在二叉树中，每个子节点只有两个节点（左节点和右节点）。树结构只是数据的简单表示。二叉搜索树 (BST) 是满足以下条件的特殊类型的二叉树：- 与其父节点相比，左子节点更小右子节点的父节点大于子节点假设我们得到一个二叉树，我们需要找出其中最大的二叉搜索树 (BST)。在此任务中，我们将创建一个函数来查找二叉树中最大的 BST。当二叉树 ... 阅读更多

在 Pandas 数据清洗过程中，替换缺失值起着非常重要的作用，在某些情况下，我们必须用序列元素的平均值替换这些缺失值。这可以通过使用 fillna() 方法来完成。此 Pandas series.fillna() 方法的基本操作用于用指定值替换缺失值（Nan 或 NA）。最初，该方法会验证所有 Nan 值，并用指定的替换值替换它们。示例 1在这里，我们将了解 series.fillna() 方法如何用平均值替换缺失值。# 导入 Pandas 包 import pandas as pd import numpy as ... 阅读更多

生成树是连接所有顶点的连通无向图子图。一个图中可以存在许多生成树。每个图上的最小生成树 (MST) 的权重都等于或小于所有其他生成树。权重分配给生成树的边，并且总和是分配给每条边的权重。由于 V 是图中顶点的数量，因此最小生成树具有 (V - 1) 条边，其中 V 是边的数量。使用克鲁斯卡尔算法查找最小生成树所有边都应排列在一个 ... 阅读更多

要在点 x、y 处评估二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval2d() 方法。该方法返回在从 x 和 y 的对应值对形成的点处二维勒让德级数的值。第一个参数是 x、y。二维级数在点 (x, y) 处进行评估，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个参数 ... 阅读更多

要在点 x、y 处评估二维勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval2d() 方法。该方法返回在从 x 和 y 的对应值对形成的点处二维勒让德级数的值。第一个参数是 x、y。二维级数在点 (x, y) 处进行评估，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。第二个参数 ... 阅读更多

要在点 x 处评估勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.legval() 方法。第一个参数是 x。如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并将其视为标量。在这两种情况下，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素之间的加法和乘法。第二个参数 C，一个系数数组，其排序方式使得 n 次幂的项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下 ... 阅读更多

pandas series.fillna() 方法用于用指定值替换缺失值。此方法替换整个系列对象中的 Nan 或 NA 值。pandas fillna 的参数如下：值 - 它允许我们指定一个特定的值来替换 Nan，默认情况下它取 None。方法 - 用于在重新索引的 Series 中填充缺失值。它采用以下任何值，如“backfill”、“bfill”、“pad”、“ffill”和 None（默认值）。就地 - 此参数采用布尔值。如果它采用 True，则修改将应用于原始系列对象本身，否则，... 阅读更多

要在 x、y 和 z 的笛卡尔积上评估 3D 勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid3d() 方法。该方法返回在 x 和 z 的笛卡尔积中的点处三维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度少于三个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3D。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。第一个参数是 x、y、z。三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 ... 阅读更多

pandas Series.factorize() 方法用于将系列对象编码为枚举类型或分类变量。此方法生成系列数据的数字表示。此 Series.factorize() 方法的输出是一个元组，它有两个元素，一个指示代码，另一个元素指示唯一值。示例 1在下面的示例中，我们将了解 series.factorize() 方法如何对系列对象的元素进行编码。# 导入 Pandas 包 import pandas as pd # 创建一个系列 s = pd.Series({'A':"aa", 'B':"bb", "C":"cc"}) print(s) result = s.factorize() print(result)解释这里，系列对象是使用 python 创建的 ... 阅读更多

要在 x、y 和 z 的笛卡尔积上评估 3D 勒让德级数，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.legendre.leggrid3d() 方法。该方法返回在 x 和 z 的笛卡尔积中的点处三维切比雪夫级数的值。如果 c 的维度少于三个，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3D。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。第一个参数是 x、y、z。三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 ... 阅读更多