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  1. Pythonで最大の建物の高さを見つけるプログラム

    値nと、制限と呼ばれるペアの別のリストがあるとします。都市にn棟の新しい建物を建てたいと思っています。ただし、制限はほとんどありません。私たちは一列に建てることができ、建物には1からnまでのラベルが付けられています。制限には2つのパラメーターがあるため、restrictions [i] =（id_i、max_height_i）は、id_iの高さがmax_height_i以下でなければならないことを示します。新しい建物の高さに関する市の制限は次のとおりです- 各建物の高さは0または正の値である必要があります。 最初の建物の高さは0でなければなりません。 隣接する2つの建物の高さ

  2. Pythonのクエリから最も近い部屋を見つけるプログラム

    部屋と呼ばれる配列があるとします。ここで、rooms [i]にはペア[roomId_i、size_i]が含まれ、IDがroomId_i、サイズがsize_iの部屋を示します。すべての部屋番号は異なります。また、別の配列クエリがあり、querys [j]にはペア[preferred_j、minSize_j]が含まれています。 j番目のクエリに対する答えは、次のような部屋の部屋番号IDです- 部屋のサイズは少なくともminSize_jであり、 | id --preferred_j |最小化されます。 ここで、絶対差に同点がある場合は、IDが最小の部屋を使用します。そのような部屋が

  3. Pythonで各クエリを含めるための最小間隔を見つけるプログラム

    区間のリストがあるとします。ここで、intervals [i]にはペア（left_i、right_i）があり、left_iで始まりright_i（両方を含む）で終わるi番目の区間を表します。クエリと呼ばれる別の配列もあります。 j番目のクエリに対する答えは、left_i<=クエリ[j]<=right_iとなる最小区間iのサイズです。そのような間隔が見つからない場合は、-1を返します。クエリへの回答を含む配列を見つける必要があります。 したがって、入力がintervals =[[2,5]、[3,5]、[4,7]、[5,5]]クエリ=[3,4,5,6]のような場合、出力はクエリは次のように処理さ

  4. Pythonの有向グラフで最大の色の値を見つけるプログラム

    n個の色付きノードとm個の異なるエッジを持つ有向グラフがあるとします。また、ノードには0からn-1までの番号が付けられています。小文字の文字列colがあります。ここで、col [i]は、このグラフのi番目のノードの色を表します（0-インデックス付き）。また、edges [j] =（u、v）が表すエッジリストがあり、uとvの間にエッジがあります。 グラフの有効なパスは、1からkまでのすべてのiのノードxiのシーケンスであり、xiからxi+1までの有向エッジがあります。パスの色は、そのパスの最も頻繁なノードの色です。そのグラフで有効なパスの最大の色の値を見つける必要があります。グラフにサイクルが

  5. AngularJS – forEach（）関数

    AngularJSのforEach（）関数は、Iteratorオブジェクトを使用して、アイテム、オブジェクト、または配列のコレクションを反復処理します。 イテレータ 関数はイテレータオブジェクトで呼び出されます （値、キー、obj ）ここで、 値はオブジェクトを表します プロパティまたは配列要素、 キー オブジェクトプロパティキーまたは配列要素インデックスを指定し、 obj オブジェクト全体を表します。 forEach（）に注意してください 関数は継承されたプロパティを反復処理しません。 構文 angular.forEach(obj, iterator, [context])

  6. AngularJS – isUndefined（）メソッド

    isUndefined（） AngularJSのメソッドは、基本的に参照が定義されているかどうかをチェックします。このメソッドは、関数内で渡された参照が定義されていないか未定義の場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。 構文 angular.isUndefined(value) 例-参照が未定義かどうかを確認します ファイル「isUn​​defined.html.3」を作成します Angularプロジェクトディレクトリに、次のコードスニペットをコピーして貼り付けます。 <!DOCTYPE html> <html>    <

  7. matplotlibでax.get_ylim（）を使用する方法は？

    ax.get_ylim（）を使用するには matplotlibのメソッドでは、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 サブプロット配置の一部として、図に「ax」を追加します。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 plot（）を使用してyデータポイントをプロットします メソッド。 ax.get_ylim（）を使用します 印刷する方法。 図を表示するには、 Show（）を使用しま

  8. PythonMatplotlibでプロファイルヒストグラムをプロットする

    プロファイルヒストグラムでは、各ビンにそのエントリの平均が含まれています。 Pythonでプロファイルのヒストグラムをプロットするには、 regplotを使用できます。 Seabornのメソッド 。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 seaborn.regplotを使用します データと線形回帰モデルの近似をプロットします。パラメータx_binsを使用します x変数を個別のビンにビン化します。 fit_reg =Trueを使用します xに関連す

  9. 画像を引き伸ばさずにmatplotlibのimshowのスケールを変更するにはどうすればよいですか？

    imshowのスケールを変更するには 画像を拡大せずにmatplotlibで、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 4×4次元のランダムなデータポイントを作成します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 範囲を使用する 画像バッファのピクセル座標をデータ空間座標系にマッピングするためのimshowのパラメータ。 次に、 aspect =4 などの値を指定して、画像のアスペクト比を手動で設定します。 または、 aspect =autoを使用して自動スケーリン

  10. matplotlib Pythonでテキストのサイズを自動化する方法は？

    matplotlibでテキストのサイズを自動化するには、タイトなレイアウトを作成して目盛りを回転させます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 10の範囲のデータポイントをプロットします。 ラベルのリストを作成します 。 目盛りを入れる およびラベル X軸上で30回転します。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7

  11. Seabornを使用して同じグラフに2つのバイオリン図シリーズをプロットする方法は？

    Seabornを使用して同じグラフに2つのバイオリン図シリーズをプロットするには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 オンラインリポジトリからサンプルデータセットをロードします（インターネットが必要です）。 violinplot（）を使用してバイオリン図を作成します メソッド。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 # Import Seaborn and Matplotlib import seaborn as sns from matplotlib i

  12. Matplotlibでモザイクプロットを作成するにはどうすればよいですか？

    matplotlibでモザイクプロットを作成するには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 statsmodelをインストールします パッケージ（ pip install statsmodels ）。モザイクプロットを作成する必要があります。 統計モデル scipyを補完するPythonパッケージです。 記述統計および統計モデルの推定と推論を含む統計計算用。 モザイクプロット用の辞書を作成します。 分割表からモザイクプロットを作成します。 図を表示するには、 Show（）を使

  13. Matplotlibでk-NN​​決定境界をグラフ化する

    matplotlibでグラフk-NN決定境界を作成するには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 変数を初期化しますn_neighbors 隣人の数。 irisを読み込んで返却します データセット（分類）。 xを作成します およびy データポイント。 暗い色と明るい色のリストを作成します。 k最近傍法を実装する分類器が投票します。 xmin、xmax、yminを作成します およびymax データポイント。 新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアク

  14. 左下隅のmatplotlibグラフに（0,0）を表示するにはどうすればよいですか？

    左下隅のmatplotlibグラフに（0,0）を表示するには、 xlim（）を使用できます。 およびylim（） メソッド。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 xのデータポイントのリストを作成します およびy 。 プロットx およびy データポイント。 xを設定します およびy 軸のスケール。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["

  15. matplotlibで軸制限を設定している間、パディングを保持します

    軸の制限を設定しながらパディングを維持するために、タイトなレイアウトの使用を避けることができます。つまり、 plt.rcParams [figure.autolayout] =False 。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント メソッド。 xを設定します およびy 軸の制限。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 import numpy

  16. Python matplotlibでリストの棒グラフをプロットする方法は？

    python matplotlibでリストの棒グラフをプロットするには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 データポイントのリストを作成します。 データを使用して棒グラフを作成します。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt # Set the figure size plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt

  17. matplotlibのタプルのリストから3Dサーフェスをプロットしますか？

    matplotlibのタプルのリストから3Dサーフェスをプロットするには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 タプルのリストを作成します。 x、yを取得します およびz タプルのリストからのデータポイント。 座標ベクトルから座標行列を返します。 hを取得する 表面プロットのデータポイント。 新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 図の現在の軸3dを取得します。 表面プロットを作成します。 図を表示するには、 Show（）を

  18. matplotlibの数式を使用して平面をプロットする方法は？

    matplotlibで数式を使用して平面をプロットするには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 xを使用する およびy 、平面の方程式を見つける（eq） 。 新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 Projection =3dで現在の軸を取得します 。 x、yで表面プロットを作成します およびeq データポイント。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッ

  19. mplot3d（matplotlib + python）で選択したオブジェクトのプロパティを取得するにはどうすればよいですか？

    matplotlib 3dで選択したオブジェクトのプロパティを取得するには、次の手順を実行します。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 「ax」を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 ランダムなデータポイントの散布図を作成します。 関数をバインドする*pick_event_method * イベントへ*pick_event * 。 x、yを印刷します およびz イベントの座標。 図を表示するには、 Show

  20. matplotlibのラベルをぼかすことなくプロットをより良くラスタライズする方法は？

    matplotlibのラベルをぼかすことなく、より良い方法でプロットをラスタライズするには、次の手順を実行できます。 ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 図とサブプロットのセットを作成します。 軸0–曲線間の領域をアルファで塗りつぶします およびrasterized=False 。 軸にテキストを追加します。 軸1-曲線間の領域をアルファで塗りつぶします およびrasterized=True 。 軸にテキストを追加します。 軸2および3–アルファなしで曲線間の領域を塗りつぶします およびr

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