matrix

数据挖掘——预测未来销售 处理sale_train_v2.csv和test.csv 处理shop.csv 处理item_categories.csv 处理items.csv 特征添加 该项目来自kaggle比赛， 处理sale_train_v2.csv和test.csv 1、读取训练数据： test = pd . read_csv ( "./test.csv" ) . set_index ( "ID" ) train = pd . read_csv ( "./sales_train_v2.csv" ) 2、删除异常值 先画图查看"item_price"属性的分布： index = [ v for v in range ( 2935849 ) ] plt . scatter ( index , train [ "item_price" ] ) plt . show ( ) 属性"item_price"的分布如上，这里将大于100000的点视为异常值，将其剔除掉： train = train [ train . item_price < 100000 ] 再看"item_cnt_day"属性： 将大于1000视为异常值： train = train [ train . item_cnt_day < 1000 ] 3、将售价低于0的使用中值填充 median = train [ (

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 示例: 现有矩阵 matrix 如下： [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30] ] 给定 target = 5，返回 true。 给定 target = 20，返回 false。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix-ii 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 从矩阵左下开始比较，容易一些； class Solution { public : bool searchMatrix ( vector < vector < int >> & matrix , int target ) { int row = matrix . size ( ) ; if ( row == 0 ) { return false ; } int col = matrix [ 0 ] . size ( ) ; if ( col == 0 ) {

来源： https://www.cnblogs.com/focusonoutput/p/12261642.html