값 n과 제한이라는 또 다른 쌍 목록이 있다고 가정합니다. 우리는 도시에 n개의 새로운 건물을 짓고 싶습니다. 그러나 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 우리는 한 줄로 지을 수 있고 건물은 1에서 n까지 레이블이 지정됩니다. 제한에는 두 개의 매개변수가 있으므로 제한[i] =(id_i, max_height_i)은 id_i의 높이가 max_height_i보다 작거나 같아야 함을 나타냅니다. 새 건물의 높이에 대한 도시 제한은 다음과 같습니다 - 각 건물의 높이는 0 또는 양수 값이어야 합니다. 첫 번째 건물 높이는 0이어야
room이라는 배열이 있다고 가정합니다. 여기서 rooms[i]에는 [roomId_i, size_i] 쌍이 포함되며 id가 roomId_i이고 size가 size_i인 방을 나타냅니다. 모든 객실 번호가 다릅니다. 또한 query[j]에 [preferred_j, minSize_j] 쌍이 포함된 또 다른 배열 쿼리가 있습니다. j 번째 쿼리에 대한 대답은 다음과 같은 방의 방 번호 id입니다. - 방의 크기는 최소 minSize_j이고 |id - 선호하는_j| 최소화됩니다. 이제 절대차이가 동률이면 id가 가장 작은
간격 목록이 있다고 가정합니다. 여기서 간격[i]에는 한 쌍(left_i, right_i)이 왼쪽_i에서 시작하여 right_i(둘 다 포함)에서 끝나는 i번째 간격을 나타냅니다. 또한 쿼리라는 또 다른 배열이 있습니다. j번째 쿼리에 대한 답은 left_i <=쿼리[j] <=right_i가 되도록 가장 작은 간격 i의 크기입니다. 그러한 간격을 찾을 수 없으면 -1을 반환합니다. 쿼리에 대한 답변이 포함된 배열을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 간격 =[[2,5],[3,5],[4,7],[5,5]] 쿼리 =[3,4,5,6]인 경우
n개의 색상이 지정된 노드와 m개의 서로 다른 모서리가 있는 방향 그래프가 있다고 가정합니다. 그리고 노드는 0에서 n-1까지 번호가 매겨집니다. 소문자로 된 문자열 col이 있습니다. 여기서 col[i]는 이 그래프(0-인덱스)에서 i번째 노드의 색상을 나타냅니다. edge[j] =(u, v)가 나타내는 에지 목록도 있으며 u와 v 사이에 에지가 있습니다. 그래프의 유효한 경로는 xi에서 xi+1까지의 방향 간선이 있도록 1에서 k까지의 모든 i에 대한 노드 xi의 시퀀스입니다. 경로의 색상은 해당 경로의 가장 빈번한 노드 색상
AngularJS의 forEach() 함수는 Iterator 객체를 사용하여 항목 또는 객체 컬렉션 또는 배열을 반복합니다. 반복자 함수는 반복자 개체와 함께 호출됩니다. (값, 키, 개체 ) 어디에, 값은 개체를 나타냅니다. 속성 또는 배열 요소, 키 개체 속성 키 또는 배열 요소 인덱스를 지정하고 객체 전체 개체를 나타냅니다. forEach() 함수는 상속된 속성을 반복하지 않습니다. 구문 angular.forEach(obj, iterator, [context]) 예 - forEach()를 사용하여 값 반복 forEach
isUndefined() AngularJS의 메소드는 기본적으로 참조가 정의되었는지 여부를 확인합니다. 이 메서드는 함수 내부에 전달된 참조가 정의되지 않았거나 정의되지 않은 경우 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다. 구문 angular.isUndefined(value) 예 - 참조가 정의되지 않았는지 확인 isUndefined.html.3 파일 생성 Angular 프로젝트 디렉토리에 다음 코드 스니펫을 복사하여 붙여넣습니다. <!DOCTYPE html> <html> &n
ax.get_ylim()을 사용하려면 matplotlib의 메서드를 사용하면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. numpy를 사용하여 임의의 데이터 포인트를 만듭니다. plot()을 사용하여 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. 방법. ax.get_ylim() 사용 인쇄하는 방법입니다. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요
프로필 히스토그램에서 각 빈은 항목의 평균을 포함합니다. Python에서 프로필 히스토그램을 플롯하려면 regplot를 사용할 수 있습니다. Seaborn의 방법 . 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. seaborn.regplot 사용 데이터 및 선형 회귀 모델 적합을 플롯합니다. x_bins 매개변수 사용 x 변수를 이산 빈으로 비닝합니다. fit_reg=True 사용 x와 관련된 회귀 모델을 플로팅하기 위해 및 y 변
imshow 크기를 변경하려면 이미지를 늘리지 않고 matplotlib에서 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 4×4 차원의 임의의 데이터 포인트를 생성합니다. 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시합니다. 범위 사용 이미지 버퍼 픽셀 좌표를 데이터 공간 좌표 시스템에 매핑하기 위한 imshow의 매개변수 그런 다음 aspect=4와 같은 값을 제공하여 이미지의 가로 세로 비율을 수동으로 설정합니다. 또는 aspect=au
matplotlib에서 텍스트 크기를 자동 조정하기 위해 타이트한 레이아웃을 만들고 눈금을 회전할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 10 범위의 데이터 포인트를 플로팅합니다. 라벨 목록 만들기 . 틱 입력 및 라벨 X축에 30도 회전합니다. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.0
Seaborn을 사용하여 동일한 그래프에 두 개의 바이올린 플롯 시리즈를 표시하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 온라인 리포지토리에서 예제 데이터세트를 로드합니다(인터넷 필요). violinplot()을 사용하여 바이올린 플롯 만들기 방법. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예시 # Import Seaborn and Matplotlib import seaborn as sns from matplotlib imp
matplotlib에서 모자이크 플롯을 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. statsmodel 설치 패키지(pip install statsmodels ). 모자이크 플롯을 만드는 데 필요합니다. 통계 모델 scipy를 보완하는 Python 패키지입니다. 기술 통계 및 통계 모델에 대한 추정 및 추론을 포함한 통계 계산을 위한 것입니다. 모자이크 플롯 사전을 만드세요. 분할표에서 모자이크 플롯을 만듭니다. 그림을 표시하려
matplotlib에서 그래프 k-NN 결정 경계를 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. n_neighbors 변수 초기화 이웃 수에 대해. 홍채 로드 및 반환 데이터세트(분류). x 만들기 및 y 데이터 포인트. 어둡고 밝은 색상의 목록을 만드십시오. k-최근접 이웃 투표를 구현하는 분류기. xmin, xmax, ymin 생성 및 ymax 데이터 포인트. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요.
왼쪽 하단의 matplotlib 그래프에 (0,0)을 표시하려면 xlim()을 사용할 수 있습니다. 및 ylim() 방법. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x에 대한 데이터 포인트 목록 만들기 및 y . 플롯x 및 y 데이터 포인트. x 설정 및 y 축 스케일. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.f
축 제한을 설정하는 동안 패딩을 유지하기 위해 타이트한 레이아웃 사용을 피할 수 있습니다(예:plt.rcParams[Figure.autolayout] =False). . 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. 플롯 x 및 y plot()을 사용하는 데이터 포인트 방법. x 설정 및 y 축 제한. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplot
python matplotlib에서 목록에 대한 막대 차트를 그리기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 데이터 포인트 목록을 만드십시오. 데이터로 막대 그래프를 만드세요. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예 from matplotlib import pyplot as plt # Set the figure size plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50
matplotlib의 튜플 목록에서 3D 표면을 그리기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 튜플 목록을 만드세요. x, y 가져오기 및 z 튜플 목록의 데이터 포인트. 좌표 벡터에서 좌표 행렬을 반환합니다. h 얻기 표면 플롯의 데이터 포인트. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. Figure의 현재 축인 3d를 가져옵니다. 곡면 플롯을 만듭니다. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법
matplotlib에서 수학 방정식을 사용하여 평면을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. x 사용 및 y , 평면 (eq)의 방정식 찾기 . 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. projection=3d로 현재 축 가져오기 . x, y를 사용하여 표면 플롯 만들기 및 eq 데이터 포인트. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예시
matplotlib 3d에서 선택한 개체의 속성을 가져오기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. 도끼 추가 하위 플롯 배열의 일부로 그림에. 무작위 데이터 포인트의 산점도를 만듭니다. *pick_event_method* 함수 바인딩 이벤트 *pick_event*에 . x, y 인쇄 및 z 이벤트 좌표입니다. 그림을 표시하려면 Show()를 사용하세요. 방법. 예시 m
matplotlib에서 레이블을 흐리게 하지 않고 더 나은 방식으로 플롯을 래스터화하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. Figure와 서브플롯 세트를 생성합니다. 축 0 - 곡선 사이의 영역을 알파로 채웁니다. 및 rasterized=False . 축에 텍스트를 추가합니다. 축 1 - 곡선 사이의 영역을 알파로 채웁니다. 및 rasterized=True . 축에 텍스트를 추가합니다. 축 2와 3 – 알파 없이 곡선