python算法

一、算法 1、概念 算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 2、算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成 3、算法的复杂度： 　　1、衡量标准： 　　　　算法在计算机执行中所消耗的时间 　　　　算法在执行中所占用的资源的大小，如：内存空间的占用大小 　　　　算法的易理解性，易实现性 　　2、算法在计算机执行中消耗的时间 　　　　跟时间有关的因素： 　　　　数据输入的时间 　　　　算法编译成可执行程序的时间 　　　　计算机执行每条指令的时间 　　　　算法语句重复执行的次数 4、时间复杂度的几条基本计算规则 基本操作，即只有常数项，认为其时间复杂度为O(1) 顺序结构，时间复杂度按加法进行计算 循环结构，时间复杂度按乘法进行计算 分支结构，时间复杂度取最大值 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项

学习编程关键是要找到一种合适的语言，那么编程语言那么多，该如何选择?下面 IT培训网 为大家分享一篇关于编程语言选择的文章，希望能给你带来帮助! 编程语言选择学哪个好? 1、java-大众化的编程语言 Java是历史最悠久的编程语言之一。Java可谓是Web应用程序、桌面程序、操作系统及更多系统的立足之本。这种面向对象、基于类的编程语言广泛使用;此外，它也是最受欢迎的语言之一。 2、python-最好的编程语言 Python 是一种模块化的、易于学习的、面向对象的解释型计算机程序设计语言。Web应用、用户界面、数据分析、数据统计——无论是什么问题，Python都有框架可以解决。用Python编写的许多开源库能够实现数据科学广泛使用的一些核心的机器学习算法。 最近，由于对大数据分析和机器学习算法的需求的增长，对Python的需求也在快速增长。数据科学家也将其当作筛选大型数据集的一个关键工具。 3、C/C++ C和C++都是优秀的入门编程语言。如果你对游戏开发很有兴趣，C++是一种优秀的入门语言，因为除了Web开发应用程序、移动应用程序和桌面应用程序外，它还经常用于开发游戏和游戏引擎。 C和C++都不仅仅为编程提供了入门知识，还为整个计算机学提供了入门知识。即便你将注意力集中在其他编程语言上，C/C++提供的基础性知识也很有价值。 不过，C++在最初阶段对初学者来说可能颇具挑战性

1. 序列化模块 什么是序列化呢? 序列化的本质就是将一种数据结构（如字典、列表)等转换成一个特殊的序列（字符串或者bytes）的过程就叫做序列化。 为什么要有序列化模块？ 如果你写入文件中的字符串是一个序列化后的特殊的字符串，那么当你从文件中读取出来，是可以转化回原数据结构的。 作用及用途 序列化模块就是将一个常见的数据结构转化成一个特殊的序列，并且这个特殊的序列还可以反解回去。它的主要用途： 文件读写数据 ， 网络传输数据 。 1.1 json序列化(很重要) 不同语言都遵循json数据转化格式，即不同语言都使用的特殊字符串。 json序列化只支持部分Python数据结构：dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None json模块 json模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串，并且也可以反序列化还原回去。 上面介绍我已经说过了，序列化模块总共只有两种用法，要不就是用于网络传输的中间环节，要不就是文件存储的中间环节，所以json模块总共就有两对四个方法： 用于网络传输：dumps、loads 用于文件写读：dump、load dumps、loads 将字典类型转换成字符串类型 import json dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = json.dumps(dic

与官方文档完美匹配的中文文档，请访问 https://www.studyai.cn 与官方文档完美匹配的中文文档，请访问 https://www.studyai.cn Logo 首页 安装 文档 案例 Fork me on GitHub Previous scikit-learn 教程 Next 用于科学数据处理的统计学习教程 Up scikit-learn 教程 scikit-learn v0.20.1 其他版本 该中文文档由人工智能社区的Antares翻译! 使用 scikit-learn 介绍机器学习 机器学习：问题设置 加载示例数据集 学习和预测 模型持久化 规定或约定(Conventions) 类型转换 再次训练和更新参数 多分类拟合 vs. 多标签拟合 使用 scikit-learn 介绍机器学习 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习<https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning> _ 词汇， 并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 通常，我们的学习问题(learning problem)要考虑一个包含n个样本 (samples) 的数据集合，然后尝试预测未知数据的某个或某些属性。 如果每个样本不止一个数字，则称其具有若干属性(attributes)或特征

支持向量机（SVM）是一组用于分类、回归和异常值检测的有监督学习方法。 SVMs： LinearSVC, Linear SVR, SVC, Nu-SVC, SVR, Nu-SVR, OneClassSVM 支持向量机的优点是： 高维空间中的有效性。 在维数大于样本数的情况下仍然有效。 在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），因此它也是内存有效的。 多功能：可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了常见核函数，但也可以自定义核函数。 支持向量机的缺点包括： 如果特征数远大于样本数，通过选择核函数和正则项避免过拟合是至关重要的。 支持向量机不直接提供概率估计，这些计算使用计算量大的的5折-交叉验证。 最简单分类超平面，1维：x=0，2维：x1+x2=0 当θTXi与 θTX值大于1时，也就是距离分类边界大于1，此时无损，损失为1 - ||θTXi - θTX||，下限为0无上限。 import time import numpy as np import scipy.io as scio import pandas as pd from numpy import newaxis #from pylab import * #包含了NumPy和pyplot常用的函数 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import svm

数据分析介绍 数据分析是什么? 数据分析能干什么? 为什么利用Python进行数据分析? 数据分析过程概述 常用库简介 一 、数据分析是什么 在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。 二、数据分析能干什么 对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子： 淘宝可以观察用户的购买记录、搜索记录以及人们在社交媒体上发布的内容选择商品推荐 股票可以根据相应的数据选择买进卖出 今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法当中 爱奇艺可以为用户提供个性化电影推荐服务 其实数据分析不仅可以完成像以上这样的推荐系统，在制药行业也可运用数据分析来预测什么样的化合物更有可能制成高效药物等 所以说数据分析绝对是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据方式太多了，这么多的数据，只要我们拥有数据分析的技能，绝对可以应付任何岗位上的工作。 三 、为什么利用Python进行数据分析 Python的代码语法简单易学 Python可以很容易的整合C、C++等语言的代码 Python有大量用于科学计算的库 Python不仅可以用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统 四 、数据分析过程概述 4.1 提出问题 在真正的工作场景下，往往我们需要的处理的是多个庞大的数据集还有可能是类型完全不同的数据

1：快速排序 思想： 任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。 一趟快速排序的算法是： 1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给 key ，即 key =A[0]； 3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于 key 的值A[j]，将A[j]赋给A[i]； 4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于 key 的A[i]，将A[i]赋给A[j]； 5）重复第3、4步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于 key ,4中A[i]不大于 key 的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。 注意： 快速排序不会直接得到最终结果，只会把比k大和比k小的数分到k的两边。（你可以想象一下i和j是两个机器人，数据就是大小不一的石头，先取走i前面的石头留出回旋的空间，然后他们轮流分别挑选比k大和比k小的石头扔给对面，最后在他们中间把取走的那块石头放回去，于是比这块石头大的全扔给了j那一边，小的全扔给了i那一边

冒泡排序 原理： 取序列的第一个元素，与序列剩余的元素比较，如果第一个元素大于剩余序列的某个元素，那么就交换他们的位置。 代码展示： 1 L = [26,54,93,17,77,31,44,55,20] 2 3 def maopao(list): 4 for i in range(len(list)): 5 for g in range(i+1,len(list)): 6 if list[i] > list[g]: 7 list[i],list[g] = list[g],list[i] 8 print(list) 选择排序 原理： 首先在未排序的序列中找到最小或最大的元素，存放到序列的起始或末尾位置，然后在从剩余未排序元素中继续寻找最小或最大的元素，然后放到剩余未排序序列的起始或者末尾位置。 代码展示： 1 def xuanze(list): 2 n = len(list) 3 while n > 0 : 4 list[list.index(max(list[:n]))],list[n-1]=list[n-1],list[list.index(max(list[:n]))] 5 n -= 1 6 print(list) 来源： https://www.cnblogs.com/marslyn/p/11374328.html

第三章 成为高手前必须知道的一些基础知识 3.1 变量 一个值的名字，存储在内存中，我把把这块内存称为变量，大多数语言，把这个过程称之为，给变量赋值，把值存储在变量中。 Python这里的做法稍有不同，他不是把值存储在变量中，更像是把名字，贴在值的旁边。 变量之所以叫变量是因为是可变的。 变量是可以相加的，其实就是字符串的拼接。 3.2 字符串 如果是两个数字相加，Python会直接告诉你结果，如果是字符串相加，就变成字符串的拼接了。 创建字符串，就要在字符两边加上引号，单引号，双引号都可以，但是必须成对出现。遇到需要输出一些特殊符号的，需要转义。 3.3 原始字符串 针对反斜杠好像是一个好东西，但是\now 缺出现了意外，因为\n 刚好是换行符，所以使用反斜杠来转义反斜杠也可以，但是Python还有一种更简洁的方法，就是使用原始字符串，只需要在字符的前加一个英文字符r即可 3.4 长字符换 """ """ ''' ''' 3.5 改进之前的游戏，大致三个方面。 （1）当用户猜错，给点提示。 （2）每运行一次只能猜一次，提供三次机会，至少三次。 （3） 每次运行答案都是随机出现。 3.6 条件分支 if 条件: 　　条件为真 执行的操作 else： 　　条件为假的操作 if guess == secret: 　　.... else: 　　if guess > secret: 　　　

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/347 "首先，归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。拿到一个长数组，将其不停的分为左边和右边两份，然后以此递归分下去。然后再将它们按照两个有序数组的样子合并起来。这样说起来可能很难理解，所以 图就来了： 归并排序将数组以中间的值进行拆分，最后分到最细之后再将其使用对两个有序数组进行排序的方法对其进行排序。 两个有序数组排序的方法则非常简单，同时对两个数组的第一个位置进行比大小，将小的放入一个空数组，然后将放入空数组的那个位置的指针往后移一个，然后继续和另外一个数组的上一个位置进行比较，以此类推。到最后任何一个数组先出栈完，就将另外一个数组里的所有元素追加到新数组后面。 递归拆分的时间复杂度是logN，进行两个有序数组排序的方法复杂度是N，所以该算法的时间复杂度是N*logN，即NlogN。 Python代码示例： lst = [2, 5, 7, 8, 9, 1, 3, 4, 6] def merge_sort(lst, low, high): # 不断递归调用自己，直至拆分成单个元素的时候返回这个元素，不再拆分 if low < high: # 取拆分的中间位置 mid = (low + high) // 2 merge_sort(lst, low, mid) # 左 merge_sort(lst, mid