python算法

一、 Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于 PHP 和 Perl 语言。 Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 Python 是面向对象语言 : 这意味着 Python 支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程 。 Python 是初学者的语言： Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。 ——————————————————————————————————————— 二、 Python 发展历史 Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的 , 这包括 ABC 、 Modula-3 、 C 、 C++ 、 Algol-68 、 SmallTalk 、 Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像 Perl 语言一样， Python

1 写在前面 最近在做机器学习项目的时候发现一本好书，《机器学习实战》， 介绍并实现机器学习的主流算法。 面向日常任务的高效实战内容， 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果 我们都知道，机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 入门建议参考《机器学习实战》，分为4个部分，分别是分类（有监督学习，包括KNN/决策树/朴素贝叶斯/逻辑斯蒂回归/svm/改变样本权重的bagging和adaboosting）、回归（有监督学习，线性回归、局部加权、特征维度比样本个数多时缩减系数，如岭回归、lasso等，树回归，这块掌握不太好）、无监督学习（kmeans、apriori/fp-growth）以及其他工具（PCA/SVD/MAPREDUCE）。 2 学习参考 《机器学习实战》高清中文版， 339页，带目录书签，文字可复制；高清英文版， 382页，带目录书签，文字可复制； 中英文两版对比学习。讲解详细并配有源代码。 本书百度云盘下载链接： 《机器学习实战》高清带标签PDF + 源码下载 3 本书目录 第1章　机器学习基础　　 1.1

python 基础 一.python介绍 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。 最新的TIOBE排行榜，Python已经占据世界第四名的位置， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。 TOP 10 编程语言 TIOBE 指数走势（ 2002-2018 ） 由上图可见，Python整体呈上升趋势，反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可！！！ Python可以应用于众多领域， 如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。 目前 Python 主要应 用领域： 云计算: 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox,豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib,

1 import random 2 import time 3 4 # 插入排序 5 def insertion_sort(arr, step): 6 for i in range(step, len(arr)): 7 for j in range(i, step - 1, -step): 8 if arr[j] < arr[j-step]: 9 arr[j], arr[j-step] = arr[j-step], arr[j] 10 else: 11 break 12 13 # 希尔排序：插入排序算法的优化算法 14 def shell_sort(arr): 15 length = len(arr) 16 step = 1 17 18 while step < length // 3: 19 step = 3 * step + 1 20 21 while step >= 1: 22 insertion_sort(arr, step) 23 step = step // 3 24 25 26 if __name__ == '__main__': 27 arr = [random.randint(0, 1000000) for _ in range(5000)] 28 print('待排序数组大小:', len(arr)) 29 start = time.time() 30

二叉树的遍历 树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访问，即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次，我们把这种对所有节点的访问称为遍历（traversal）。那么树的两种重要的遍历模式是深度优先遍历和广度优先遍历, 深度优先一般用递归，广度优先一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。 1.二叉树的节点表示以及树的创建 通过使用Node类中定义三个属性，分别为elem本身的值，还有lchild左孩子和rchild右孩子 树的创建,创建一个树的类，并给一个root根节点，一开始为空，随后添加节点 class Tree(object): """树类""" def __init__(self, root=None): self.root = root def add(self, elem): """为树添加节点""" node = Node(elem) # 如果树是空的，则对根节点赋值 if self.root == None: self.root = node else: queue = [] queue.append(self.root) # 对已有的节点进行层次遍历 while queue: # 弹出队列的第一个元素 cur = queue.pop(0) if cur.left_child == None: cur.left

最近邻方法是机器学习中一个非常流行的方法，它的原理很容易理解：邻近的数据点是相似的数据点，更可能属于同一分类。然而，在高维空间中快速地应用最近邻方法，却是非常有挑战性的工作。 全球最大的流媒体音乐服务商Spotify需要向上面的海量用户 推荐音乐 ，其中就用到了最近邻方法。也就是在高维空间、大型数据集上应用最近邻方法。 由于维度高、数据规模大，直接应用最近邻方法并不可行，因此，最佳实践是使用逼近方法搜索最近邻。这方面有不少开源库，比如Spotify开源的 Annoy 库。Annoy库的作者 Erik Bernh ar dsson在开发Annoy的过程中发现，尽管有成百上千的使用逼近方法搜索最近邻的论文，却很少能找到实践方面的比较。因此，Erik开发了 ANN-benchmarks ，用来评测 逼近最近邻（approximate nearest neighbor，ANN） 算法。 评估的实现 Annoy Spotify自家的C++库（提供Python绑定）。Annoy最突出的特性是支持使用 静态索引文件 ，这意味着 不同进程可以共享索引 。 FLANN 加拿大英属哥伦比亚大学出品的C++库，提供C、MATLAB、Python、Ruby绑定。 scikit-learn 知名的Python机器学习库scikit-learn提供了 LSHForest 、 KDTree 、 BallTree

合并字典：请合并下面两个字典 a = {"A"：1,"B"：2},b = {"C"：3,"D"：4} dict1 = {"A": 1, "B": 2} dict2 = {"C": 3, "D": 4} # 方式一 **表示打散 print({**dict1, **dict2}) # * ** 都表示打散可迭代对象 # 方式二 update方法 dict1.update(dict2) # 合并字典 元组操作：如何把元组 ("a","b") 和元组 (1,2)，变为字典 {"a"：1,"b"：2} # zip的使用 a = ("a", "b") b = (1, 2) print(dict(zip(a, b))) 交换字典的键和值 dict1 = {"A": 1, "B": 2} res = {k: v for v, k in dict1.items()} print(res) 我们知道对于列表可以使用切片操作进行部分元素的选择，那么如何对生成器类型的对象实现相同的功能呢？ Python交换两个变量的值 a,b=b,a 这个不是元组解包，在栈的顶端做两个值的交换。 read()/readline()/readlines() with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() print(text) with

原文链接 一、陈述 1，我到底能用Python做什么？ 我观察注意到Python三个主要流行的应用： 网站开发； 数据科学――包括机器学习，数据分析和数据可视化； 做脚本语言。 二、网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码（后端代码），这些代码将在你的服务器上运行，与用户的设备和浏览器截然相反（前端代码）。像Django和Flask这样基于Python网站框架最近在网页开发中变得流行起来。 1，为什么我需要一个网站框架？ 因为网站框架将会更容易的建立后端的共同逻辑。这包括将不同的URL映射到Python的代码块，处理数据库，以及生成用户在浏览器上看到的HTML文件。 2，我应该使用哪一个Python网站框架？ Django和Flask这两个框架在使用Python做网站开发最受欢迎，如果你是刚开始学习，我推荐使用其中的一种。 3，Django与Flask两者之间有什么不同？ Gareth Dwyer写了一篇关于这个话题的优秀文章，我在这里引用一下： 主要的区别： Flask提供简易、灵活和细致纹理控制，这是不武断的（它可以让你决定如何实现事情）。 Dijango提供详尽的体验：你将得到一个管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)和应用程序和项目的目录结构。 你也许应该选择： Flask，如果你专注于经验和和学习机会，或者如果你想更多的管理组件的使用（例如

1、 sort ( * , key=None , reverse=False ) sort（）接受两个参数，这两个参数只能通过关键字（关键字参数）传递。 参数key： 带一个参数 的函数（排序时， 会依次传入列表的每一项 ，作为该函数的参数）。该函数用于在 比较排序之前 进行的操作，e.g：每个字符串 比较之前 ，需要统一小写。默认值None，说明每次比较排序之前不对 比较项 进行任何操作。 >>> test=["A","a","E","W","o"] >>> test.sort() >>> test ['A', 'E', 'W', 'a', 'o'] >>>>>> test.sort(key=lambda x:x.lower())>>> test['A', 'a', 'E', 'o', 'W']>>> 　　key还可以是 比较函数functools.cmp_to_key(func)， >>> from functools import cmp_to_key>>> test=[[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]>>> myKey=cmp_to_key(lambda x,y:y[0]-x[0] if x[0]!=y[0] else x[1]-y[1]) #x 代表后面的数 y代表前面的数>>> test.sort(key=myKey)>>>

下载地址： 网盘下载 《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。 《python计算机视觉编程》适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。 Jan Erik Solem 瑞典隆德大学副教授（数学成像小组），Polar Rose公司创始人兼CTO，计算机视觉研究者，Python爱好者，技术图书作家，经常出席各种计算机视觉、图像分析、机器智能等国际会议并发表演讲。他主要关注3D重建、变分问题与优化、图像分割与识别、形状分析，有多年Python计算机视觉教学、研究和行业应用经验，技术博客为 http://www.janeriksolem.net 。另著有Computing with Python: An Introduction to Python for Science and Engineering一书。 下载地址： 网盘下载 原文： https://www.cnblogs