Pythonプログラムを作成して、データフレーム内の行と列の平均絶対偏差を見つけます
解決策
データフレームがあり、行と列の平均絶対偏差がであると仮定します。
mad of columns: Column1 0.938776 Column2 0.600000 dtype: float64 mad of rows: 0 0.500 1 0.900 2 0.650 3 0.900 4 0.750 5 0.575 6 1.325 dtype: float64
これを解決するには、以下の手順に従います-
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データフレームを定義する
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行の平均絶対偏差を次のように計算します
df.mad()
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行の平均絶対偏差を次のように計算します
df.mad(axis=1)
例
理解を深めるために、次のコードを見てみましょう-
import pandas as pd data = {"Column1":[6, 5.3, 5.9, 7.8, 7.6, 7.45, 7.75], "Column2":[7, 7.1, 7.2, 6, 6.1, 6.3, 5.1]} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is:\n",df) print("mad of columns:\n",df.mad()) print("mad of rows:\n",df.mad(axis=1))
出力
DataFrame is: Column1 Column2 0 6.00 7.0 1 5.30 7.1 2 5.90 7.2 3 7.80 6.0 4 7.60 6.1 5 7.45 6.3 6 7.75 5.1 mad of columns: Column1 0.938776 Column2 0.600000 dtype: float64 mad of rows: 0 0.500 1 0.900 2 0.650 3 0.900 4 0.750 5 0.575 6 1.325 dtype: float64>
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Pythonで行と列の後ろの合計を保持する行と列の行列を見つけるプログラム
与えられた行列があると仮定します。新しい行列resを見つける必要があります。その次元は、res [i、j]の各要素=各r≤のmatrix [r、c]の要素の合計である与えられた行列と同じです。 i、およびc≤j。 したがって、入力が次のような場合 8 2 7 4 その場合、出力は次のようになります 8 10 15 21 これを解決するには、次の手順に従います- 行列が空の場合、 リターンマトリックス R:=行列の行数 C:=行列の列数 1からR-1の範囲のrの場合、実行 0からC-1の
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0からn-1までの番号が付けられたn個の頂点を含むグラフが与えられたとします。グラフは無向であり、各エッジには重みがあります。したがって、グラフが与えられた場合、グラフMSTのクリティカルエッジと疑似クリティカルエッジを見つける必要があります。エッジを削除するとMSTの重みが増加する場合、そのエッジはクリティカルエッジと呼ばれます。疑似クリティカルエッジは、すべてではなく、すべてのグラフMSTに表示できるエッジです。グラフを入力として与えられたエッジのインデックスを見つけます。 したがって、入力が次のような場合 頂点の数が5の場合、出力は[[]、[0、1、2、3、4]]になります。指