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詹惠儿

python求中位数

中位数：中位数是一组数字中的中间数。此代码计算包含数字的列表的中位数：我们定义一个数字列表并计算列表的长度。要查找中位数，我们首先使用sort（）函数按升序排序列表。现在我们通过检查剩余数量来检查数字是偶数还是奇数。如果数字是偶数，我们在列表中找到2个中间元素并获得它们的平均值以将其打印出来。但如果数字是奇数，我们在列表中找到中间元素并将其打印出来。# Python program to p

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詹惠儿

python如何压缩字典

zip函数用于将两个列表连接在一起，或者我们甚至可以将字典中的键值和值对作为单个列表连接在一起。以下代码片段将清楚地说明压缩字典对的应用。zipped_1 = zip(stocks.values(), stocks.keys())# sorting according to valuesprint(sorted(zipped_1))zipped_2 = zip(stocks.keys

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詹惠儿

python的字典形式

字典在它们提供的独特功能方面是真正令人着迷的。它们以数组结构的形式存储为Key和Value对。每个值都可以通过其相应的键访问。zip函数用于将两个列表连接在一起，或者我们甚至可以将字典中的键值和值对作为单个列表连接在一起。以下代码片段将清楚地说明压缩字典对的应用。# Python code to demonstrate use of zip.import heapqstocks = {

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詹惠儿

python如何求极值

heapq包的n个最大/ n最小函数。此函数有助于返回任何列表中的前n个最小/最大元素，此处n又是程序员指定的数字。# Python code to find 3 largest and 4 smallest# elements of a list.import heapqgrades = [110, 25, 38, 49, 20, 95, 33, 87, 80, 90]print

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詹惠儿

python异常错误列表

异常错误列表：IOError：如果无法打开文件KeyboardInterrupt：当用户按下不需要的键时ValueError：当内置函数收到错误的参数时EOFError：如果在没有读取任何数据的情况下命中文件结尾ImportError：如果找不到模块except ZeroDivisionError:print("Sorry ! You are dividing by zero ")

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zxq997

hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题?

倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。1)、key分布不均匀;2)、业务数据本身的特性;3)、建表时考虑不周;4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜;如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。解决方案1>.参数调节：

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zxq997

Hive数据仓库于数据库的异同

(1）由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处（2）数据存储位置。 hdfs raw local fs（3）数据格式。分隔符（4）数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。INSERT INTO … VALU

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zxq997

hive连接MySQL时有ssl警告

在hive连接MySQL时有ssl警告，警告内容如下：WARN: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45 , 5.6.26 and 5.7.6 requirements SSL connection must

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zxq997

hive 窗口函数适用于什么场景？

hive 窗口函数适用于什么场景？答：应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询

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zxq997

hive中的OVER从句

hive中的OVER从句1、使用标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG 2、使用PARTITION BY语句，使用一个或者多个原始数据类型的列 3、使用PARTITION BY与ORDER BY语句，使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列 4、使用窗口规范，窗口规范支持以下格式：(ROWS | RANGE) BETWEEN (UNBOUNDED | [num])

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wo56565

模仿静态变量的用法。

def tm041(): def varfunc(): var = 0 print('var = %d' % var) var += 1 if __name__ == '__main__': for i in range(3): varfunc() # StaticVar作为类的一个

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wo56565

求一个3*3矩阵主对角线元素之和。

def tm038(): ''' 【个人备注】：思路比较简单，n*n的矩阵都可以用这个求解。 ''' a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] s = 0 n = len(a) for i in range(n): # 左上到右下一条线 s+=a[i][i] for i in range(n): #

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wo56565

对10个数进行排序。

def tm037(): ''' 【个人备注】：实际上考察的是排序。揣测了一下题意，写了两种解法 ''' # 方法1，python解法 a = [1,5,7,3,2,4,9,10,6,8] a.sort() print(a) # 方法2，常规解法 a = [1,5,7,3,2,4,9,10,6,8] b = [a[0

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按相反的顺序输出列表的值。

def tm032(): ''' 【个人备注】：之前已经做过了 ''' # 方法一 a = [1,2,3,4,5] print(a[::-1]) # 方法二 a = [1,2,3,4,5] a.reverse() print(a) # 方法三 a = [1,2,3,4,5] a.sort(rev

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wo56565

一个5位数，判断它是不是回文数

def tm030(): ''' 【个人备注】：没啥可说的。 ''' num = 12321 s = str(num) for i in range(len(s)//2): if s[i]!=s[-i-1]: print(False) break else: pr

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wo56565

机器学习-周志华学习笔记

1.模型评估在样本数为m时，既要进行训练，又要进行测试的解决方案。1.1留出法：将原先数据集按照一定的比例划分成训练集和测试集，常见的为2/3,4/5。优化：可进行若干次随机划分，独立同分布进行分层采样，进行评估后取其平均值。1.2交叉验证法：将数据集划分成K个大小相似且互斥的子集，用K-1的子集进行训练，剩下的当做测试集。进行K次训练当K为样本数时，称为‘留一法’，优点：结果较为准

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wo56565

openpyxl模块border边框缺失

引入fix_border.py文件，以下是其完整代码：#!/usr/bin/env python#-*-conding=utf-8-*-from itertools import productimport typesimport openpyxlfrom openpyxl.utils import get_column_letterfrom openpyxl import work

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W11YA

5x3矩阵乘以3x2矩阵

A = np.ones((5,3))B = np.ones((3,2))print np.dot(A,B) #or A.dot(B)[[ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.]]

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标准化一个5x5随机矩阵

Z = np.random.random((5,5))z_max, z_min = Z.max(), Z.min()Z = (Z - z_min)/(z_max - z_min)print Z[[ 0.35432088 0.9860153 0.73550363 0.30350038 0.10499184] [ 0.22329659 0. 0.

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W11YA

创建一个5x5矩阵，其值为对角线以下的1、2、3、4

Z = np.diag(1 np.arange(4), k=-1)print Z[[0 0 0 0 0] [1 0 0 0 0] [0 2 0 0 0] [0 0 3 0 0] [0 0 0 4 0]]

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