python算法

随着人工智能的快速发展，Python成为目前互联网技术开发领域使用率增长最快的编程语言。同时，更因为Python入门简单，薪资水平高，而吸引了越来越多的人加入。那么Python语言都有哪些优势和劣势呢？下面我给大家分析一下。 Python编程语言的优势： 1.简单：Python是一种简捷的编程语言，代表简单主义思想。 2.易用：Python简单容易上手，语法简单文档也非常明确易懂。 3.速度快：运行速度快，因为Python中的标准库和第三方库都是C语言编写的，所以很快。 4.免费、开源：Python是一款FLOSS(自由/源代码软件)之一，使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。 5.高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 6.可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。 7.解释性：Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。 8.面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。 9.可扩展性

树 (tree) 是一种非常高效的非线性存储结构。树，可以很形象的理解，有根，有叶子，对应在数据结构中就是根节点、叶子节点，同一层的叶子叫兄弟节点，邻近不同层的叫父子节点，非常好理解。 注：定义来自百度百科。 其他概念解释 二叉树 ，就是每个节点都至多有二个子节点的树。 满二叉树 ，就是除了叶子节点外，每个节点都有左右两个子节点，这种二叉树叫做满二叉树。 完全二叉树 ，就是叶子节点都在最底下两层，最后一层叶子节都靠左排列，并且除了最后一层，其他层的节点个数都要达到最大，这种二叉树叫做完全二叉树。 在接下来的内容里，我们将逐步介绍二叉树的具体功能是如何实现的。 思路： 先定义一个节点 node 类，存储数据 data 和左子节点 left 以及 右子节点 right。 再实现二叉树 binary_tree 的类，应至少有以下属性和函数： 属性：有一个根节点（root) , 它是 node 类。 函数：添加子节点 add ，返回父节点 get_parent，删除子节点 delete。 步骤如下： 1. 创建 Node 类 创建一个 Node 的类，作为基础数据结构：链点，并初始化对应的内参。 具体实现代码如下： class Node(object): def __init__(self,item): self.item = item #表示对应的元素 self.left=None

No.1 一切皆对象 众所周知，Java中强调“一切皆对象”，但是 Python 中的面向对象比Java更加彻底，因为Python中的类(class)也是对象，函数（function）也是对象，而且Python的代码和模块也都是对象。 Python中函数和类可以赋值给一个变量 Python中函数和类可以存放到集合对象中 Python中函数和类可以作为一个函数的参数传递给函数 Python中函数和类可以作为返回值 Step.1 # 首先创建一个函数和一个Python3.x的新式类 class Demo(object): def __init__(self): print("Demo Class") # 定义一个函数 def function(): print("function") # 在Python无论是函数，还是类，都是对象，他们可以赋值给一个变量 class_value = Demo func_value = function # 并且可以通过变量调用 class_value() # Demo Class func_value() # function Step.2 # 将函数和类添加到集合中 obj_list = [] obj_list.append(Demo) obj_list.append(function) # 遍历列表 for i in obj_list: print

为什么学python 答题路线：a、python的优点，b、python的应用领域广 具体： 优点 1、python语法非常优雅，简单易学 2、免费开源 3、跨平台，可以自由移植 4、可扩展，可嵌入性强 5、第三方库丰富 应用领域 1、在系统编程中应用广泛，比如说shell工具。 2、在网络爬虫方面功能非常强大，常用的库如scrapy，request等 3、在web开发中使用也很广泛，如很多大型网站都用python开发的，如ins，youtube等，常用的框架如django，flask等 4、python在系统运维中应用广泛，尤其在linux运维方面，基本上都是自动化运维。 5、在人工智能，云计算，金融等方面也应用非常广泛。 通过什么途径学习python 通过看官方文档 通过哔哩哔哩上的视频教程 通过百度查资料 通过买python相关方面的书 公司线上和开发环境使用的什么系统 线上用的centos和Ubuntu系统 开发环境用的windows，mac，还有Ubuntu。 python和java、php、c、c#、c++ 等其他语言对比？ Java C# PHP Python (开发效率高)，这些语言本身不需要你去管理内存了。它们都有自己的虚拟机，对于开辟内存、释放内存都由这个虚拟机处理。 C 和 Python、Java、C#等C语言： 代码编译得到 机器码

1.在python2 中导入未来的支持的语言特征中division(精确除法)，即from __future__ import division ，当我们在程序中没有导入该特征时，"/"操作符执行的只能是整除，也就是取整数，只有当我们导入division(精确算法)以后，"/"执行的才是精确算法。 2.但是在python3中已经支持了精确算法，所以无需再导入division(精确算法)： 来源： https://www.cnblogs.com/feiquan/p/11359672.html

爬取沪深所有股票数据并生成Excel文件 一、分析需求 1、对于沪深两市的各只股票，获取其：‘股票代码’, ‘股票名称’, ‘最高’, ‘最低’, ‘涨停’, ‘跌停’, ‘换手率’, ‘振幅’, '成交量’等信息； 2、将获取的信息存放在Excel文件中，股票信息属性作为表头，每只股票信息作为表格的一行，每个单元格存放一个信息。 #程序运行结果如下： 二、分析需求并设计算法 1、确定爬取的网站 　　选取网站的原则有以下三点： 　　①网站包含所有沪深股票信息； 　　②网站robots协议允许非商业爬虫； 　　③网站的源代码是脚本语言，而非JavaScript； 　　综上三点，我们最终选取网站为： 股城网 　　 2、选择爬取的工具 　　本例使用python爬取信息，并引用以下三方库： 三方库名称 功能简介及在本例中的作用 requests 用于http请求的模块，可以获取HTML；本例用于获取股城网HTML BeautifulSoup4 解析、遍历、维护“标签树”(例如html、xml等格式的数据对象)的功能库；本例用于解析目标对象，获得股票信息。 re 有强大的正则表达式工具,允许你快速检查给定字符串是否与给定的模式匹配；本例用于查找匹配股票代码格式的字符串，提取股票代码。 xlwt 支持python语言对Excel表格的操作；本例用于存储爬取的信息 time

一、安装sklearn conda install scikit-learn 参考文献 [1]整体介绍sklearn https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180 二、介绍RandomForestRegressor 1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10, 2 criterion='mse', 3 max_depth=None, 4 min_samples_split=2, 5 min_samples_leaf=1, 6 min_weight_fraction_leaf=0.0, 7 max_features='auto', 8 max_leaf_nodes=None, 9 min_impurity_split=1e-07, 10 bootstrap=True, 11 oob_score=False, 12 n_jobs=1, 13 random_state=None, 14 verbose=0, 15 warm_start=False) criterion : ”gini” or “entropy”(default=”gini”) 是计算属性的gini( 基尼不纯度 )还是entropy( 信息增益 )，来选择最合适的节点。

"作为一名爬虫工程师，你最需要关注的，是数据的来源" 原文： https://www.jb51.net/article/90114.htm 霍夫曼编码压缩算法 1.最基本的抓站 import urllib2 content = urllib2.urlopen('http: //XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。 1 2 3 4 5 import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({ 'http' : ' http://XX.XX.XX.XX:XXXX ' }) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen( ' http://XXXX ' ).read() 3.需要登录的情况 cookie 表单 import urllib postdata=urllib.urlencode({ 'username': 'XXXXX', 'password': 'XXXXX', 'continueURI': 'http://www.verycd.com/',

决策树（Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。 开放平台：Jupyter lab 根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。 三行代码解决问题。 from sklearn import tree #导入需要的模块 clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化 clf = clf.fit(X_train,Y_train) #用训练集数据训练模型 result = clf.score(X_test,Y_test) #导入测试集，从接口中调用所需要信息 利用红酒数据集画出一棵决策树。 从sklearn库中引入决策树、红酒数据集 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split 根据不纯度找出最佳节点和最佳的分歧方法。计算不纯度有两个指标：信息熵和基尼（Gini）指数。 例化决策树，DecisionTreeClassifier是分类树，DecisionTreeRegressor是回归树，tree

Python 文本相似度和聚类 文本数据是非结构化的和高噪声的。在执行文本分类时，拥有标记合理的训练数据和有监督学习大有裨益。但是，文档聚类是一个无监督的学习过程，将尝试通过让机器学习各种各样的文本文档及其特征、相似度以及它们之间的差异，来讲文本 文档分割和分类为单独的类别。这使得文档聚类更具挑战性，也更有意思。考虑一个设计各种不同的概念和想法的文档语料库。人类以这样的方式将它们联系在一起，即使用过去学习的各种知识，并应用它们来区分不同的文档。例如，相对于句子 “Python is an excellent programming language (Python 是一种优秀的变成语言)”，句子 “The fox is smarter than the dog (狐狸比狗更聪明)” 和 “The fox is faster than the dog (狐狸比狗要快)” 更为相似。可以轻松并直观地找出 Python、fox(狐狸)、dog(狗)、programming (编程) 等特定的关键短语，这有助于确定哪些句子或文档更相似。那么，可以通过编程来实现以上过程么？下面重点介绍与文本相似度、距离度量和无监督 ML 算法相关的几个概念，以回答以下问题： 如何度量文档之间的相似度？ 如何使用距离测量值来找出最相关的文档？ 什么时候距离测量值称为度量？ 如何聚类或组合类似的文档？