1、解题思路：将并查集应用于该问题，找出所有朋友圈的个数。初始化 parent 数组，遍历矩阵 M，对互为朋友的学生合并朋友圈。最终返回 parent 数组中值为 -1 的个数。题目2：岛屿数量（LeetCode第200题）给定一个由1（陆地）和0（水）组成的二维网格，计算网格中岛屿的数量。
2、计算并返回使所有计算机都连通所需的最少操作次数。如果不可能，则返回 -1。解题方法：深度优先遍历并查集。136 使网格图至少有一条有效路径的最小代价 [困难] （图的最短路径）题目描述：给定一个m x n 的网格图 grid，grid 中每个格子都有一个数字，对应着从该格子出发下一步走的方向。
3、本书用 Python 语言来讲解数据结构及实现方法。全书首先概述 Python 编程的功能—这些功能是实际编程和解决问题时所必需的；其次介绍抽象数据类型的规范、实现和应用，多项集类型，以及接口和实现之间的重要差异；随后介绍线性多项集、栈、队列和列表；最后介绍树、图等内容。
对于处理缺失值，fillna（）函数是关键。它可以用来填补数据中的空缺。1节中，你可以指定一个特定值，如0，来填充所有的空缺；2节则更灵活，允许按列分别设置不同的填充值。然而，有时候，我们可能需要直接删除包含NaN的行或列，这时dropna（）函数就派上用场了。
使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（）。
缺失值的处理是数据预处理的基础。首先，利用`info（）`方法能快速查看每一列的缺失情况，例如性别列可能有3个非缺失值，意味着缺失一个值。通过`isnull（）`方法，可识别哪些值为缺失值，返回True表示缺失值，False表示非缺失值。
dropna（）方法，用于找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。A正确。dropna（）函数的参数：dropna（[axis=0][，how=any][，thresh=None][，subset=None][，inplace=False]）。
上图展示了近40年东北亚区域冬季冷空气活动路径。绘制此类图表所需数据仅为每条路径的N个三维坐标点。第一和第二维分别是longitude和latitude，第三维可根据需求选择。例如，若需体现高度，则使用高度坐标；若需体现冷空气强度，则使用温度数据；若需体现水汽，则使用相对湿度；若绘制台风，则使用速度等。
通常此类数据是由.txt（.csv）等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。当然根据需要，也可以直接绘制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。
世纪以后，温度表和气压表等气象观测仪器相继出现，地面气象站陆续建立，这时主要根据单站气压、气温、风、云等要素的变化来预报天气。天气图1851年，英国首先通过电报传送观测资料，绘制成地面天气图，并根据天气图制作天气预报。20世纪20年代开始，气团学说和极锋理论先后被应用在天气预报中。
1、nan_policy 可选{‘propagate’， ‘raise’， ‘omit’} “propagate”：返回nan “raise”：报错 “omit”：执行忽略nan值的计算 计算得到的P值用于绘图，当p0.01时，通过99%显著性检验，p0.05，通过95%显著性检验，以此类推。
2、此类数据通常以.txt（.csv）等格式存储。关于数据读取和处理方法，可参考“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”。本文主要介绍绘图部分。与先前文章类似，使用时可以自定义函数进行封装，直接调用绘图时避免重复设置要素。特别提醒，当轨迹跨越东西半球（穿越0°或360°经线）时，连接方式会反向绕一圈。
3、从基础理论开始，WRF模式的讲解涉及动力方程、参数化方案解析，以及广泛的实践应用，包括Linux操作技能、模式安装与运行流程。更进一步，Python与WRF模式的集成使得模拟过程自动化，显著提高科研和业务的效率。Python在数据处理、可视化分析等环节的应用也是必不可少的。
4、在进行Python气象数据处理时，Xarray作为一款功能强大的库，为数据读取与处理提供了便利。Xarray的特色在于其数据结构的丰富性和灵活性，主要包含三种核心元素：DataArray、Dataset以及Variable，每种元素在数据处理中扮演着独特且互补的角色。首先，让我们深入探讨Xarray的数据结构。
5、通常此类数据是由.txt（.csv）等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。当然根据需要，也可以直接绘制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。
isin（）函数用于查找特定值的记录，如print（df[语文].isin（[84，91]）。29 数据分区 cut（）函数用于根据指定区间对数据进行分组，如grade = pd.cut（df.语文，bins，right=False，labels=lab），然后添加新的列表示等级。
Frame对象表示执行帧，表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。可以使用sys模块的_getframe（）函数、或inspect模块的currentframe（）函数获取当前栈帧。f_back： 调用栈的前一帧。f_code： 栈帧对应的code对象。
可以对列进行运算，使用apply方法即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和Series，DataFrame，生成一个3乘3的DataFrame，命名为frame，用frame的第二列生成Series，命名为series1。加法运算，frame.add（series1，axis=0）。减法运算：sub分别尝试不填充和填充，对比效果。
从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据，格式如下：需要输出成“file_out”，格式如下：数据的原格式是“类别：内容”，以空行“\n”为分条目，转换后变成一个条目一行，按照类别顺序依次写出内容。建议读取后，使用pandas，把数据建立称DataFrame的表格。这样方便以后处理数据。