python算法

机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。 此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。 可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。 《深入浅出Python机器学习》PDF，280页，带书签目录，文字可以复制。作者：段小手 链接：https://pan.baidu.com/s/190akYDCeyIyl1CFiiVguLw 提取码：5woj 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 添加描述 添加描述 添加描述 《深入浅出Python机器学习》内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。 《深入浅出Python机器学习》采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。 在本文中，我们将会介绍 30 个简短的代码片段，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。 下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。 def all_unique ( lst ): return len ( lst ) == len ( set ( lst )) x = [ 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] y = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] all_unique ( x ) # False all_unique ( y ) # True 检测两个字符串是否互为变位词（即互相颠倒字符顺序） from collections import Counter def anagram ( first , second ): return Counter ( first ) == Counter ( second ) anagram ( "abcd3" , "3acdb" ) # True 以下代码段可用来检查对象的内存使用情况。 import sys variable = 30 print (

哈希表 为了快速的定位到某个元素，科学家给每个元素一个“逻辑下标”，然后直接找到元素，哈希表就是这种实现，他通过一个哈希函数来计算一个元素应该放在哪，当然对于特定的某个元素，哈希函数每次计算的下标必须一样才可以，而且范围不能超出给定数组的长度。 假如我们有一个数组t 包含m=13个元素，我们可以定义一个简单的哈喜函数h(key) = key%m 这里取模函数使得h(key)的结果不会超出数组长度的下标，分别插入以下元素 756,431,142,579,226,903,338 哈希冲突：经过hash算法计算，发生了下标的冲突，该下标下的当前值，会有一个链接，指向发生冲突的值（链接法），缺点，如果冲突比较多，查找时就不是O(1)的时间复杂度 还有一种叫 开放寻址法：他的基本思想是当一个槽被占用的时候，采用一种方式来来找到下一个槽，根据找下一槽的方式不同，分为： 线性探查：当槽被占用，找下一个可用的槽 二次探查：当槽被占用，以二次作为偏移量 双重散列：重新计算哈希结果 python使用的是二次探查法，他的意思就是如果遇到冲突，我们就在原始的位置上增加i 平方 装载因子： 已经被使用的槽数比上总槽数 当空间不够用时，我们就定义一个负载因子的概念，比如插入了8个元素，总槽数为13，就是8/13约等于0.62 。通常来说当负载因子小于0.8，就要新开辟空间，并且重新进行散列 冲哈喜

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冒泡排序 所谓冒泡，就是将元素两两之间进行比较，谁大就往后移动，直到将最大的元素排到最后面，接着再循环一趟，从头开始进行两两比较，而上一趟已经排好的那个元素就不用进行比较了。（图中排好序的元素标记为黄色柱子） 冒泡排序动图演示 上python代码： 1 def bubble_sort ( items ): 2 for i in range ( len ( items ) - 1 ): 3 for j in range ( len ( items ) - 1 - i ): 4 if items [ j ] > items [ j + 1 ]: 5 items [ j ], items [ j + 1 ] = items [ j + 1 ], items [ j ] 6 return items 7 8 9 list1 = [ 2 , 1 , 9 , 11 , 10 , 8 , 7 ] 10 print ( bubble_sort ( list1 )) 输出结果： 1 [ 1 , 2 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 ] 这是冒泡排序最普通的写法，但你会发现它有一些不足之处，比如列表：[1,2,3,4,7,5,6]，第一次循环将最大的数排到最后，此时列表已经都排好序了，就是不用再进行第二次、第三次... 冒泡排序优化一： 设定一个变量为False，如果元素之间交换了位置

python语言现在很流行了，除了用在学校，也用在很多行业。python学起来较为简单，语法容易理解，也可用于数据分析。 国内的教材推荐看《疯狂python讲义》，对比国外也有很多好的参考，《python核心编程第3版》值得学习。 《疯狂Python讲义》涵盖了网络编程、数据分析、网络爬虫等大量企业实用的知识。系统讲解了Python的基本语法结构、Python的函数编程、Python的类和对象、模块和包、异常处理等核心语法；介绍Python常用的内置模块和包，包括Python的JSON、正则表达式支持、容器相关类、collections包、Tkinter GUI编程、IO编程、数据库编程、并发编程、网络通信编程等内容；介绍Python开发工程化方面的内容，包括如何为Python程序编写符合格式的文档注释、提取文档注释生成帮助文档，为Python程序编写测试用例，程序打包等内容；引入了pygame、Matplotlib、Pygal、Scrapy这些第三方的包，通过项目介绍了Python游戏开发、大数据展示、网络爬虫等热门技能，尤其是网络爬虫和大数据展示。 《疯狂Python讲义》PDF，633页，带书签目录，文字可以复制。配套习题解答；配套源代码。 提取码: 3eaw 课后习题共包括110道循序渐进的Python练习题（面试题），可通过这些练习题巩固所学、为面试做准备。

崔先生的博客 阅读数：240 2018-08-03 前言 Python 是一门兼具简单与功能强大的编程语言。你无须浪费时间去造轮子，它会让我们专注于如何去解决问题。它的灵活性、易用性、简洁性、丰富的资源使得它广泛应用在不同领域。近年来，随着人工智能的浪潮汹涌来袭，python当之无愧成了大家的宠儿，当然，在你简历上如果写着你会python，那么，面试官就会问你很多有关python语言的小问题，为了便于自己复习，笔者特意整理了python面试题系列（习题难易程度和顺序无关），希望在帮到自己的同时也帮到广大编程爱好者或者求职者。 话不多说，直接上题： 面试题 1.Python里面search()和match()的区别？ match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none。 2.Python里面如何生成随机数？ import random random.random() 它会返回一个随机的0和1之间的浮点数 global 语句被用来声明 x 是全局的――因此，当我们在函数内把值赋给 x 的时候，这个变化也反映在我们在主块中使用 x 的值的时候。你可以使用同一个 global 语句指定多个全局变量。例如

一、高德软件有限公司python试题及答案 1. 在python中, list, tuple, dict, set有什么区别, 主要应用在什么样的场景? 定义: mylist = [1, 2, 3, 4, 'Oh'] mytuple = (1, 2, 'Hello', (4, 5)) mydict = {'Wang' : 1, 'Hu' : 2, 'Liu' : 4} myset = set(['Wang', 'Hu', 'Liu', 4, 'Wang']) 前每日优鲜python全栈开发工程师开始辅导python啦 2. 静态函数, 类函数, 成员函数、属性函数的区别? 定义: 属性函数：通过@property把一个方法变成一个静态属性。 具体应用: 日期的方法, 可以通过实例化(__init__)进行数据输出, 传入参数self; 可以通过类的方法(@classmethod)进行数据转换, 传入参数cls; 可以通过静态方法(@staticmethod)进行数据验证; 2.1静态方法举例： 1 class People(object): 2 Name="类变量名" 3 def __init__(self,name): 4 self.name=name 5 @staticmethod 6 def run(self): 7 print("%s is a staticmethod"

　　一、评估算法的方式分两种，一种是分类算法的评估，一种是回归算法的评估。为什么要分两种呢，因为分类算法中可以通过 准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC 来评估算法的准确度。但是在预测值的时候是没有办法去获得这个准确值（比如分类对了，那就对了，错了就是错了，可以通过对错来统计准确率），那么回归算法的方式，就通过 均方误差 来确认算法的准确度。 　　二、分类算法的评估（以K-近邻算法来说） knn = KNeighborsClassifier ( n_neighbors = 5 ) knn . fit ( x_train , y_train ) y_predict = knn . predict ( x_test ) print ( "预测值：" , y_predict ) # 5、评估 # 评估 score = knn . score ( x_test , y_test ) print ( "准确率：" , score ) 　　说明：可以通过 predict() 函数来预测结果 　　　　 source() 来出来预测准确率（理解为真实预测数据/所有数据） 　　其中还有其他的值的算法过程，和进准率差不多。　 　　数据： 　　 预测值 0 预测值 1 　　 真实值 0 TN FP 　　 真实值 1 FN TP 　　 精准率（ precision ）： 　　 TP 　

def extendList(val, list=[]): list.append(val) return list list1 = extendList(10) list2 = extendList(123,[]) list3 = extendList('a') print "list1 = %s" % list1 print "list2 = %s" % list2 print "list3 = %s" % list3 怎样修改extendList的定义能够产生以下预期的行为? 上面代码输出结果将是： list1 = [10, 'a'] list2 = [123] list3 = [10, 'a'] 很多人都会误认为list1=[10]，list3=[‘a’],因为他们以为每次extendList被调用时，列表参数的默认值都将被设置为[].但实际上的情况是，新的默认列表只在函数被定义的那一刻创建一次。 当extendList被没有指定特定参数list调用时，这组list的值随后将被使用。这是因为带有默认参数的表达式在函数被定义的时候被计算，不是在调用的时候被计算。因此list1和list3是在同一个默认列表上进行操作（计算）的。而list2是在一个分离的列表上进行操作（计算）的。（通过传递一个自有的空列表作为列表参数的数值）。 extendList的定义可以作如下修改。 尽管