Count Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงจำนวนการสังเกตในแต่ละถังขยะตามหมวดหมู่โดยใช้แท่ง seaborn.countplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ จัดรูปแบบแถบโดยใช้ สีหน้า , ความกว้างของเส้น และ edgecolor พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import

หากต้องการจัดเรียง CSV ตามหลายคอลัมน์ ให้ใช้เมธอด sort_values() การจัดเรียงตามหลายคอลัมน์หมายความว่าหากคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งมีค่าซ้ำ ลำดับการจัดเรียงจะขึ้นอยู่กับ 2nd คอลัมน์ที่กล่าวถึงในวิธี sort_values() ขั้นแรก ให้เราอ่านไฟล์ CSV อินพุตของเรา “SalesRecords.csv” – dataFrame = pd.read_csv("C:

โครงเรื่องไวโอลินใน Seaborn ใช้เพื่อวาดชุดค่าผสมของ boxplot และค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล seaborn.violinplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ พล็อตไวโอลินไซน์โดยใช้คอลัมน์เดียว สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas

subarry2[i] ดังนั้น หากอินพุตเท่ากับ nums =[5, 3, 7, 9], k =2 เอาต์พุตจะเป็น [7, 9] เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนเหล่านี้ - เริ่ม :=ขนาดของ nums - k max_element :=nums[start] max_index :=เริ่ม =0, ทำ max_element ไม่ใช่ศูนย์ ดังนั้น max_element :=nums[start] max_index :=เริ่ม คืนค่า nums[จ

หากต้องการรวมไฟล์ CSV ทั้งหมด ให้ใช้โมดูล GLOB ใช้เมธอด os.path.join() ใน concat() เพื่อรวมไฟล์ CSV เข้าด้วยกัน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น เราได้ตั้ง pd เป็นนามแฝงสำหรับไลบรารีแพนด้า - import pandas as pd import glob import os ตอนนี้ สมมติว่าเรามีไฟล์ CSV 3 ไฟล์ต่อไปนี้ - Sales1.csv Sales

ในการเขียนดาต้าเฟรมของแพนด้าไปยังไฟล์ CSV ใน Python ให้ใช้ to_csv() กระบวนการ. ขั้นแรก ให้เราสร้างพจนานุกรมของรายการ - # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_purchase': ['

สมมติว่าเรามีอาร์เรย์ที่เรียกว่า nums เราต้องหาความยาวสูงสุดของ subarray โดยที่ผลคูณขององค์ประกอบทั้งหมดเป็นค่าบวก เราต้องหาความยาวสูงสุดของอาร์เรย์ย่อยที่มีผลคูณบวก ดังนั้น หากอินพุตมีค่าเท่ากับ nums =[2,-2,-4,5,-3] ผลลัพธ์จะเป็น 4 เนื่องจากองค์ประกอบสี่ตัวแรกสร้างอาร์เรย์ย่อยที่มีผลลัพธ์เป็นบวก

สมมติว่าต่อไปนี้คือไฟล์ CSV ของเรา – SalesRecords.csv และเราต้องสร้างไฟล์ excel 3 ไฟล์จากไฟล์ CSV ที่มีอยู่ด้านบน ไฟล์ CSV 3 ไฟล์ควรอยู่บนพื้นฐานของชื่อรถยนต์ เช่น BMW.csv, Lexus.csv และ Jaguar.csv ขั้นแรก อ่านไฟล์ CSV อินพุตของเรา เช่น SalesRecord.csv - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users

โครงเรื่องไวโอลินใน Seaborn ใช้เพื่อวาดชุดค่าผสมของ boxplot และค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล seaborn.violinplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ การสังเกตแสดงเป็นแท่งโดยใช้ ภายใน พารามิเตอร์ที่มีค่า ติด . สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import sea

Swarm Plot ใน Seaborn ใช้ในการวาด scatterplot ที่มีจุดไม่ทับซ้อนกัน seaborn.swarmplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจากไฟล์

Swarm Plot ใน Seaborn ใช้ในการวาด scatterplot ที่มีจุดไม่ทับซ้อนกัน seaborn.swarmplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ จัดกลุ่มฝูงตามตัวแปรหมวดหมู่โดยตั้งค่าให้เป็นหนึ่งในพิกัด x และ y สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้า seaborn เป็น sbimp

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม ใช้ seaborn.barplot() ตั้งค่าตัวพิมพ์ใหญ่เป็นแถบข้อผิดพลาดโดยใช้ พลิก พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pan

โครงเรื่องไวโอลินใน Seaborn ใช้เพื่อวาดชุดค่าผสมของ boxplot และค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล seaborn.violinplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ เราจะพล็อตเรื่องไวโอลินกับคอลัมน์ที่จัดกลุ่มตามตัวแปรหมวดหมู่ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import s

เราจะใช้ plot.density() เพื่อพล็อตความหนาแน่นบนชุดข้อมูลในรูปแบบของไฟล์ csv สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเรา − Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\User

สมมติว่าเรามีสตริงไบนารีที่เราสามารถแยก s ออกเป็น 3 สตริงที่ไม่ว่าง s1, s2, s3 เช่นนั้น (s1 ต่อ s2 ต่อ s3 =s) เราต้องหาจำนวนวิธีที่จะแยก s เพื่อให้จำนวนอักขระ 1 เท่ากันใน s1, s2 และ s3 คำตอบอาจมีขนาดใหญ่มาก ให้ส่งคืน mod 10^9+7 ดังนั้น หากอินพุตเป็นเหมือน s =11101011 ผลลัพธ์จะเป็น 2 เพราะเราสามารถแ

สมมติว่าเรามีอาร์เรย์ที่เรียกว่า arr เราต้องลบอาร์เรย์ย่อยของ arr เพื่อให้องค์ประกอบที่เหลืออยู่ใน arr อยู่ในลำดับที่ไม่ลดลง เราต้องหาความยาวของ subarray ที่สั้นที่สุดเพื่อลบออก ดังนั้น หากอินพุตเป็นเหมือน arr =[10,20,30,100,40,20,30,50] ผลลัพธ์จะเป็น 3 เพราะเราสามารถลบ [100, 40, 20] ซึ่งเป็นอาร์เร

สมมติว่าเรามีสองอาร์เรย์ nums1 และ nums2 เราต้องหาแฝดที่ก่อตัวขึ้น (ประเภทที่ 1 และประเภทที่ 2) ตามกฎสองข้อนี้ - แฝดสาม (i, j, k) ถ้า nums1[i]^2 =nums2[j] * nums2[k] โดยที่ [0 <=i <ขนาดของ nums1 และ 0 <=j

สมมติว่าเรามีสตริง s และอาร์เรย์ของจำนวนเต็มอื่นที่เรียกว่า cost โดยที่ cost[i] แทนค่าของการลบอักขระ ith ใน s เราต้องหาต้นทุนขั้นต่ำในการลบเพื่อไม่ให้มีตัวอักษรสองตัวติดกัน เราต้องจำไว้ว่าเราจะลบตัวละครที่เลือกพร้อมกัน ดังนั้นหลังจากลบตัวละครแล้ว ค่าใช้จ่ายในการลบตัวละครอื่นจะไม่เปลี่ยนแปลง ดังนั้น

สมมติว่าเรามีรายการความชอบสำหรับเพื่อน n(คน) ที่แตกต่างกัน สำหรับแต่ละบุคคล i การตั้งค่า [i] จะเก็บรายชื่อเพื่อนที่จัดเรียงตามความชอบ ดังนั้น เพื่อนที่อยู่ในรายชื่อก่อนจึงเป็นที่ต้องการมากกว่าเพื่อนที่อยู่ในรายชื่อ เพื่อนในแต่ละรายการจะมีเลขจำนวนเต็มตั้งแต่ 0 ถึง n-1 เพื่อนทุกคนถูกแบ่งออกเป็นคู่ที่แ

สมมติว่าเรามีอาร์เรย์ที่เรียกว่าจุดที่มีบางจุดอยู่ในรูปแบบ (x, y) ตอนนี้ค่าใช้จ่ายในการเชื่อมต่อจุดสองจุด (xi, yi) และ (xj, yj) คือระยะห่างระหว่างจุดแมนฮัตตัน สูตรคือ |xi - xj| + |yi - yj|. เราต้องหาต้นทุนขั้นต่ำเพื่อเชื่อมต่อทุกจุด ดังนั้น ถ้า input เหมือนกับ points =[(0,0),(3,3),(2,10),(6,3),(8,0