python算法

近几年Python的发展形势很迅猛，可以说“网红语言”，我国已经将python纳入课程。根据个人经验，以及对python的浅见，以为python有以下三大用途： 1、 Web开发 2、数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化 3、脚本 一、Web开发 * Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。 这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏 览器的代码(前端代码)。 * 使用Web框架的好处是：可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用 户在浏览器中看到的HTML文件。 * 两个框架的区别： Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。 Django：提供了全面的体验：你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。 * 如何选择 Flask：如果你关注的是经验和学习的机会，或者你想更多地控制使用哪些组件，比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。 Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。 二、数据科学 包括机器学习，数据分析和数据可视化 1、机器学习

下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤； 随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增长的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究 课题。在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python 来进行数据科学相关的研究工作。 1、数据分析的概念 数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展，企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高，同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼，以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向，进而帮助企业管理层做出决策。 2、数据分析的流程 数据分析是一种解决问题的过程和方法，主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署： 1）需求分析 数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况

从大年初二开始学习Python，到现在正好一个星期了，谈谈我的学习体会。 一、学习缘起 最早听说Python是在今年1月底到北京一个厂商（做汽车驾驶模拟器的）那里看设备，听他们的CTO介绍模拟软件的脚本控制是用的Python，（当时我还把Python叫做“飞森”，而不是“派森” 囧）。第一次听说了这个语言，但也没太在意，因为导师一直跟我说用好一门语言就够了。从上大学到现在，先后用过C、Basic、C++以及ASP（一看就不是计算机专业的，我大学认识的几个计算机专业的同学，大多都是Pascal - Delphi - Java这条路线）。这几年主要在用C#，觉得C#还不错，又可以做本地程序，也可以做ASP.NET程序，所以也没想再学其他语言了。 寒假做了一个交通网络分析的计算程序，这个程序前期已经有一些基础了，核心算法用的是 QuickGraph 库。QuickGraph提供了经典图论里边的绝大部分算法，如最短路、最大流、遍历、支撑树等，不错的一个东西，但是没有复杂网络分析的算法。一开始我是利用QuickGraph的数据结构，然后自己写复杂网络分析算法。但是写的很累，正好也过年了，就暂时放下了这个工作。 过年的时候闲着没事，上网找是不是有直接提供复杂网络分析算法的库，还真找到了两个：igraph和networkx。（见 http://igraph.sourceforge.net/ 和

本文目录： 一、元组 | 二、字典 | 三、字典的使用方法 前言：列表非常适合用于存储在程序运行期间可能变化的数据集。列表是可以修改的，这对处理网站的用户列表或游戏中的角色列表至关重要。然而，有时候你需要创建一些列不可修改的元素，元组就可以满足你这样的需求。Python将不能修改的值称为不可变的，而不可变的列表就被称为元组。 正文部分： 一、元组 1、元组的概念 元组：（tuple），有序列表叫元组，tuple和list非常类似，不同之处是list列表可以修改元素，而元组是无法修改定义好的元素的。 元组使用“（）”小括号来定义。 定义元组后，就可以使用索引来访问其元组，就像访问列表元素一样。 元组的类型是“tuple”。 xidamingzhu这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用xidamingzhu[0]，xidamingzhu[-1]，但不能赋值成另外的元素。 那不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。 Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎 如果要定义一个空的tuple，可以写成()： 但是

前两天浏览了些基础中的基础，譬如如何安装Anacnoda,Notepad++，譬如定义变量，使用函数和方法等等- - 没装pycharm是因为需要破解，以后再说吧qwq 接下来两天，开始做题，也是很拼，算法需要再学习，算法好难- - 于是来记录下，自己做过的目前来说比较困难但已经解决的题： 题目描述： 国王将金币作为工资，发放给忠诚的骑士。第1天，骑士收到一枚金币；之后两天(第2天和第3天)里，每天收到两枚金币；之后三天(第4、5、6天)里，每天收到三枚金币；之后四天(第7、8、9、10天)里，每天收到四枚金币……这种工资发放模式会一直这样延续下去：当连续 n 天每天收到 n 枚金币后，骑士会在之后的连续n+1天里，每天收到n+1枚金币(n为任意正整数)。 你需要编写一个程序，确定从第一天开始的给定天数内，骑士一共获得了多少金币。 一，两个循环 1 n = int(input()) 2 i = 1 3 j = 1 4 kb = 1 5 sum = 0 6 while i <=n: 7 sum =+ kb 8 if i == j: 9 kb += 1 10 j = j + k 11 i+=1 12 print(sum) 二，更直观一些 1 n = int(input()) 2 kb = 0 3 day = 0#获得同等金币的天数 4 sum = 0 5 for i in range

树表示由边连接的节点。它是一个非线性的数据结构。它具有以下特性。 一个节点被标记为根节点。 除根节点之外的每个节点都与一个父节点关联。 每个节点可以有一个arbiatry编号的chid节点。 我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构。我们将一个节点指定为根节点，然后将更多的节点添加为子节点。下面是创建根节点的程序。 创建树 创建根 我们只需要创建一个节点类并向节点添加赋值。这就变成了只有根节点的树。 1 class Node: 2 3 def __init__(self, data): 4 self.left = None #左节点 5 self.right = None #右节点 6 self.data = data #值 7 8 def PrintTree(self): 9 print(self.data) 10 11 root = Node(10) #创建节点 12 13 root.PrintTree() 当执行上述代码时，将产生以下结果- 10 插入到树中 要插入到树中，我们使用上面创建的相同节点类，并向其添加一个插入类。insert类将节点的值与父节点的值进行比较，并决定将其添加为左节点或右节点。最后，PrintTree类用于打印树。 1 class Node: 2 def __init__(self, data): 3 self.left =

一、不同颜色下用python实现抠图# opencv模块import cv2import numpy as np# Step1. 加载图像img = cv2.imread('D:\\untitled\\aa\\img.png')# Step2. 创建掩模、背景图和前景图# mask返回一堆0，1，2，3的数组，shape[：2]形状切分宽和高，zeros创建0，0，0的数组mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) # 创建大小相同的掩模bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64) # 创建背景图像fgdModel = np.zeros((1,65), np.float64) # 创建前景图像# Step3. 初始化矩形区域# 这个矩形必须完全包含前景（相当于这里的梅西）# rect = (50,50,450,290)# rect = (275, 120, 170, 320)# rect = (x,y,w,h) x：左边距，y：上边距，w：宽，h：高rect = (60,110,300,300)# Step4. GrubCut算法，迭代5次# mask的取值为0,1,2,3cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH

对于大多数需要用到编程语言的爱好者来说，Python是一种高级程序设计语言，因其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。 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。如果从兴趣出发，建议看看《Python游戏编程快速上手第4版》。 《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

1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比 下面是一些关键点： Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。 Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I’m a string"这样的代码，程序不会报错。 Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。 Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。 在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。 Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。 Numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。 Python用途非常广泛——网络应用，自动化

类与类的关系 依赖关系 # 依赖关系: 将一个类的类名或者对象传给另一个类的方法中. class Elephant: def __init__(self, name): self.name = name def open(self,r1): # print(ref1) print(f'{self.name}默念三声: 芝麻开门') r1.open_door() def close(self): print('大象默念三声:芝麻关门') class Refrigerator: def __init__(self, name): self.name = name def open_door(self): print(f'{self.name}冰箱门被打开了....') def close_door(self): print('冰箱门被关上了....') e1=Elephant('大象') r1=Refrigerator('海尔冰箱') e1.open(r1) #将一个类的类名或者对象传给另一个类的方法中.产生了依赖关系 组合关系 组合: 将一个类的对象封装成另一个类的对象的属性. class Boy: def __init__(self, name): self.name = name def meet(self, girl_friend=None): self.girl_friend