分块求和也称为部分和或滚动和，它是一个计算序列（例如列表、数组或任何可迭代对象）中元素的和的过程，它是以较小的块或子集进行计算，而不是一次计算整个序列的和。每个块代表序列中一组连续的元素，并且分别计算每个块的和。例如，考虑序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，让我们计算块大小为 3 的分块和。块 1：[1, 2, 3] → ... 阅读更多

在数学中，双射是指在两个集合之间建立一对一对应关系的函数。这意味着一个集合中的每个元素在另一个集合中都有一个唯一且不同的对应物，反之亦然。换句话说，双射确保映射中没有重复或缺失的元素。在编程，特别是 Python 的角度来看，检查双射通常涉及验证两个序列或集合的元素之间是否存在一对一映射。例如，给定两个列表 A 和 B，我们可以通过…… 阅读更多

通常，后缀是指附加在单词末尾以修改其含义或构成新词的词缀或字母组。后缀用于语言学和语法中创建不同的词形，例如复数、动词时态、比较级等等。后缀可以以多种方式改变单词的含义或功能。例如，将后缀“-s”添加到单词“cat”形成复数“cats”，表示多个猫。类似地，将后缀“-ed”添加到动词“walk”创建过去时“walked”，表示一个动作…… 阅读更多

字典是 Python 中可用的数据结构之一，它以键值对的形式存储数据。它是可变的，也就是说，一旦在字典中定义了数据，就可以修改数据。它是一个无序的元素集合。字典中的键是唯一的，而值可以是重复的。键和值之间用冒号 (:) 分隔。另一方面，元组是一个有序的元素集合，括在括号 () 中，用逗号分隔。它是不可变的，这意味着值…… 阅读更多

Python NetworkX 是一个流行的开源 Python 库，用于创建、操作和分析复杂的网络或图形。它提供了广泛的工具、算法和函数来处理图形，使其成为网络分析和研究的宝贵资源。Python NetworkX 允许我们表示和处理不同类型的图形，例如有向图、无向图、多图（节点之间有多条边的图）和加权图（带有边权重的图）。它还提供了一个简单直观的界面来创建、添加节点和边，以及对图形执行各种操作。安装和导入…… 阅读更多

通常，字符串是一种不可变的数据结构，用于在单引号或双引号中存储字符串格式的数据。它是不可变的，这意味着一旦创建了字符串，字符串中的数据就不能更改，但可以对字符串执行各种操作来操作数据。子字符串是较大字符串中连续的字符序列。它是字符串的一个较小的部分，可以在原始字符串中提取或搜索。例如，让我们考虑字符串“Hello, World！”作为原始字符串，并且…… 阅读更多

Seaborn 的 'axes_style()' 函数允许我们通过修改各种参数来自定义绘图的样式。它返回一个参数字典，这些参数控制绘图元素的外观，例如颜色、字体、网格线等等。要查看这些参数，我们可以打印 'axes_style()' 返回的字典。导入所需的库在开始之前，让我们导入必要的库。我们需要使用以下命令导入 Seaborn。import seaborn as sns 查看参数要查看 'axes_style()' 中可用的参数，我们可以简单地打印该函数返回的字典。示例当我们运行下面的代码时，…… 阅读更多

时间复杂度是时间的度量，它确定算法执行所需的时间。它还检查当输入大小增加时运行时间是如何增加的。时间复杂度用大 O 符号表示，它设定了算法最坏情况性能的上限。无论何时设计算法，我们都应该记住不仅要考虑正确性，还要考虑时间复杂度和性能特征。例如，如果一个算法的时间复杂度为 O(n)，则执行 O(n) 的时间将是 O(2n)…… 阅读更多

name-tools 模块是一个 Python 库，它为我们提供了处理名称的工具。这些工具用于许多应用程序，例如数据清理、文本处理和自然语言处理等。它具有多个用于比较和管理名称的函数。安装 name-tools 在使用 name-tools 之前，我们需要在 Python 环境中安装它。以下是安装 name-tools 的过程。pip install name-tools 执行上述代码后，如果您看到下面的文本，则安装被认为成功。Collecting name-tools 注意：您可能需要重新启动内核…… 阅读更多

Python 是一种强大的语言，可用于执行各种统计检验。其中一种统计检验是韦尔奇 t 检验。当有两个方差相等的的数据集，需要找出它们的均值是否相同时，使用双样本 t 检验是明智的。但是，如果两个数据集的方差不相等，则应使用韦尔奇 t 检验来比较均值。语法 stats.ttest_ind(dataset_one, dataset_two, equal_var = False/True) 这里，ttest_ind 是执行韦尔奇 t 检验的函数。它接受三个参数，第一个……阅读更多