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Brando

Ich habe das Problem gelöst, indem ich den Algorithmus zur Bestimmung einer Primzahl optimiert habe! Danke!

Brando

Ich habe einen funktionierenden Code, und wie die auskommentierten Stellen zeigen auch schon verschiedenes probiert. Aber die Geschwindigkeit ist nicht so gut, wie sie sein sollte. Wie erreiche ich ein speed up in Caching?

# A program to batch-compute the number of prime numbers below each of the ...

Brando

Habe jetzt mit PyCharm das Programm übernommen. Erstes Problem: beim Einfügen zu zählen trifft auf Schwierigkeiten.

Skip List structure:
lvl 4: 200 -1> 15
lvl 3: 200 -1> 15 -2> 2 -1> 5
lvl 2: 200 -1> 15 -2> 2 -1> 5
lvl 1: 200 -1> 15 -1> 4 -1> 2 -1> 5
lvl 0: 200 -1> 15 -1> 4 -1> 2 -1> 5 -1> 10 -1 ...

Brando

Also die Lösung beim Einfügen die Elemente zu zählen stößt auf folgendes Problem:
Skip List structure:
lvl 4: 200 -1> 15
lvl 3: 200 -1> 15 -2> 2 -1> 5
lvl 2: 200 -1> 15 -2> 2 -1> 5
lvl 1: 200 -1> 15 -1> 4 -1> 2 -1> 5
lvl 0: 200 -1> 15 -1> 4 -1> 2 -1> 5 -1> 10 -1> 11 -1> 400 -1> 56

Sind das jetzt 8 ...

Brando

Noch ein Lösungvorschlag:

Code: Alles auswählen

def get_node(self, k):
    
    
    node = self.head
    k += 1
    for level in reversed(range(self.max_lvl)):
        while node.widths[level] <= k:
            k -= node.widths[level]
            node = node.successors[level]
    return node

Brando

Leider bekomme ich vom System in dem ich das programmieren soll nur zurück ob die asserts funktionieren. Ich kann also keine Probeausgaben machen, oder sonst etwas zusätzlich ausgeben! So weiß ich nicht wie ich dran bin!

Brando

Oder dieser Code:

Code: Alles auswählen

def get_node(self, k):
    x = self.head
    pos = 0 
    for i in range(self.max_lvl, -1, -1):
        while pos + x.widths[i] < k:
            pos = pos + x.widths[i]
            x = x.successors[i]
    if x == None:
        return None
    else:
        return x

Brando

Is the following correct?

Code: Alles auswählen

def get_node(self, i):
    r = self.head
    if r != None:
        for level in range(self.max_lvl, -1, -1):
            if r.widths[level] != i: 
                r = r.successors[level]
        return r 
    return None

Brando

Also für die Länge habe ich self.self_length gebildet. Aber es fehlt noch die Richtigkeit folgender Methode, die ich so instantiiert habe:

def get_node(self, i):
r = self.head
if r != None:
for level in range(self.max_lvl, -1, -1):
if r.data != i:
r = r.successors[level]
return r
return ...

Brando

So weit muss ich also durch die Liste iterieren und die Items zählen für die len Funktion! Wie mache ich das?

Brando

Hallo, in folgendem Code versuche ich mich an der get_node Funktion und der len Funktion. Folgender Code:

# A program to implement a skip list.

# TODO: implement the `getNode` function, which is a prerequisite for __getitem__ and __setitem__
# TODO: implement the `length`

import random
import ...

Brando

Ich habe ein Plotdiagramm mit den Prozententwicklungen von drei Religionen in den Jahren 2000 - 2004. Jetzt würde ich zu jede Religion rechts an das Diagramm die Anzahl der Feiertage jeder Religion anführen. Wie gehe ich vor? Für scatter gibt es hier den s Parameter! Was gibt es für plot?

Brando

Weiß nicht welche Version ich habe! Aber ich musste folgendes machen, damit das DATUM in der x Achse erscheint:

fig, ax = plt.subplots()
#create chart
ax.bar( OfCall, #x-coordinates of bars
height= mean_b, #height of bars
yerr= l_sem, #error bar width
capsize=4) #length of error bar caps
ax.set ...

Brando

Folgender Code funktioniert nicht:
%matplotlib notebook
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),
np.random.normal(43000,100000,3650),
np.random.normal(43500,140000,3650),
np.random ...

Brando

Intern wird das wohl so realisiert:
low_sector = df.loc[df["Element"]=="TMIN", :]
result_low = low_sector.groupby(["Date"])["Data_Value"].min()

Und das Ergebnis ist in Bruchteilen einer Sekunde verfügbar! Ich frage mich bloß wie das intern realisiert wurde? Nicht etwa mein ursprünglicher Code?

Brando

Folgender Code ist zu langsam bei einer langen csv Datei:
import pandas as pd
from datetime import date

df = pd.read_csv('data/C2A2_data/BinnedCsvs_d400/fb441e62df2d58994928907a91895ec62c2c42e6cd075c2700843b89.csv')
data_low =[]
data_high = []
value_low =[]
value_high = []
second_date = date(2015 ...

Brando

Das Problem ist dadurch charakterisiert, dass alle Zeichen vor drei AAA ausgegeben werden sollen. Folgender Ansatz funktioniert auch nicht.
import re
s = 'ACAABAACAAABACDBADDDFSDDDFFSSSASDAFAAACBAAAFASD'

result = [] # s.split("AAA")
# compete the pattern below
pattern = r"((?!([A]{3})))"
for ...

Brando

reges habe ich studiert, aber ich finde in den Standarddarstellungen nicht ein Muster, welches drei nacheinanderfolgende A in einem String ausschließen soll!

Brando

Ich muss das pattern richtig ausfüllen, und dann richtig gruppieren! Es geht auch nicht pattern =r"ÂAA"

Brando

Die Antwort wird nicht akzeptiert!

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