一、python基础1、选择python的主要原因软件质量。可提高开发者开发效率。程序可移植性较强。标准库的支持，如数据分析相关的大量库。组件集成，包括与C、C++、Java等语言的集成。2、python的缺点与C、C++等编译语言相比，python的执行速度还不够快。3、python的标准实现方式将源代码的语句编译为字节码的形式，之后再将字节码解释出来。由于字节码是一种平台无关的格式，字节码具有
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2023-12-21 10:18:40
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# 深入理解Java的装载因子
在Java编程中，尤其是在使用集合框架时，我们常常会遇到一个术语——装载因子（Load Factor）。这个术语对理解集合的性能有着重要影响。本文将详细探讨装载因子的概念、作用以及如何在实际编程中利用它来优化性能。
## 什么是装载因子？
装载因子是指哈希表（Hash Table）当前存储的元素数量和哈希表的总容量之间的比率。换句话说，装载因子描述了哈希表的满
Python 字典字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示：d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。一个简单的字典实例：d
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2024-07-25 14:55:48
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什么是加载因子（负载因子/装载因子）？用于表示哈希表中元素填满的程度。冲突的机会越大，则查找的成本越高。反之，查找的成本越低，从而查找的时间越少。HashMap中的加载因子①new HashMap();初始容量是16，加载因子loadFactor=0.75，默认容量是16*0.75=12②new HashMap(int initialCapacity);给定自定义的loadF...
原创
2021-07-12 16:30:37
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什么是加载因子（负载因子/装载因子）？用于表示哈希表中元素填满的程度。冲突的机会越大，则，从而查找的时间越少。HashMap中的加载因子①new HashMap();初始容量是16，加载因子loadFactor=0.75，默认容量是16*0.75=12②new HashMap(int initialCapacity);给定自定义的loadF...
原创
2022-01-20 15:59:15
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因子分析是一种统计方法，可用于描述观察到的相关变量之间的变异性，即潜在的未观察到的变量数量可能更少（称为因子）。例如，六个观察变量的变化可能主要反映了两个未观察（基础）变量的变化。因子分析搜索这种联合变化，以响应未观察到的潜在变量。将观察到的变量建模为潜在因素以及“错误”项的线性组合。 简而言之，变量的因子加载量化了变量与给定因子相关的程度。 因子分析方法背后的一个普遍原理是，有关观察到的变量之间
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2024-02-26 08:14:25
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HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时
原创
2022-12-04 08:40:54
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HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing）。经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。Yes, it can be avoided if you know the size of your hashm
原创
2022-11-30 22:00:30
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HashMap的初始容量(initialCapacity)和装载因子(loadFactor) 按HashMap源码里的那种重构方法，如果reHash过多，显然会影响性能。所以为了防止过多的reHash，我们需要自己配置HashMap的装载因子loadFactor和初始的table容量capacity
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2017-08-15 11:31:00
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今天阅读代码，突然看到这个方法：查阅资料后了解到：说明：1.如果不超过12个键值对，可以不设置2.如果超出，按initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1公式计算后设置
3.官方的建议是initailCapacity设置成2的n次幂正例：initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1。注意负载因子（即loader factor）
原创
2024-04-08 16:01:43
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第十四章：主成分和因子分析本章内容主成分分析探索性因子分析其他潜变量模型主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。PCA与EFA模型间的区别主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）
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2024-06-10 18:10:24
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a、b只要数字a能被数字b整除，不论b是不是质数，都算是a的因子。比如：8的质因子是 2, 2, 2，但8的因子就包括 1,2,4。import math
for i in range(2, 1000):
factors = [] #因子列表，i 每次循环都清空
for j in range(1, math.floor(i/2)+1):
if i%j == 0
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2023-05-28 16:03:08
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因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas aspd
importnumpy asnp
importmath asmath
importnumpy asnp
fromnumpy import*
fromscipy.stats imp
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2024-08-05 09:13:14
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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迭代dict也要讲求效率，不然就要走进性能陷阱以下三种迭代方式：keys，iterkeys, hashkey import timeit
DICT_SIZE = 100 * 100000
testDict = dict()
for i in xrange(DICT_SIZE):
testDict[i] = i
assert len(testDict) == DICT_SIZ
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2023-05-27 14:41:29
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0x00 简介字典（dictionary），是无序的，不能通过偏移来存取，只能通过键来读取内容。dic属于可变类型，但是组成字典的键必须是不可变的数据类型，比如数字、字符串、元组等。语法：dic = {'key':value} 0x01 基本操作两种定义的方法>>> ainfo = {'name':'Xiaoming', 'gender':'male'}
>>
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2023-06-10 19:39:16
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# 如何实现"Python dict套dict"
## 引言
在Python中，字典（Dictionary）是一种非常常用的数据结构。它可以用来存储键值对（Key-Value Pair），并且可以根据键来查找对应的值。有时候，我们需要在一个字典中嵌套另一个字典，也就是"Python dict套dict"。本文将介绍如何实现这个功能，并帮助你快速掌握这个概念。
## 整体步骤
下面是实现"Pyt
原创
2024-01-14 09:42:18
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使用dict和set 文章目录使用dict和setdict的使用Set的使用 dict的使用Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 1.定义字典 字典由多个键及与其对应值构成的键-值对组成，键与值之间用（：）隔开。>>>dict1 = {} # 创建一个空字
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2023-09-19 23:16:44
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根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。方程1接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。表1预测No.336如下：No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈6
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2023-09-28 10:18:03
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将数字乘以顺序,for i in range(1, n + 1):
r *= i
return r很快就会产生一个很大的数字(如数万个比特),然后你就会有一个很大的数字和一个小数字的乘法.其中至少有一个因素很大的乘法很慢.例如,通过减少涉及大数的乘法次数,可以大大加快速度def range_prod(lo,hi):
if lo+1 < hi:
mid = (hi+lo)//2
return
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2023-07-01 17:56:55
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