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【C语言编程】 将字符串中的小写字母转换成大写字母

描述给定一个字符串,将其中所有的小写字母转换成大写字母。输入输入一行,包含一个字符串(长度不超过100,可能包含空格)。输出输出转换后的字符串。样例输入helloworld123Ha样例输出HELLOWORLD123HA#include<stdio.h>int main(){char ch_arr[100];gets(ch_arr);char *p;p=ch_arr;while(*p!

#c语言#编程语言
【机器学习】python调包实现 随机森林回归算法

1.随机森林回归1.1数据集此处采用波士顿房价数据集(可直接调用),训练特征为13个,输出标签为MEDV。数据截图如下,1.2 代码实现from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=[

#python#机器学习#决策树
【机器学习】决策树特征选择准则 信息增益、信息增益率、基尼系数的计算及其python实现

索引1.问题引入2.信息增益1.问题引入首先,我们引入需进行学习的数据集,如下,接着摆在我们面前的是首先选择哪个特征,其次选择哪个特征,…,最后选择哪个特征。(就是先选择好的特征,再选择坏的特征)问题引入:怎么知道特征的好坏呢?我们猜想,如果一个特征A 能使得数据分出来的类别最好,那么他就是最好的特征。(就是提供的信息最为准确),因此我们引入信息增益来衡量提供的信息准确度。2.信息增益...

#决策树#机器学习#python
【强化学习】Q学习算法_表格形式_python实现

通过之前对DNQ的学习,了解到DNQ是通过一个神经网络去进行决策,而在神经网络没有运用在强化学习前,

#python#算法
【pyecharts数据可视化】python中pyecharts库 1.0版本 画饼图 柱状图 折线图 环形图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerc = (Pie().add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]).set_colors(["blue", "gr

#数据可视化#数据分析#python
【强化学习】Q学习算法_表格形式_python实现

通过之前对DNQ的学习,了解到DNQ是通过一个神经网络去进行决策,而在神经网络没有运用在强化学习前,

#python#算法
【排序算法】快速排序及其C语言实现_Python实现

快速排序1 算法思想2 算法步骤3 实例4 算法分析4.1 时间复杂度4.2 空间复杂度4.3 稳定性5 算法优化6 代码6.1 C语言实现6.2 Python代码实现7 参考文献下面我们介绍快速排序算法的原理及其C语言代码和Python代码实现,1 算法思想在待排序的初始数组arrarrarr中选取一个元素(通常为第一个元素) 作为基准元素 PPP ,将数组元素划分成两个数组——arr左,arr

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#排序算法#c语言#python
【排序算法】冒泡排序及其C语言实现_Python实现

1 冒泡排序下面我们介绍冒泡排序算法的原理及其C语言代码和Python代码实现,【排序算法】冒泡排序及其C语言实现_Python实现1.1 算法思想思想: 从前往后(或从后往前)两两比较相邻元素的大小,按照元素的大小(若Ai>Ai−1若A_{i}>A_{i-1}若Ai​>Ai−1​)进行交换,直到元素全部比较完。1.2 实例介绍下面将某个实例和图片来介绍插入排序的思想和代码;假设

#排序算法#c语言#python +1
R语言中Axis()函数的参数详解

axis(side, at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA,pos = NA, outer = FALSE, font = NA, lty = “solid”,lwd = 1, lwd.ticks = lwd, col = NULL, col.ticks = NULL,tck=, las=…) ~ 参数描述side一个

【sympy】sympy解算Eq 求解方程式

首先,定义符号from sympy import *x, y, z = symbols('x y z')1.关于方程:Sympy中的符号方程式不是用===或======表示,而是用等式表示。Eq(x, y)Out[1]:x = y#在Sympy中,求解函数会自动将不在Eq中的任何表达式假定为0。solveset(Eq(x**2, 1), x)Out[2]: so{-...

#python
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