学习列表之前，先来了解一下序列的定义序列的基本概念： • 序列是Python中最基本的一种数据结构。序列用于保存一组有序的数据，所有的数据在序列当中都有一个唯一的位置（索引）并且序列中的数据会按照添加的顺序来分配索引 • 数据结构指计算机中用来存储数据的逻辑结构。这里索引index两个字很重要，从左往右的顺序是以0,1,2…开始，从右往左的顺序是以-1.-2,-3,…开始。序列的分类 • 可变序列
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2023-08-17 16:30:24
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实验报告【实验目的】 1.掌握python中序列及序列的常用操作。2.根据实际需要选择使用合适的序列类型。【实验条件】1.PC机或者远程编程环境。 【实验内容】1.完成第四章 序列的应用 实例01-14，实战一到实战四。 实例01：输出每日一帖 在IDLE中创建一个名称为tips.py 的文件，然后在该文件中导入日期时间类，然后定
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2023-07-05 22:11:17
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最长递增子序列（LCS）给定一个序列 An = a1 ,a2 , ... , an ，找出最长的子序列使得对所有 i < j ，ai < aj 。求出这个子序列的长度思路自记这个题的思路我原来理解的是，子序列就不能有断啊，但这道题就是在一个序列中，所有的数，只要能排成个递增子序列的都算。这道题相比于动态规划的难度小，就在于递增子序列，跟序列的第一个值密切相关，换句话说，第一
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2023-10-27 04:51:37
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引言：我们之前学过整数，浮点数，字符串，今天带来的更具有包容性。今天带来的是高级数据类型，包括列表，元组，集合和字典。根据他们特性不同，可以分为序列类型，集合类型，键值类型。一，序列类型1.1 列表类型列表的标识是list。在英文中翻译为清单的意思，同理，在Python中，可以同样的理解。比如我们去超市购买了”梨子“，”苹果“，”香蕉“，如果我们用之前的知识，代码就是用3个变量，分别表示这3个物品
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2023-10-13 18:49:38
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文章目录一、模型简介1.1 加法分解模型1.2 乘法分解模型1.3 分析步骤二、案例2.1 背景 & 数据 & python包2.2 分析过程 一、模型简介1.1 加法分解模型加法分解模型适用于随着时间推移趋势和季节性变化不断累加，并且随机波动比较稳定的时间序列数据。该模型假设原始时间序列由三个组成部分相加而成： 其中，：实际观测值：趋势（通常用指数函数来表示）：季节指数（一般通
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2023-11-11 15:01:28
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序列通用操作： 1、判断数据是否存在与欲裂中： x(元素) in s（序列） || x（元素） not in s（序列）>>> num=[1,2,3,4,'tom','jack','marry']
>>> 'tom' in num
Tru
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2023-08-09 17:27:24
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文章目录1 摘要2 引言2.1 类似的工作 SAX2.2 本文成果3 相关知识3.1 极值点EP 成为关键点KP 的条件3.2 DTW距离3.3 基于Normal矩阵的谱平分法4 本文算法4.1 关键点提取4.2 基于DTW的符号化聚类算法5 实验结果与分析5.1 数据部分5.2 Synthetic Control 数据集中的序列1到序列4的符号表示5.3 对于符号化之后得到的复杂网络 再进行划
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2023-11-27 21:42:17
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时间序列知识整理系列时间序列统计分析时间序列聚类时间序列预测时间序列回归时间序列特征工程时间序列补缺时间序列异常检测上篇我们讲了时间序列预测，其中提到了时序预测模型与回归预测模型的不通。换句话说，时序预测模型依赖于数值在时间上的先后顺序，是回归模型中的一部分。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（）和自变量（）之间的关系，
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2023-07-29 22:35:48
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3-4 嘉宾名单 ：如果你可以邀请任何人一起共进晚餐（无论是在世的还是故去的），你会邀请哪些人？请创建一个列表，其中包含至少3个你想邀请的人；然后，使用 这个列表打印消息，邀请这些人来与你共进晚餐。Dinner = ["Tom","John","July","Jane"]
print(Dinner)['Tom', 'John', 'July', 'Jane']3-5 修改宾客名单 ：你刚得知有位嘉
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2024-01-02 12:40:01
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模型简介时间序列分析模型是一个很常用的预测模型。给出一组跟时间相关的数据（或者说时间序列），该模型可以预测未来的数据。往往一个时间序列会呈现一定的周期性。比如，洪涝灾害在夏季高发，那么洪涝灾害的发生频率就以一年为周期。一个时间序列的典型分解式为。为趋势项，即数据在年与年之间的变化规律；为周期已知（比如一年）的周期项，反映数据在月与月之间的变化规律；是随机噪声项，反映数据受到未知因素的干扰。时间序列
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2024-04-12 16:06:40
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时间序列分析的主要任务之一是要建立时间序列适合的模型，通过建立模型来描述现象、事物随时间推移的变化规律性;并常常借助于模型进行预测。时间序列的模型有很多，主要可以概括为两类:一是由时间序列一些项与误差项的组合得到，这类模型命名为连接型模型;二是时间序列项与它的影响因素组合得到，这类模型命名为因果型模型。1.自回归模型1.1模型 先讨论AR(p)模型的解，先看AR(1)情形：
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2024-05-08 11:23:20
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Task03：时间序列模型对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量）按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数学表达式。<t2<…< tn="" )="" 所得到的离散数字组成序列集合x(t1),="" x(t2),="" …,="" x(tn)，我们称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线
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2024-04-26 22:54:33
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对CC98上流传的16~17年真题（大题部分）做了一份解答。
第一题一、设\(\{X_t\}\)满足\({\rm AR}(2)\)模型\(X_t-a_1X_{t-1}-0.2X_{t-2}=\varepsilon_t\)，其中\(\{\varepsilon_t\}\sim {\rm WN}(0,1)\)。实数\(a_1\)应该满足什么条件？已知\(a_1
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2024-03-12 20:08:35
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#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 100010;
int n, m;
int h[N], ne[N], e[N], idx;
int q[N], d[N];
void add(int a, i
原创
2024-02-09 14:10:54
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# Python if 例题
## 介绍
在学习编程语言中，掌握条件语句（if语句）是非常重要的一步。if语句能够根据特定的条件决定程序的执行路径，使得程序能够根据不同的情况做出不同的响应。本文将向你介绍如何使用Python编写if语句，并提供一些例题来帮助你更好地理解。
## 流程
首先，让我们通过以下表格来了解使用Python编写if语句的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2023-10-10 12:41:13
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Python 面试题-(基础知识篇)1.写出如下程序的执行结果,如果认为执行报错,请描述原因:a=(1)
b=(1,2)
print(type(a))
print(type(b))
print(type(()))知识点-Python内置数据类型列表：tuple: 要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：a=(1)，定义的不是tuple，是1这个数，这是因为括号()既可以表示tuple，
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2023-08-11 16:59:10
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文章目录引言Python基本用法练习题1.从屏幕接收两个整数，并打印其加减乘除的结果。2.上面的例子中，接收输入之前提示用户‘必须输入浮点数数：’（float(input...)），运行时分别输入字符串‘abc’、整数、小数并回车，查看效果。3.定义一个变量x=10，使用以下语句验证结果4.分别运行比较下列语句：5.分别定义变量a、b、as、As，给其赋值100并打印。6.定义一个变量x，连续赋
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2023-08-10 20:49:43
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xxxxxxxxx 【程序 1 】 题目：有 1 、 2 、 3 、 4 个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 【程序 2 】 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润 (I) 低于或等于 10 万元时，奖金可提 10% ；利 润高于 10 万元， 低于 20 万元时， 低于 ...
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2021-08-06 15:13:00
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提示：会有格式上的错误！问题21
3级
问题：
机器人从原始点（0,0）开始在平面上移动。 机器人可以按照给定的步骤向上，下，左和右移动。 机器人运动的轨迹如下图所示：
上5
下3
左3
右2
方向后的数字为步长。 请编写一个程序，以计算一系列移动和原始点之后与当前位置的距离。 如果距离是浮点数，则只需打印最接近的整数即可。
例子：
如果给出以下元组作为程序的输入：
上5
下3
左3
右2
然
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2023-06-20 21:37:20
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常用时间序列模型1.差分指数平滑法当时间序列的变动具有直线趋势时，用一次指数平滑法会出现滞后偏差，其原因在于数据不满足模型要求。 因此，我们也可以从数据变换的角度来考虑改进措施，如运用差分方法先对数据作一些技术上的处理，使之能适合于一次指数平滑模型，以后再对输出结果作技术上的返回处理，使之恢复为原变量的形态。 差分方法是改变数据变动趋势的简易方法。当时间序列呈直线增加时，可运用一阶差分指数平滑模型
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2023-10-06 22:15:58
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