Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列(如列表和元组)、 映射(如字典) 集合(set)是三类主要的容器。
第六讲、上一讲我们都介绍了列表类型。列表类型是编程中最常用的一种类型,但也有挺明显的缺陷,比如:
题图:by watercolor.illustrations from Instagram
在我们生活中,每天使用的微信等社交软件,我们的好友关系网也能被形象成一种图结构,如图,图能表示各种丰富的关系结构
也不是所有的高级程序语言都是如此,比如python数组下标就支持负数。 原因一:历史原因语言出现顺序从早到晚c、java、javascript。 c语言数组下标是从0开始->java也是->javascript也是。 降低额外的学习和理解成本。 原因二:减少cpu指令运算(1)下标从0开始:数组寻址——arr = base_address + i *type_size(1)…
协同过滤算法是一类常用于推荐系统的算法,它基于用户之间或物品之间的相似性进行推荐。主要分为两种类型:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。以下是对这两种协同过滤算法的详细讲解:
python返回数组(list)长度的方法array = print len(array)…
经常向我提问的同学应该知道,我一般不会直接给出代码,而是给你提供思路。本系列主打思路,基于同一思路,给出多种不同的解决方案,让你举一反三解决问题。
1.由于board中的整数限定在1到9的范围内,因此可以分别建立数组来存储任一个数在相应维度上是否出现过。维度有3个:所在的行,所在的列,所在的box,注意box的下标也是从左往右、从上往下的。
为了计算两个矩阵相加,我们创建一个新的矩阵,使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中。在这个 python 程序中,我们有两个矩阵作为 A 和 B 。让我们检查矩阵顺序,并将矩阵存储在变量中。我们必须将和矩阵初始化为元素为零。现在,我们必须使用一个嵌套循环遍历控件的每一行和每一列中的每个元素。用for求矩阵中每个元素的和,用 python 加到矩阵中。显示输出矩阵。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
列表是Python中非常常见的数据结构,在基础课中也占了不小的篇幅。今天的推送就列表相关的内容再整理。
位运算的性能大家想必是清楚的,效率绝对高。相信爱好源码的同学,在学习阅读源码的过程中会发现不少源码使用了位运算。但是为啥在实际编程过程中应用少呢?想必最大的原因,是较为难懂。不过,在面试的过程中,在手写代码过程中,写出一两个位运算的代码,还会让面试官眼前一亮的。
嵌入(embedding)是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译,甚至智能手机键盘进行下一词预测,那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
PS:这篇文章是之前 为什么我没写过「图」相关的算法?的修订版,主要是因为旧文中缺少 visited 数组和 onPath 数组的讨论,这里补上,同时将一些表述改得更准确,文末附带图论进阶算法。
比如在 Java 中,我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素,在 Python 中,给定一个 list 或 tuple,我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple ,这种遍历就是迭代。
写 Python 代码,列表的出镜率是相当高的,伴随列表一起出现的往往就是一大堆 for 循环,这样的代码多了看起来非常不简洁。作为一名 Python 程序员,怎么能忍受呢?
音乐结束,回到正题。近日浏览LeetCode,发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候,居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数,调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目,尽管最终的代码可以合并成一行,却几乎把Python的编程技巧用了一遍,真可谓“细微之处见精神”!通过这个题目,也许会让你从此真正理解了Python编程。
权重(Weight):边上可以附带的权重大小,用来表示从一个顶点到另一个顶点的成本。
图是计算机科学中一种重要的数据结构,用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中,我们将深入探讨如何有效地表示和存储图,以及如何优化这些表示方法。本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法,以及如何在 Python 中实现它们。
从这里就明确的说明了print() 会给我们自动换行。那假设我不想让它换行呢。有没有什么办法,那么肯定是有办法的。
很多文章都有介绍怎么写好 Python,我今天呢,相反,说说写代码时的几个坏习惯。有的习惯会让 Bug 变得隐蔽难以追踪,当然,也有的并没有错误,只是个人觉得不够优雅。
很多文章都有介绍怎么写好 Python,我今天呢,相反,说说写代码时的几个坏习惯。有的习惯会让 Bug 变得隐蔽难以追踪,当然,也有的并没有错误,只是个人觉得不够完美。
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具,这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能,并通过实例演示如何应用这些工具。
LRU算法在后端工程师面试中,是一个比较常出现的题目,这篇文章带大家一起,理解LRU算法,并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。
说到 python 读取 excel 文件,网上使用 openpyxl 的文章一大堆。我自己很少直接使用 openpyxl,一般使用 pandas 间接使用。
Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法。在本文中,将会展示列表解析式(List Comprehension)。我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它?
回溯法可以看成蛮力法的升级版,它从解决问题每一步的所有可能选项里系统地选择出一个可行的解决方案。回溯法非常适合由「多个步骤」组成的问题,并且每个步骤都有多个选项。
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
图是一种由节点(顶点)和边组成的数据结构,用于表示不同元素之间的关系。图论算法旨在解决与图相关的问题,例如路径查找、最短路径、最小生成树等。在本文中,我们将深入讲解Python中的图论算法,包括图的表示、常见算法、应用场景,并使用代码示例演示图论算法的操作。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法,那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里,似乎有无限数量的可访问的。然而,这既是福也是祸。如果没有有效地管理,过度依赖这些资源会养成坏习惯,让你长期停滞不前。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
今天,我终于理解了帕斯卡 三角的实际应用。帕斯卡序列是我在大学第一年编程实现的东西。这是一个很有趣的练习。它是一种找到规律并用C或Java编程实现的问题。
Python除了不能帮你生孩子,还真无所不能!今天给大家带来一个很有意思的python小游戏开发,文末提供源码,一起学习呀~
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
---- CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究方向 DMN,还有模型的调优。 今天先不直接进入理论学习,而是先学习一下 TensorFlow,在原课程里,这部分在第7讲,但是我觉得最高效地学习算法的方式,就是一边
上面代码中a is b的结果是True但c is d的结果是False,这一点的确让人费解。CPython解释器出于性能优化的考虑,把频繁使用的整数对象用一个叫small_ints的对象池缓存起来造成的。small_ints缓存的整数值被设定为[-5, 256]这个区间,也就是说,在任何引用这些整数的地方,都不需要重新创建int对象,而是直接引用缓存池中的对象。如果整数不在该范围内,那么即便两个整数的值相同,它们也是不同的对象。
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
经过一段时间对python的学习,已经能够相对熟练编写python程序并使用循环语句,通过循环语句的知识,可以轻松求出一个矩阵的各行元素之和。
列表是Python中的一种数据结构,它可以存储不同类型的数据。例如:A = [1,'xiaoWang','a', [2, 'b']]
大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式,通常用行表示数据集实例,用列表示要素。
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前面的基本运算符加减乘除等运算符内容,我们就不讲了,我觉得最应该讲讲就是 for 循环运算符这东西,真的是需要我们去好好探讨一下的,记得关注点赞哦,谢谢
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