Virtual Judge注册教程
1.先登录VJ的网站，网址为：https://vjudge.net/
进入后你可以看到这样的界面
2.大家看到上面图片的红圈（Resigster 注册）点击后大家会看见注册框
然后大家按照里面的提示信息，填写自己的账号信息；
UserName 是你的用户名即登陆账号
NickName 是你的昵称（以后可以修改）
PassWord 是你的密码
School 填写NUC
E-m...
Python突破高德API限制爬取交通态势数据+GIS可视化（超详细）
一、需求：
爬取高德的交通态势API，将数据可视化为含有交通态势信息的矢量路网数据。
二、使用的工具：
Python IDLE、记事本编辑器、ArcGIS 10.2、申请的高德开发者KEY（免费）。
三、主要思路：
本文的思路是使用Python的requests模块爬取高德API的返回信息，将返回的信息数据（JSON），通过代码解析的方式存入CS...
Python数据分析学习笔记（2）pandas模块基础入门
pandas模块主要用于进行数据探索和数据分析。
（1）导入
import pandas as pda
#之后即可在代码中用pda代替pandas，省事
（2）创建数据：
Series:表示一串数字，代表一行一列 ，用index表示其索引。
DataFrame:数据框，类似表格，代表行列整合的数据，用columns表示其表头。
...
Python数据分析学习笔记（3）matplotlib数据可视化入门
一、模块导入：
import matplotlib.pylab as pyl #用于可视化
import numpy as npy #用于提供数组支持
二、折线图、散点图
（1）折线图：
#注意xy数据要个数相同以对应
x=[1,2,3,4,8]
y=[4,7,2,1,6]
#plot(x轴的数据，y轴的数据，展现的形式,默认是折线图)
pyl.plot(x,y)
（2）散点图...
Python数据分析学习笔记（4）数据探索与清洗实战
一、相关理论：
数据探索的核心：
（1）数据质量分析（跟数据清洗密切联系）
（2）数据特征分析（分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等）
数据清洗的步骤：
（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）
（2）异常值处理（通过散点图发现）
一般遇到缺失值，处理方式为：删除、插补、不处理
插补的方式主要有：均值插补、中位数插补、众数插补、固定值插补...
内存的划分(堆栈内存)
内存的划分
1：寄存器
2：本地方法区（与系统有关）
3：方法区
4：栈内存
5：堆内存（存放全局变量）
栈内存：存储局部变量:（【定义在方法中的变量】）,先加载方法然后在方法中再开辟内存给变量，变量所属的作用域一旦结束，该变量会被自动释放
局部代码块：限定(决定)变量的生命周期。
堆内存：存储数组和对象(数组就是对象)；new建立在堆内存中
特点：
(1):每一个实体都有首地址值
(2):堆内存...
Python爬取携程旅游行程信息+GIS可视化
一、需求：
爬取携程旅行网的“北京推荐行程”首页的各个行程文章，将各个行程所包含的景点信息提取出来，并导入ArcGIS进行GIS可视化。
二、爬取思路：
爬取北京推荐行程主页的各个文章的URL，然后通过该URL爬取出行程文章的数据，最后进行信息提取，得到行程景点的相关信息。
三、编写代码：
import urllib.request
import...
Python数据分析学习笔记（5）数据变换实战
一、相关理论：
数据变换主要包括：（1）简单函数变换。（2）数据规范化。（3）数据离散化。（4）属性构造。 等多种方式
1、简单函数变换的常见方法：平方、开方、对数、差分运算等。
2、数据规范化的常见方法：
（1）离差标准化（最小-最大标准化）--消除量纲（单位）影响以及变异大小因素的影响。（最小-最大标准化）
x1=（x-min）/（ma...
Python数据分析学习笔记（6）数据规约实战--以主成分分析PCA为例
一、相关理论：
1、数据规约：产生更小且保持数据完整性的新数据集。意义在于降低无效、错误数据；降低存储成本；少量且具有代表性的数据大幅加快，主要分为以下两类：
①属性规约：属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同。
常用方法：
（1）合并属性 将就属性合并为新属性 {A1,A2,A3,B1,B2,C}——{A,B,C}
（2）逐步向前选择 从空集开始，...
Python数据预处理总结
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。
1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。
数据清洗的步骤：
（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）
（2）异常值处理（通过散点图发现）
一般遇到缺失值，处理方式为：删除、插补、不处理
插补的方式主要有...
Python数据分析学习笔记（1）numpy模块基础入门
numpy模块可以进行高效的数据处理，并提供了数组的支持，很多模块都依赖他，比如pandas、scipy、matplotlib等，因此这个模块是基础。
（1）导入：
import numpy
（2）创建一维和二维数组：
#创建一维数组
x=numpy.array(["1","3","r","u","a"])
#创建二维数组
y=numpy.array([[1,2],[2...
算法导论 — 15.5 最优二叉搜索树
笔记
二叉搜索树满足如下性质：假设xxx是二叉搜索树中的一个结点。如果lll是xxx的左子树的一个结点，那么l.key≤x.keyl.key≤x.keyl.key ≤ x.key。如果rrr是xxx的右子树的一个结点，那么r.key≥x.keyr.key≥x.keyr.key ≥ x.key。
也就是说，二叉搜索树中的任意一个结点，它的左子树中的所有结点都不大于它，它的右子树中...
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