1、根据所提供的字典https://github.com/1eez/103976（建议使用csv文件）建立英文字典（考虑用什么数据结构？）； 2、任意输入单词，判断该单词是否在字典中，输出查找的结果，同时请输出单词匹配过程中对比的中间关键字（如果是BST则是树的某一条路径上的单词），思考BST针对顺序输入如何防止退化？请自己提出一种改进策略（区别于AVL/RB），防止BST在接受顺序输入序列时退化成单枝树； 3、模仿Google的搜索界面，根据用户输入实时显示备选词； 4、输出BST，AVL，RB、顺序查找的关键字对比次数，至少BST和顺序查找需自己实现。

唐宇迪机器学习入门教程中决策树基于KNN的房价预测任务所用到的实验数据集。 该数据主要用于完成教程中该章节的实例学习，为学习过程中必不可少的组成部分。

这个简单的脚本将当前目录中的所有 ASCII *.dat 文件转换为 mat 文件。 代码未优化，但可能对您的项目有所帮助。 我没有花太多时间改进它，因此如果你这样做了，请把它贴在这里 谢谢

今天小编就为大家分享一篇pandas将numpy数组写入到csv的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

全国省市县经纬度信息

利用numpy库 （缺点：有缺失值就无法读取） 读： import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写： numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题： SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 原因是文件路径名中含有转义字符，将路径中的\换成\即可。 利用pandas库 读

数据分析 目标： 执行探索性数据分析，找出业务问题，确定可提高利润的关键领域

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使用R语言高级绘图函数对金融领域的数据进行绘图并做简单分析的案例数据。 Debt to Assets Ratio（资产负债率） ROA（资产回报率= 税后净利润/总资产） Total Assets Turnover（总资产周转率） Cash Ratio（现金比率=（货币资金+有价证券）÷流动负债） group（分组）（normal常态; 通常标准; 一般水平；ST股是指境内上市公司经营连续两年亏损，被进行退市风险警示的股票)

很好用的代码库，CSV是（逗号分隔值）的英文缩写，通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（NOTE）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一