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包含与 1 到 1000 万数字相关的一系列数字属性。该数据集的主要重点是识别素数并研究与其相关的各种特征。 numbers:该列代表从 1 到 1000 万的数字,构成数据集的核心。 target:该target列用作二进制指示符,根据素数将每个数字分类为“素数”(1) 或“非素数”(0)。 even_odd:在本栏中,数字被分类为“偶数”(0) 或“奇数”(1),以研究其奇偶性。 factors:该factors列提供有关每个数字的质因数的信息,有助于分析它们的整除性,但1故意留空的数字除外。从数学上来说,这个决定比填充值更有意义。但是,如果您打算填写它,可以使用以下代码: # Assuming you imported the data as df df.factors[0] = {1: 1} gaps:该gaps列代表素数间隙,显示素数与序列中前一个素数之间的差异,除了数字 1 和 2(该行的值故意gaps填充为 0,因为这些之前没有素数)二。) 有可能的使用: 该数据集最初是为学术目的而设计的,现在可供更广泛的受众使用,鼓励研究人员、数据科学家和爱好者探索素数和相关数学现象。它为研究数论及相关领域的模式、相关性和潜在应用奠定了基础。

包含与 1 到 1000 万数字相关的一系列数字属性。该数据集的主要重点是识别素数并研究与其相关的各种特征。
numbers:该列代表从 1 到 1000 万的数字,构成数据集的核心。
target:该target列用作二进制指示符,根据素数将每个数字分类为“素数”(1) 或“非素数”(0)。
even_odd:在本栏中,数字被分类为“偶数”(0) 或“奇数”(1),以研究其奇偶性。
factors:该factors列提供有关每个数字的质因数的信息,有助于分析它们的整除性,但1故意留空的数字除外。从数学上来说,这个决定比填充值更有意义。但是,如果您打算填写它,可以使用以下代码:
# Assuming you imported the data as df
df.factors[0] = {1: 1}
gaps:该gaps列代表素数间隙,显示素数与序列中前一个素数之间的差异,除了数字 1 和 2(该行的值故意gaps填充为 0,因为这些之前没有素数)二。)
有可能的使用:
该数据集最初是为学术目的而设计的,现在可供更广泛的受众使用,鼓励研究人员、数据科学家和爱好者探索素数和相关数学现象。它为研究数论及相关领域的模式、相关性和潜在应用奠定了基础。