1228(不定积分,matplotlib,leetcode21,26)
作者:互联网
数学基础篇(不定积分)
1.不定积分
1.1不定积分的定义
不定积分就是求导的逆运算,但是不定积分F(x)是一个代表元,他的导数是f(x),但他不唯一。
1.2 初等函数的不定积分的基本公式
例子:
1.3 第一换元法
例子:
1.4 第二换元法:
例子:
1.5 分部积分法
例子:
1.6 有理式积分
把一个真分式拆分成多个部分分式,以下式一些部分分式的结构
然后几种部分分式的不定积分如下:
例子:
1.7三角函数有理式
用万能替换去求解:
例子:
1.8常用不定积分
注意:并不是所有的不定积分求出来的一定是初等函数的组合,即有些不定积分能求出F(x)+C但是这个F(x)不能用初等函数表示
数据分析篇(matplotlib)
1.1 绘制散点图
例子:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
# 设置一个字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf")
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
#
a = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14, 17, 18, 21, 16, 17, 20, 14, 15, 15, 15, 19, 21, 22, 22,
22, 23]
b = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13,
12, 13, 6]
x1 = range(1, 32)
x2 = range(51, 82)
plt.scatter(x1, a, label="3月温度")
plt.scatter(x2, b, label="10月温度")
# 调节X轴的刻度
_x = list(x1) + list(x2)
_xtick_labels = ["3月{}日".format(i) for i in x1]
_xtick_labels += ["10月{}日".format(i) for i in x2]
plt.xticks(_x[::2], _xtick_labels[::2], fontproperties=my_font, rotation=90)
# 添加图例
plt.legend(loc="upper left", prop=my_font)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间", fontproperties=my_font)
plt.ylabel("温度", fontproperties=my_font)
plt.title("3月和10月温度散点图", fontproperties=my_font)
plt.show()
1.2 绘制条形图
(1)竖直直方图plt.bar
例子:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
# 设置一个字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf")
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 15), dpi=100)
a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5:最后的骑士", "摔跤吧!爸爸", "加勒比海盗5:死无对证", "金刚:骷髅岛", "极限特工:终极回归", "生化危机6:终章",
"乘风破浪", "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", "金刚狼3:殊死一战", "蜘蛛侠:英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]
b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
6.86, 6.58, 6.23]
# width 控制条形图条宽
plt.bar(range(len(a)), b, width=0.5)
# plt.barh(range(len(a)), b, height=0.5)
# 设置字符串到x轴
plt.xticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font, rotation=90)
# plt.yticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font, rotation=0)
# 保存图片
plt.savefig("./movie.svg")
plt.show()
(2)横向直方图plt.barh
例子:
# height控制条形图条宽,和上面是不一样的
plt.barh(range(len(a)), b, height=0.5)
# 设置字符串到y轴
plt.yticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font, rotation=0)
(3)绘制多行条形图
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
# 设置一个字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf")
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 15), dpi=100)
a = ["猩球崛起3:终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠:英雄归来", "战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]
# 横轴需要设置偏移
bar_offset = 0.2
x_14 = range(len(a))
x_15 = [i + bar_offset for i in range(len(a))]
x_16 = [i + 2 * bar_offset for i in range(len(a))]
# 绘制三层图像
plt.bar(x_14, b_14, width=bar_offset, label="1日")
plt.bar(x_15, b_15, width=bar_offset, label="2日")
plt.bar(x_16, b_16, width=bar_offset, label="3日")
# 设置图例
plt.legend(loc="upper left", prop=my_font)
# 添加横坐标label
plt.xticks(range(len(a)), a, fontproperties=my_font)
plt.show()
1.3 绘制直方图
首先确定几个概念:
(1)组数:将一组数据分成多少组
(2)组距:每组数据的范围
注意:组数要适当,太少会有较大的统计误差,大多规律不明显
(1)给定未统计数据,进行统计直方图绘制,直接用Hist
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
# 设置一个字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf")
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
a = [131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124,
101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111, 78, 132, 124, 113, 150, 110, 117, 86,
95, 144, 105, 126, 130, 126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123, 86, 101, 99, 136, 123, 117, 119, 105, 137,
123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127, 105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114, 105, 115,
132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134, 156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140, 83, 110, 102,
123, 107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133, 112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127,
115, 118, 112, 135, 115, 146, 137, 116, 103, 144, 83, 123, 111, 110, 111, 100, 154, 136, 100, 118, 119, 133, 134,
106, 129, 126, 110, 111, 109, 141, 120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126, 114, 140, 103,
130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137, 92, 121, 112, 146, 97, 137, 105, 98, 117, 112, 81, 97, 139, 113, 134,
106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110, 105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112, 83, 94, 146,
133, 101, 131, 116, 111, 84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111, 111, 133, 150]
bin_width = 5 # 设置组距=3
num_bins = (max(a) - min(a)) // bin_width # 根据组数设置组距,注意最好选择可以整除的bin_width
plt.hist(a, num_bins)
plt.grid(alpha=0.4)
plt.xticks(range(min(a), max(a) + bin_width, bin_width))
plt.show()
(2)统计好的数据绘制直方图,用bar。最为困难的是把标签对齐,注意一个原则,条形图的X轴输入对象是条形的中间值,如(1,10,width=1)表示的是(0.5-1.5)之间宽度为1的条形图,所以需要通过改变横轴的偏移来实现直方图绘制
下面是一个等距直方图的例子:
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 首先要解读已经统计过的数据
interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90] # 数据间隔,间隔数就是组数
width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60] # 每一组的宽度带,注意有些宽度带是不一样的,所以x_ticks的label要适当改变
quantity = [836, 2737, 3723, 3926, 3596, 1438, 3273, 642, 824, 613, 215, 47]
# 首先确定绘制方式是bar,因为不需要间隙,所以width设置为1
plt.bar(range(len(quantity)), quantity, width=1)
# 改变间隔,其实可以直接在intercal基础上改动,或者用width列表生成,我选用2,起始为0
x_labels = [0]
for i in range(1, len(width) + 1):
x_labels.append(x_labels[i - 1] + width[i - 1])
# 因为是条形图,需要把条形图的第一个点和label对应,需要把条形图整体往前挪0.5
plt.xticks([i - 0.5 for i in range(len(quantity) + 1)], x_labels)
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()
(3)非等距直方图,需要注意设置横轴的偏移!!!!!!
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
# 设置一个字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname="\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf")
# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 首先要解读已经统计过的数据
interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90] # 数据间隔,间隔数就是组数
width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60] # 每一组的宽度带,注意有些宽度带是不一样的,所以x_ticks的label要适当改变
quantity = [836, 2737, 3723, 3926, 3596, 1438, 3273, 642, 824, 613, 215, 47]
new_interval = []
for i in range(0, 12):
new_interval.append(interval[i] + width[i] / 2)
# 首先确定绘制方式是bar,因为不需要间隙,所以width设置为1
plt.bar(new_interval, quantity, width=width)
# 改变间隔,其实可以直接在interval基础上改动,或者用width列表生成,我选用2,起始为0
x_labels = [0]
for i in range(1, len(width) + 1):
x_labels.append(x_labels[i - 1] + width[i - 1])
plt.xticks(x_labels)
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()
leetcode篇(21,26)
leetcode21:合并有序链表
建个新链表,对比两个链表数,不断后加就可以了
class Solution:
def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
head=newlist=ListNode(0)
while list1 and list2:
if list1.val<list2.val:
newlist.next=list1
list1=list1.next
else:
newlist.next=list2
list2=list2.next
newlist=newlist.next
newlist.next=list1 if list1 else list2
return head.next
leetcode26:删除有序数组中的重复项
首先很重要的是要求:请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度
使用双指针中的双指针来解决:
主要思想如下:
(1)slow指到的数和fast相同的情况只有两种,slow=fast或者数值重复
(2)但是不管怎么样只要两个相等,fast一定要后移直到不相等
(3)不相等的情况,只要一个原则,因为列表有序,slow下一位一定要和当前fast指向的数一致,才会不出现重复
所以如下逻辑:
比较 fast和slow位置的元素是否相等。
循环执行:
如果相等,fast 后移 1 位
如果不相等,将slow前一位的值改为fast,slow 后移1位,fast 后移 1 位
循环结束:
fast越界
循环结束,返回新数组长度 slow + 1
class Solution:
def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
len_nums = len(nums)
fast = 1
slow = 0
while fast < len_nums:
if nums[fast] != nums[slow]:
nums[slow + 1] = nums[fast]
slow += 1
fast += 1
return slow + 1
(2)方法2,取巧,利用之前出现过的set方法直接求解
class Solution:
def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
newnums=list(set(nums))
newnums.sort()
#print(newnums)
for i in range(len(newnums)):
nums[i]=newnums[i]
return len(newnums)
标签:26,plt,15,不定积分,len,width,range,font,leetcode21 来源: https://blog.csdn.net/qq_41036272/article/details/122199991