python算法

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。

很多人问我们的 ML 群为啥加不进去，很不幸的是，这个群挂了。 在群挂了之前，我们把所有群文件备份到了百度云。 目录 自动驾驶 无人驾驶汽车技术及其发展探究.caj 第一本无人驾驶技术书.pdf ROS机器人程序设计 原书第2版.pdf 中文文档 计算广告.epub 《谁说菜鸟不会数据分析》入门篇-简版电子书.pdf xgboost.docx Unix入门经典.pdf The Linux Command Line(中文版)好奇猫团队翻译.pdf Python机器学习基础教程.pdf Pandas 速查手册.doc 2019_MCM-ICM原文及翻译.zip 2019_MCM-ICM_Problems初步翻译.zip 知识图谱 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 知识图谱构建技术－北理工.pdf 知识图谱发展报告 2018.pdf 知识图谱.docx 清华AMiner-2019年第二期《人工智能之知识图谱》.pdf 杂谈 程序员对自己好点之菜谱.rar 程序员的呐喊.pdf 2017互联网人才趋势白皮书.pdf 运动健身 马拉松计划.md FIRST计划.xlsx 学习路线图 梯度下降.png 数据仓库.jpg 如何选择图表.jpg 分类算法常用的评价指标.png 代价函数与损失函数.png 常见激活函数.png Numpy基础命令思维导图.png 西瓜书及其相关 周志华-机器学习

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为什么大多数数据科学家都喜欢Python？这篇文章会让你了解到，Python有很多完善的工具包可以协助你完成重要的数据科学任务。 根据Indeed，Glassdoor和Dice等职场网站所提供的信息，与去年同期相比，随着各行各业越来越依赖于数据进行决策，商业对数据科学家的需求也在继续扩大。 事实上，对于我们可以从不同的学习路径进入到热门的职业中，如何选择一条合适的道路取决于你现在所处的职业阶段。除去数学和统计学的要求外，编程方面的专业技术同样是数据科学必须掌握的一项技能。 让我们深度了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程语言。 数据科学家使用最多的三种编程语言 Kaggle的一项调查结果显示，在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中，Python是使用率最高的编程语言，其次是SQL和R（请参看下图）。 参与这项调查的有近24000名从事数据相关职业的人员，其中3/4的调查对象建议那些立志成为数据科学家的人员以Python为学习旅程的起点。在这篇文章中，让我们来探索一下Python能够成为数据从业者中最受欢迎语言的原因，了解为什么做数据分析要选择Python。 为什么数据科学家们喜欢Python？ 数据科学家们需要处理复杂的问题，一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。 Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具

一、冒泡排序 def bubble_sort ( values ) : """冒泡排序""" for i in range ( len ( values ) - 1 ) : #冒泡趟数 flag = False #表示本趟冒泡是否发生交换的标志 for j in range ( len ( values ) - i - 1 ) : #一趟冒泡过程 if values [ j ] > values [ j + 1 ] : #若为逆序 values [ j ] , values [ j + 1 ] = values [ j + 1 ] , values [ j ] #交换values[j]和values[j+1] flag = True if not flag : #本趟遍历后没有发生交换，说明表已经有序 print ( values ) return print ( values ) 二、快速排序 def quick_sort ( values , low , high ) : """快速排序""" if low < high : #递归跳出条件 base = division ( values , low , high ) #划分 quick_sort ( values , low , base - 1 ) #依次对两个子表进行递归排序 quick_sort ( values ,

使用递归编写一个 power() 函数模拟内建函数 pow()，即 power(x, y) 为计算并返回 x 的 y 次幂的值： def power ( x , y ) : if y : return x * power ( x , y - 1 ) else : return 1 print ( power ( 2 , 3 ) ) 使用递归编写一个函数，利用欧几里得算法求最大公约数，例如 gcd(x, y) 返回值为参数 x 和参数 y 的最大公约数： def gcd ( x , y ) : if y : return gcd ( y , x % y ) else : return x print ( gcd ( 4 , 6 ) ) 使用递归编写一个十进制转换为二进制的函数（要求采用“取2取余”的方式，结果与调用bin()一样返回字符串形式）： def Dec2Bin ( dec ) : result = '' if dec : result = Dec2Bin ( dec // 2 ) return result + str ( dec % 2 ) else : return result print ( Dec2Bin ( 62 ) ) 写一个函数get_digits(n)，将参数n分解出每个位的数字并按顺序存放到列表中。举例：get_digits(12345) ==> [1,

1.KNN算法作为分类的算法，也被成为k近邻算法。 2.KNN算法的核心思想是新增一个样本在特征空间中，k个最近的样本大多数是 一类的，那么这个样本也属于这一类。 这里我们利用欧拉公式计算样本间的距离。 import math import numpy as np from sklearn import datasets import matplotlib . pyplot as plt raw_data_X = [ [ 3.393533211 , 2.331273381 ] , [ 3.110073483 , 1.781539638 ] , [ 1.343808831 , 3.368360954 ] , [ 3.582294042 , 4.679179110 ] , [ 2.280362439 , 2.866990263 ] , [ 7.423436942 , 4.696522875 ] , [ 5.745051997 , 3.533989803 ] , [ 9.172168622 , 2.511101045 ] , [ 7.792783481 , 3.424088941 ] , [ 7.939820817 , 0.791637231 ] ] raw_data_y = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ] X_train = np .

以C语言为代表的面向过程的编程语言，核心思想是以计算机能够理解的逻辑去分析问题解决问题，算法和数据结构是关键。 Python既可以面向过程，也可以面向对象。 面向对象的核心思想是以符合人的思维习惯去分析问题、分解问题、解决问题。万物皆对象。 关注特征和行为。 1.分析对象，定义对象的需要关注的属性、特征、方法、行为，总结出其中的关系。 2.类定义对象代码模板（蓝图），Class关键字。 3.实例化（内存对象），模拟过程。 多态：属于同一类型的不同实例，对同一个消息做出不同的响应。 import datetime class Book : # 初始化，参数可以有默认值。self为实例化对象 def __init__ ( self , title , price = 0.0 , author = '' , publisher = None , pubdate = datetime . date . today ( ) ) : self . title = title self . price = price self . author = author self . publisher = publisher self . pubdate = pubdate def __repr__ ( self ) : #Terminal下显示的信息 return '<图书 {}>' .

　　函数： 　　__doc__：显示函数文档：也可使用help() 　　 　　函数中无法直接修改全局变量，需要对变量定义为global： 　　 　　global适用于函数内部修改全局变量的值 　　nonlocal适用于嵌套函数中内部函数修改外部变量的值 　　 　　使用MyFunction1 时返回的是MyFunction1 这个函数； 　　使用MyFunction1() 时返回的是MyFunction1 () 执行后的返回值，如果MyFunction1 ()函数没有返回值则返回值为None， 　　 　　lambda匿名函数：使用过后被清除，没有名字 　　 　　 fileter()函数： 用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。 　　最终得出结果为true的新列表： 　　 　　 递归算法： 　　 递归算法求阶乘： 1 ###递归函数求阶乘 2 def jiecheng(number): 3 if(number == 1): 4 return 1 5 else: 6 return number*jiecheng(number-1) 7 number = int(input('请输入一个正整数：')) 8 print(number,'的阶乘为：',jiecheng(number)) 递归求阶乘 　　结果： 　　 　　

Python性能优化方案 从编码方面入手，代码算法优化，如多重条件判断有限判断先决条件(可看 《改进python的91个建议》) 使用Cython (核心算法, 对性能要求较大的建议使用Cython编写) 是python & c++的结合, 性能有数量级的提升 使用ast抽象语法树 根据python CAPI扩展, 编写c++ python加载器 (即使用加载器将python 代码转为c++执行) 如开源模块 py2c 推荐使用Cython进行核心算法的编写 注: cython 编译环境，需要vc++14.0 需要安装visual studio 17以上版本 安装cython: pip install cython 编写.py或者.pyx文件 .pyx文件可用python语法和Cython语法建议使用Cython语法 编译.pyx 文件为.pyd文件(二进制文件) 也是一种 python代码加密方案 执行编译 python setup.py build_ext --inplace # 编译命令 cython优化案例 Github 文档记录 cython 中文文档 python/C API Reference Manual extension option 说明 - py_limited_api 使用受限API 官方说明 链接其他库格式 官方说明参考 from distutils