python算法

最近一段时间学习了python，发现python真是个强大，强大到和Matlab相媲美。为了熟悉python，将之前的各种排序算法用python实现了一下。 常用的时间复杂度为O(n^2)的排序算法有冒泡排序，插入排序和选择排序，时间复杂度为O(nlog2(n))的算法有快速排序，归并排序和堆排序， 这里的快速排序的初始比较值partition是随机给定的，在用python进行编写时能更清楚的理解整个排序算法的过程。 1 import random 2 def BubbleSort(num): 3 n=len(num) 4 for i in range(0,n): 5 for j in range(i,n): 6 if num[i]>=num[j]: 7 num[i],num[j]=num[j],num[i] 8 return num 9 def SelectSort(num): 10 for i in range(0,len(num)): 11 mindex=i 12 for j in range(i,len(num)): 13 if num[mindex]>num[j]: 14 mindex=j 15 num[mindex],num[i]=num[i],num[mindex] 16 return num 17 def InsertSort(num): 18 for i in

名称修饰 java和C#等其他高级语言中都有private关键字来修饰一个属性或字段是私有的，但是python中并没有private，而是有个与它接近的概念旧式名称修饰。每当在一个属性前面加上__前缀，解释器就会立刻将其重命名： 直接访问会抛异常 利用dir函数查看内部属性 python内部会把__前缀的属性重命名为【_类名+属性名】；因此在python中如果一个属性不是共有的就约定使用双下划线__为前缀，它不会调用任何名称修饰的算法，只是说名这个属性是该类的私有属性。 幸运的是python中还有其他机制类构建类的私有和共有代码，即使用描述符和property这些POP设计的关键特性 什么是描述符 python描述符是一个“绑定行为”的对象属性，在描述符协议中，它可以通过方法重写属性的访问。这些方法有 __ get__(), __ set__(), 和__delete__()。如果这些方法中的任何一个被定义在一个对象中，这个对象就是一个描述符 它是一个类，定义了另一个类的访问方式，即一个类可以将属性管理托管给另一个类 描述符协议 描述符类基于3个特殊方法，这3个方法组成了描述符协议 __ set__（self,obj,type=none）设置属性时调用，也称为setter __ get__(self,obj,value) 读取属性时调用，也称为getter __ delete__

　　Python和人工智能有着怎样的关系?人工智能是现在非常流行的领域，而Python是非常不错的编程语言，提及两者他们之间有着怎样的联系?接下来老男孩教育为大家介绍一下吧。 　　其实提及到人工智能我们就会想到Python语言，尤其是对于初学者来说都认为人工智能和Python属于等号关系，其实Python是一种计算机程序语言，是一种动态、面向对象的脚本语言，起初用于编写自动化脚本，随着版本更新和功能增加，也可以从事独立、大型的项目开发。 　　人工智能简单的来说就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中实现自动化，所以说这两者之间的概念是完全不同的。 　　人工智能和Python的关系就是在于，学习人工智能的时候Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不是完全依靠Python进行，真正起到作用的也是许多复杂的程序所在的。 　　当我们深入人工智能领域的时候，会涉及很多复杂的供需，还要写C++代码，这个时候每个程序员都不想要搞复杂的东西，面对五花八门的东西也非常的麻烦。而利用Python是非常不错的选择，也是相对于好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。 　　那么为什么要学习Python语言?用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算。现在使用Python的人有很多，大型公司也都在使用Python

Python简介 Python官方的介绍是： Python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。 Python是一种解释型语言、交互式语言、面向对象语言 创始人 ：吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），荷兰人。人称“龟叔” 名称来源 ：龟叔是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python's Flying Circus）的爱好者 创造初衷 ：龟叔想设计一种基于C和shell之间、功能全面、易学易用、可拓展的语言。 设计哲学 ：“优雅”、“明确”、“简单” 开发哲学 ：“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事” Python格言 ： >>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested.

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j) （图1） （图2） （图3） 1）相似度： 点j作为点i的聚类中心的能力，记为S(i,j)。一般使用负的欧式距离，所以S(i,j)越大，表示两个点距离越近，相似度也就越高。使用负的欧式距离，相似度是对称的，如果采用其他算法，相似度可能就不是对称的。 2）相似度矩阵：N个点之间两两计算相似度，这些相似度就组成了相似度矩阵。如图1所示的黄色区域，就是一个5*5的相似度矩阵(N=5) 3) preference：指点i作为聚类中心的参考度(不能为0)，取值为S对角线的值(图1红色标注部分)，此值越大，最为聚类中心的可能性就越大。但是对角线的值为0，所以需要重新设置对角线的值，既可以根据实际情况设置不同的值，也可以设置成同一值。一般设置为S相似度值的中值。(有的说设置成S的最小值产生的聚类最少，但是在下面的算法中设置成中值产生的聚类是最少的) 4

一、python介绍 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum） 目前python主要应用领域： ·云计算 ·WEB开发 ·科学运算、人工智能 ·系统运维 ·金融：量化交易，金融分析等，作为动态语言的python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛 ·图形GUI python是一门什么样的语言？ 编程语言主要从以下几个角度进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言。 编译型和解释型 编译型，如：c,c++,其实它和汇编语言是一样的：也是有一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换，生成相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就成为编译（Compile），而负责编译的程序自然就成为编译器（Compiler）。如果我们写的程序代码都包含在一个源文件中，那么通常编译之后就会直接生成一个可执行文件，我们就可以直接运行了。对于较复杂的项目，为了方便管理，我们通常把代码分散在各个源文件中，作为不同的模块来组织。这时编译各个文件时就会生成目标文件（Object file）而不是前面说的可执行文件。一般一个源文件的编译都会对应一个目标文件。这些目标文件里的内容基本上已经是可执行代码了，但由于只是整个项目的一部分，所以我们还不能直接运行。待所有的源文件的编译都大功告成，我们就可以最后把这些半成品的目标文件

编程范式 　　编程是程序员用特定的语法+数据结构+算法组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程，一个程序是程序员为了得到一个任务结果而编写的一组指令的集合，正所谓条条大路通罗马，实现一个任务的方式有很多种不同的方式， 对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别，即为编程范式。 不同的编程范式本质上代表对各种类型的任务采取的不同的解决问题的思路， 大多数语言只支持一种编程范式，当然也有些语言可以同时支持多种编程范式。 两种最重要的编程范式分别是面向过程编程和面向对象编程 面向过程编程 　　面向过程编程最易被初学者接受，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，即：将之前实现的代码块复制到现需功能处。 程序从上到下一步步执行，一步步从上到下，从头到尾的解决问题 。基本设计思路就是程序一开始是要着手解决一个大的问题，然后把一个大问题分解成很多个小问题或子过程，这些子过程再执行的过程再继续分解直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决。 这样做的问题也是显而易见的，就是如果你要对程序进行修改，对你修改的那部分有依赖的各个部分你都也要跟着修改， 随着程序越来越大， 这种编程方式的维护难度会越来越高。 所以我们一般认为， 如果你只是写一些简单的脚本，去做一些一次性任务，用面向过程的方式是极好的，但如果你要处理的任务是复杂的，且需要不断迭代和维护的

3 月，跳不动了？>>> scikit-learn简介 scikit-learn 是Python最为流行的一个机器学习库。它具有如下吸引人的特点： 简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现； 基于NumPy,SciPy,以及matplotlib，从数据探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现； 开源，有非常丰富的学习文档。 尤其是当我们要进行多种算法的效果对比评价，这种一体化实现的优势就更加能够凸显出来了。 既然 scikit-learn 模块如此重要，废话不多说，下面马上开搞！ 项目组织及文件加载 项目组织 工作路径：`D:\my_python_workfile\Thesis\sklearn_exercise` |--data：用于存放数据 |--20news-bydate：练习用数据集 |--20news-bydate-train：训练集 |--20news-bydate-test：测试集 文件加载 假设我们需要加载的数据，组织结构如下： container_folder/ category_1_folder/ file_1.txt file_2.txt ... file_42.txt category_2_folder/ file_43.txt file_44.txt ... 可以使用以下函数进行数据的加载： sklearn.datasets.load

注意：我用的python2.7，大家如果用Python3.0以上的版本，请记得在print()函数哦！如果因为版本问题评论的，不做回复哦！！！ 1.题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。 程序源代码： ​ - - coding: UTF-8 - - for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1,5): if (i != j) and (i != k) and (j != k): print i,j,k 1 2 3 4 5 6 2.题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ 程序分析：请利用数轴来分界，定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。 方法一:

大家在学习Python的时候，有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”，对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题，因为按照Python课程大纲来，一般都不会有什么问题，而对于自学Python来说，那就比较难掌握，冒然出去找工作非常容易受打击，从而失去学习Python的信心。接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手。 一、确立目标、了解需求 做什么事情都要先确定好目标，才不至于迷失方向。我们就是Python爬虫工程师为职位目标。 在一些国内大型的招聘网上找到相关的职位要求： 在这里还是提醒下，很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人解答容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python实战教程免非下,，一起相互监督共同进步！接下来我们可以得出以下几点： 1、 python 不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项 2、 大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术；广度就是分布式、云计算等等，这都是加分项 3、 爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验