题目：（最小操作次数使数组元素相等）给你一个长度为 n 的整数数组，每次操作将会使 n - 1 个元素增加 1 。返回让数组所有元素相等的最小操作次数。示例 1：输入：nums = [1,2,3] 输出：3解释： 只需要3次操作（注意每次操作会增加两个元素的值）： [1,2,3]=> [2,3,3]=>[3,4,3]=>[4,4,4]示例 2：输入：nums = [1,1,1]

题目：程序说明：全部代码：

题目：（括号生成）数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。示例 1：输入：n = 3 输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例 2：输入：n = 1 输出：["()"]提示：1 <= n <= 8程序说明：程序递归调用generateParenthesis函数全部代码：c

题目：程序说明：根据每年年龄增大一岁，自然蜡烛也增加一根，因此这可以看作一个等差数列问题。导入随机库，当等差数列的值不等于236时，继续产生随机值a和n，继续进行等差数列的计算以及判断。全部代码：import randomnum = 0while(num!=236):a = random.randint(1, 100)n = random.randint(1, 100)num = n * a +

题目：程序说明：遍历一个较大范围以内的数字，将这个数的平方和立方转换为字符形式然后去重，判断其长度是否等于10。全部代码：for i in range(10000):sum=list(set(str(i**2)+str(i**3)))if len(sum)==10:print(i)break>>> 69...

Seaborn（seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近）导入库import seaborn as sns1、sns.stripplot分布散点图，其中有一个jitter参数表示散点图的各散点在回归模型中小幅度的分布；2、sns.swarmplot分簇散点图；3、s

OvO多分类策略（one VS one）什么是OvO多分类问题

聚类分析简述聚类分析概述层次聚类K-Means算法DBSCAN算法聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习（无监督学习：机器学习中的一种学习方式，没有明确目的的训练方式，无法提前知道结果是什么；数据不需要标签标记），用于对未知类别的样本进行划分将它们按照一定的规则划分成若干个类簇，把相似(相关的)的样本聚在同一个类簇中， 把不相似的样本分为不同类簇，从而分析样本之间内在的性质以及相互之间的联系规律。它

Seaborn（seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近）导入库import seaborn as sns1、sns.stripplot分布散点图，其中有一个jitter参数表示散点图的各散点在回归模型中小幅度的分布；2、sns.swarmplot分簇散点图；3、s

在之前的文章中了解一些基本的聚类分析知识后，现在我们来看看用代码怎么实现它吧。（在jupyter notebook中实现；其中使用的数据集均从UCI上下载）层次聚类1、需要导入pandas库，用于读取文件。（这里使用的是有关心脏病的数据集，现在取患者年龄和对应的静息血压两列进行分析）import pandas as pd#这两行表示在jupyter中显示所有行和列pd.set_option("di