas中to_csv生成的数据各种拼接之后的最终数据(默认参数,index=True,column=True)Unnamed: 0ipUnnamed: 0.1...766767class00go...

箱型图方法(IQR)识别数据异常值

当我们处理数据时,尤其是涉及到金融数据如商品的历史成交价格时,消除异常值是非常关键的。这些异常值可能是由于误差、欺诈或其他非典型事件引起的。识别并处理这些奇异价格点能够提高数据分析的准确性。在本文中,我们将探讨箱型图方法(IQR,Interquartile Range)识别异常值的原理,并通过一段Python代码说明其应用。

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