Python

正の整数nがあるとすると、スパイラル順序でn2個の要素を持つ正方行列を生成する必要があります。したがって、n =5の場合、行列は-になります。 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 手順を見てみましょう- set（row1、col1）：=（0、0）and（row2、col2）：=（n、n）、そしてresと呼ばれる1つの行列を作成し、それを0で埋め、num：=1 while num <=n2、 col1からcol2の範囲のiの場合、 res [row1、i]

（Unixファイルシステムのように）ファイルの絶対パスがあるとすると、それを単純化する必要があります。つまり、正規のパスに変換する必要があります。 UNIXスタイルのファイルシステムでは、ピリオド「。」は現在のディレクトリを指します。また、2つのピリオド「..」を使用すると、ディレクトリが1つ上のレベル（親ディレクトリ）に移動します。正規パスのプロパティは次のとおりです。 パスは常にスラッシュで始まる必要があります/ 2つのディレクトリ名の間にスラッシュが1つだけ存在する必要があります。 最後のディレクトリ名（存在する場合）は、末尾に/を付けてはなりません。 正規パスは、絶対パスを表す最短の

1つの要素が0の場合、その行列に行列があると考えて、その行列の行と列全体を0にします。変換はインプレースで行われます。したがって、行列が-の場合 1 0 1 1 1 1 1 1 1 その場合、出力は-になります 0 0 0 1 0 1 1 0 1 手順を見てみましょう- n：=行数、m：=列数、フラグの設定：=false mat [0、0] =0の場合、フラグを設定します：=true 行を設定：=false、列を設定：=false 1からnの範囲のiの場合 mat

一連の数字があるとします。そのセットのすべての可能なサブセットを生成する必要があります。これは、パワーセットとも呼ばれます。したがって、セットが[1,2,3]のような場合、べき集合は[[]、[1]、[2]、[3]、[1,2]、[1,3]、[2]になります。 、3]、[1,2,3]] 手順を見てみましょう- 再帰的アプローチを使用してこれを解決します。したがって、再帰的なメソッド名がsolve（）と呼ばれる場合、これは数値のセット（nums）、一時的なセット（temp）、res、およびインデックスを取ります resolve（）関数は次のように機能します- index =numsの長さの

2Dボードと単語があるとすると、その単語がグリッドに存在するかどうかを確認する必要があります。単語は、連続して隣接するセルの文字から作成できます。「隣接する」セルは、水平方向または垂直方向に隣接するセルです。同じ文字セルを複数回使用しないでください。したがって、行列が-のような場合 A B C E S F C S A D E F 「ABCCED」という単語が与えられた場合、答えは真になります。「SEE」という単語の場合は真になりますが、「ABCB」の場合は偽になります。 手順を見てみましょう- 再帰的アプローチを使用して

二分木のインオーダーおよびプレオーダートラバーサルシーケンスがあるとします。これらのシーケンスからツリーを生成する必要があります。したがって、プレオーダーシーケンスとインオーダーシーケンスが[3,9,20,15,7]と[9,3,15,20,7]の場合、ツリーは-になります。 手順を見てみましょう- メソッドがビルドツリーと呼ばれ、プレオーダーリストとインオーダーリストがあるとします root：=プレオーダーから最初のノードを削除し、プレオーダーから最初のノードを削除します root_index：=インオーダーリストからのroot.valのインデックス leftまたはroot：=

二分木のインオーダーおよびポストオーダートラバーサルシーケンスがあるとします。これらのシーケンスからツリーを生成する必要があります。したがって、事後順序と順序順のシーケンスが[9,15,7,20,3]と[9,3,15,20,7]の場合、ツリーは-になります。 手順を見てみましょう- メソッドがビルドツリーと呼ばれ、プレオーダーリストとインオーダーリストがあるとします root：=ポストオーダーから最後のノード、ポストオーダーから最初のノードを削除 root_index：=インオーダーリストからのroot.valのインデックス leftまたはroot：=buildTree（roo

XとOを含む2Dボードがあるとします。Xで囲まれたすべての領域をキャプチャします。領域は、その囲まれた領域ですべてのOをXに変更することでキャプチャされます。 X X X X X O O X X X O X X O X X 実行後、出力は次のようになります X X X X X X X X X X X X X O X X これを解決するには、次の手順に従います- ボードが存在しない場合は、ブランクボードを返却して

numsという整数配列があるとすると、最大の積を持つ配列（少なくとも1つの数値を含む）内で連続するサブ配列を見つける必要があります。したがって、配列が[2,3、-2,4]の場合、連続するサブ配列[2,3]の積が最大になるため、出力は6になります。 これを解決するには、次の手順に従います- max_list：=サイズ番号のリスト、0で埋める min_list：=サイズ番号のリスト、0で埋める max_list [0]：=nums[0]およびmin_list[0]：=nums [0] 1からnumsの長さのiの場合 max_list [i] =max_list [i-1] * num

国勢調査とは、特定の人口に関する情報を体系的に記録することです。キャプチャされたデータには、人口統計、経済、居住の詳細など、さまざまなカテゴリの情報が含まれます。これは、最終的に政府が現在のシナリオと将来の計画を理解するのに役立ちます。この記事では、Pythonを活用してインドの人口の人口調査データを分析する方法を説明します。さまざまな人口統計学的および経済的側面を見ていきます。次に、分析をグラフィカルに投影する電荷をプロットします。 kaggleから収集されたソース。ここにあります。 データの整理 以下のプログラムでは、最初に短いPythonプログラムを使用してデータを取得します。さらに分

Pythonを使用すると、expatと呼ばれる組み込みモジュールを介してXMLデータを読み取って処理できます。これは、検証されていないXMLパーサーです。 XMLパーサーオブジェクトを作成し、そのオブジェクトの属性をさまざまなハンドラー関数にキャプチャします。以下の例では、さまざまなハンドラー関数がXMLファイルの読み取りと、出力データとしての属性値の提供にどのように役立つかを示します。この生成されたデータは、処理に使用できます。 例 import xml.parsers.expat # Capture the first element def first_element(tag, attr

詐欺は実際に多くの取引にあります。機械学習アルゴリズムを適用して過去のデータを偽り、トランザクションが不正トランザクションである可能性を予測できます。この例では、クレジットカード取引を取得し、データを分析し、機能とラベルを作成し、最後にMLアルゴリズムの1つを適用して、取引の性質が不正であるかどうかを判断します。次に、選択したモデルの精度、精度、およびFスコアを確認します。 データの準備 このステップでは、ソースデータを読み取り、そこに存在する変数を調べて、いくつかのサンプルデータを確認します。これは、データセットに存在するさまざまな列を把握し、それらの機能を調査するのに役立ちます。 Pan

すべてのビジネスは顧客の忠誠心に依存しています。顧客からのリピートビジネスは、ビジネスの収益性の基礎の1つです。したがって、顧客が事業を辞める理由を知ることが重要です。顧客が離れることは、顧客離れとして知られています。過去の傾向を見ることで、顧客離れに影響を与える要因と、特定の顧客がビジネスから離れるかどうかを予測する方法を判断できます。この記事では、MLアルゴリズムを使用して、顧客離れの過去の傾向を調査し、どの顧客が離れる可能性が高いかを判断します。 データの準備 例として、この記事のテレコム顧客チャーンを検討します。ソースデータはkaggelで入手できます。データをダウンロードするための

Excelは最も有名なスプレッドシートであり、ほとんどすべてのコンピューターユーザーは、スプレッドシートを介してデータを管理するというアイデアに慣れています。最終的に、一部のPythonプログラムはExcelと対話する必要があります。多くのPythonライブラリを使用して、Excelファイルを作成、読み取り、書き込みできます。そのような重要なライブラリの例を以下に示します。 openpyxlの使用 このライブラリは、Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx/xltmファイルの読み取り/書き込みが可能です。次の例では、Excelワークシートを作成し、そのセルにデータを割り当て

統計は、mlとAIを学ぶための基本です。 Pythonはこれらのテクノロジーに最適な言語であるため、統計分析を組み込んだPythonプログラムの作成方法を説明します。この記事では、さまざまなPythonモジュールを使用してグラフやチャートを作成する方法を説明します。このさまざまなグラフは、データをすばやく分析し、内部を導き出すのに役立ちます。 データの準備 さまざまなシードに関するデータを含むデータセットを取得します。このデータセットは、以下のプログラムに示されているリンクのkaggleで入手できます。さまざまなシードの特徴を比較するためのさまざまなタイプのチャートを作成するために使用される

Pythonプログラミング言語は、異なるコンテキストで*と**の両方を使用します。この記事では、これら2つの使用方法と、それぞれの有用なシナリオについて説明します。 中置演算子として *を中置演算子として使用すると、基本的に数値の数学積が得られます。以下の例では、整数を使用します。乗算して結果を取得するための浮動小数点数と複素数。 例 # Integers x = 20 y = 10 z = x * y print(z,"\n") # Floats x1 = 2.5 y1 = 5.1 z1 = x1 * y1 print(z1,"\n") # Co

日付と時刻の操作は、プログラミング言語の不可欠な部分です。 Pythonには、日付と時刻を含む計算を実装するためのほぼすべての機能を備えたdatetimeモジュールを含む標準ライブラリがあります。以下の例では、日時のさまざまな側面がどのように実装されているかを確認します。 現在の日付の処理 datetimeモジュールには、datetimeという名前のクラスがあります。このクラスをインポートし、その関数を使用して日時オブジェクトを作成できます。次に、さまざまな書式設定手法を適用して、日付と時刻の値を表示します。したがって、最初にnow（）関数で初期化された日時オブジェクトを作成します。このオブ

数値の2進表現を扱う場合、数値に連続する1がいくつ存在するかを調べる必要がある場合があります。この記事では、それを見つける方法を2つ紹介します。 分割とマップの使用 Pythonのsplit関数を使用して、指定された文字列を複数の文字列に分割できます。これをゼロで分割し、map関数を使用して、生成された分割の中で最大の長さを見つけます。 例 data = '11110000111110000011111010101010101011111111' def Max_len_cons_1(data): print ("Maximum Number of consecut

素数は、暗号化などの多くのアプリケーションで中心的な役割を果たします。そのため、さまざまなアプリケーションでPythonプログラムを使用して素数をチェックする必要があります。素数とは、それ自体以外の要素を持たない数のことです。以下に、与えられた数が素数であるかどうかを調べることができるプログラムを示します。 アプローチ 数が素数であるかどうかを判断するために、次のアプローチを取ります。 最初のチェックはポジティブかどうか。正の数だけが素数になることができるので。 数値を、指定された数値より2から1少ない数値の範囲内のすべての数値で除算します。 この範囲のいずれかの数値の余り

多数のオブジェクトの順列は、更新がさまざまなシーケンスでどのように存在するかを表しています。ただし、同じオブジェクトのシリーズに2つのオブジェクトがある場合があります。その場合、2つのシーケンスは等しくなります。この記事では、特定のオブジェクトのリストから一意のシーケンスのみを表す方法について説明します。 モジュールitertoolsには、これを実現するのに役立つ順列と呼ばれるメソッドがあります。一意の順列を取得するために、個別の要素のみを格納するsetメソッドを利用します。ただし、その前に、sortedメソッドを使用してソートされた順序で要素を取得します。 以下のプログラムでは、Kは、可