大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习156课的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python学习156课的解答,让我们一起看看吧。
Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化?
快速创建,当然是用库啰。
主流的库:pandas、seaborn、matplotlib。
pandas是基础,数据分析可视化,首先要分析,然后才谈得上可视化。
(图片来源:pandas***)
pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格,每行是一个观测(observation)/实例(instance),每列是一个特征(feature)/属性(property)。理解了DataFrame,Serie也就不难理解,DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.
然后pandas提供了各种数据分析的方法,处理DataFrame和Serie.
然后,seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库,用来绘制各种可视化的图形。(当然,其实pandas也可以用来绘图,但是pandas的绘图能力比较孱弱,一般不用。)
seaborn是基于matplotlib的,后出转精,API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib,有的时候还是需要使用matplotlib。
如何在Java中实现二叉搜索树?
最近在看算法和数据结构方面的东西,提到:“唐纳德-克努特在计算机程序设计艺术的第三卷排序和查找中说道:尽管第一个二分查找算法于1946年出现,然而第一个完全正确的二分查找算法实现直到1962年才出现。”
1. 不重复的二叉查找树比较简单,像下面就行:
上面这种是最基本的二叉搜索树,但是真正需要留意的是下面这几种二叉搜索树的变种,所谓的“十个二分九个错”。
2. 查找第一个值等于给定值的元素;
3. 查找最后一个值等于给定值的元素;
4. 查找第一个大于等于给定值的元素;
5. 查找最后一个小于等于给定值的元素;
到此,以上就是小编对于python学习156课的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习156课的2点解答对大家有用。