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具体的な例でイメージすると、$(3,10,1,8,5)$ のような数列を昇順にソートする時、「正しい順序になっていないペアの数」のことである。 これは、隣り合う2数の交換を繰り返すことでソートするバブルソートにおいて、その必要な最小回数と一致する。 例の場合、$(3,1)(10,1)(10,8)(10,5)(8,5)$ の5つの組で、左にある数字が右より大きくなっているので、転倒数は5である。 実際にやってみると、 3 10 1 8 5 × 3 1 10 8 5 × 3 1 8 10 5 × 3 1 8 5 10 × 1 3 8 5 10 × 1 3 5 8 10 たしかに5回で並び替えられる。 数列の各要素について、独立に考えることが出来る。 つまり、「自分より右にある、自分より小さな数の個数」を全要素求めて足し合わせると、それが転倒数となる。 3→ 10 1 8 5 : 1 の 1つ
pandasは、DataFrameの値の取得方法がいろいろあるため、値の代入更新もつい「この書き方でいいんだっけ」と混乱する。 基本的には(一般的な代入と同じく)左辺で更新するデータ範囲を、右辺で値を指定するのだが、左辺のデータ範囲の指定方法が様々あるのに加え、右辺での値の指定にも複数方法がある。 df.loc[df['col1']==3, ['col2', 'col3']] = df['col4'] col1 が 3 である行の col2,col3 列を、ともに同行の col4 の値にする 大別すると以下の感じ。 左辺のアクセス関数に例えば配列を渡しても、関数の種類や配列の中身によって、名前か、添字か、どのように解釈されるか異なってくるのがややこしさの元となる。
2021年くらい(?)から、200人規模以上の会社でAnacondaを使う場合は有償になったみたい。(細かな条件は公式を要確認) より厳密には、「Anacondaの公式リポジトリ(repo.anaconda.com)を使う」ことに対する有償化のようなので、それを使わなければOK。 具体的には、MiniCondaをインストール→デフォルトリポジトリを例えばconda-forgeに設定すると大丈夫という見解を、公式では無いものの、Anaconda共同創立者の一人 Peter Wang (pwang99)氏がコミュニティのやりとりで語っている。
Pythonの統計ライブラリpandasでは、データフレームを読み込む際、一度にメモリ上に展開するので、巨大なデータ&非力なPCではメモリが圧迫される。 また、ある程度は型推論してくれるが、多少メモリ効率の悪い部分がある。 もし読み込みたいカラムが限定されていたり、データ型が判明しているカラムがあれば、読み込み時に指定することで、メモリを削減できる。
まず、空のファイル上で、フォントや配色テーマなどを自分好みに設定する。 終わったら、今の状態をテンプレートとして保存する。例えばPowerPointなら、[名前を付けて保存]→[PowerPointテンプレート (*.potx)] を選択する。 保存場所は、特に変なことしてなければテンプレートの保存を選んだ時点で「C:\Users\(USER_NAME)\AppData\Roaming\Microsoft\Templates\」が指定されると思うので、そこに保存する。 保存する名前を、「blank.(各アプリのテンプレート用拡張子)」とする。例えばPowerPointなら「blank.potx」とする。既に存在した場合は、念のため既存の方を「blank.potx.bak」などと名前を変えてバックアップしておく。 これで、次以降の新規作成では、blank.potxが適用された状態で新規ファイ
2部グラフ 頂点集合をAとBの2つに分けたとき、全ての辺がAの1つとBの1つを結び、A同士・B同士を結ぶ辺がないような分け方ができるグラフ 以下の例でも出てくるが、「仕事と人員を最適に割り振る」「定員を超過しないようにできるだけ希望の部活に入部させる」など現実でも出てくる最適化問題を解く際、仕事をA、人員をBとしたグラフに見立てて考えることができ、グラフ理論の様々なセオリーを使える。
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