python函數常見算法 Python常用算法

Python實現的幾個常用排序算法實例

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import?random

from?copy?import?copy

def?directInsertSort(seq):

"""?直接插入排序?"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(1,size):

tmp,?j?=?seq[i],?i

while?j??0?and?tmp??seq[j-1]:

seq[j],?j?=?seq[j-1],?j-1

seq[j]?=?tmp

return?seq

def?directSelectSort(seq):

"""?直接選擇排序?"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(0,size?-?1):

k?=?i;j?=?i+1

while?j??size:

if?seq[j]??seq[k]:

k?=?j

j?+=?1

seq[i],seq[k]?=?seq[k],seq[i]

return?seq

def?bubbleSort(seq):

"""冒泡排序"""

size?=?len(seq)

for?i?in?range(1,size):

for?j?in?range(0,size-i):

if?seq[j+1]??seq[j]:

seq[j+1],seq[j]?=?seq[j],seq[j+1]

return?seq

def?_divide(seq,?low,?high):

"""快速排序劃分函數"""

tmp?=?seq[low]

while?low?!=?high:

while?low??high?and?seq[high]?=?tmp:?high?-=?1

if?low??high:

seq[low]?=?seq[high]

low?+=?1

while?low??high?and?seq[low]?=?tmp:?low?+=?1

if?low??high:

seq[high]?=?seq[low]

high?-=?1

seq[low]?=?tmp

return?low

def?_quickSort(seq,?low,?high):

"""快速排序輔助函數"""

if?low?=?high:?return

mid?=?_divide(seq,?low,?high)

_quickSort(seq,?low,?mid?-?1)

_quickSort(seq,?mid?+?1,?high)

def?quickSort(seq):

"""快速排序包裹函數"""

size?=?len(seq)

_quickSort(seq,?0,?size?-?1)

return?seq

def?merge(seq,?left,?mid,?right):

tmp?=?[]

i,?j?=?left,?mid

while?i??mid?and?j?=?right:

if?seq[i]??seq[j]:

tmp.append(seq[i])

i?+=?1

else:

tmp.append(seq[j])

j?+=?1

if?i??mid:?tmp.extend(seq[i:])

if?j?=?right:?tmp.extend(seq[j:])

seq[left:right+1]?=?tmp[0:right-left+1]

def?_mergeSort(seq,?left,?right):

if?left?==?right:?

return

else:

mid?=?(left?+?right)?/?2

_mergeSort(seq,?left,?mid)

_mergeSort(seq,?mid?+?1,?right)

merge(seq,?left,?mid+1,?right)

#二路并歸排序

def?mergeSort(seq):

size?=?len(seq)

_mergeSort(seq,?0,?size?-?1)

return?seq

if?__name__?==?'__main__':

s?=?[random.randint(0,100)?for?i?in?range(0,20)]

print?s

print?"\n"

print?directSelectSort(copy(s))

print?directInsertSort(copy(s))

print?bubbleSort(copy(s))

print?quickSort(copy(s))

print?mergeSort(copy(s))

python 算法種類

1. 選擇排序算法：選擇排序是一種簡單直觀的排序算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然后，再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最大最小元素，然后放到已排序序列的后面，以此類推直到所有元素均排序完畢。

2. 快速排序算法：快速排序的運行速度快于選擇排序。原理：設要排序的數組為N，首先任意選取一個數據作為關鍵數據，然后將所有比它小的數放到它前面，所有比它大的數都放到它后面，這個過程稱之為快速排序。

3. 二分查找算法：二分查找的輸入是一個有序的列表，如果要查找的元素包含在一個有序列表中，二分查找可以返回其位置。

4. 廣度優(yōu)先搜索算法：屬于一種圖算法，圖由節(jié)點和邊組成。一個節(jié)點可以與多個節(jié)點連接，這些節(jié)點稱為鄰居。它可以解決兩類問題：第一類是從節(jié)點A出發(fā)，在沒有前往節(jié)點B的路徑;第二類問題是從節(jié)點A出發(fā)，前往B節(jié)點的哪條路徑最短。使用廣度優(yōu)先搜索算法的前提是圖的邊沒有權值，即該算法只用于非加權圖中，如果圖的邊有權值的話就應該使用狄克斯特拉算法來查找最短路徑。

5. 貪婪算法：又叫做貪心算法，對于沒有快速算法的問題，就只能選擇近似算法，貪婪算法尋找局部最優(yōu)解，并企圖以這種方式獲得全局最優(yōu)解，它易于實現、運行速度快，是一種不錯的近似算法。

建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例

聚類或聚類分析是無監(jiān)督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用于發(fā)現數據中的有趣模式，例如基于其行為的客戶群。有許多聚類算法可供選擇，對于所有情況，沒有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發(fā)現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。完成本教程后，你將知道：

聚類分析，即聚類，是一項無監(jiān)督的機器學習任務。它包括自動發(fā)現數據中的自然分組。與監(jiān)督學習（類似預測建模）不同，聚類算法只解釋輸入數據，并在特征空間中找到自然組或群集。

群集通常是特征空間中的密度區(qū)域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特征空間的中心(質心)，并且可以具有邊界或范圍。

聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關于問題域的信息，即所謂的模式發(fā)現或知識發(fā)現。例如：

聚類還可用作特征工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射并標記為屬于數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定于群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，并且可能需要領域專家。通常，聚類算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計算法會發(fā)現這些群集。

有許多類型的聚類算法。許多算法在特征空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發(fā)現密集的觀測區(qū)域。因此，在使用聚類算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。

一些聚類算法要求您指定或猜測數據中要發(fā)現的群集的數量，而另一些算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為“關閉”或“連接”。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：

每個算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發(fā)現自然組的挑戰(zhàn)。沒有最好的聚類算法，也沒有簡單的方法來找到最好的算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例并在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

在本節(jié)中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用于將粘貼復制到您自己的項目中，并將方法應用于您自己的數據。

1.庫安裝

首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：

接下來，讓我們確認已經安裝了庫，并且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。

運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。

2.聚類數據集

我們將使用 make _ classification ()函數創(chuàng)建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪制數據，并通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助于了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基于多變量高斯，并非所有聚類算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創(chuàng)建和匯總合成聚類數據集的示例。

運行該示例將創(chuàng)建合成的聚類數據集，然后創(chuàng)建輸入數據的散點圖，其中點由類標簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，并希望一個自動的聚類算法可以檢測這些分組。

已知聚類著色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用于此數據集的聚類算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的范例。

它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將“ 阻尼 ”設置為0.5到1，甚至可能是“首選項”。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。

數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類

4.聚合聚類

聚合聚類涉及合并示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是“ n _ clusters ”集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。

使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

5.BIRCHBIRCH

聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。

它是通過 Birch 類實現的，主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超參數，后者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。

使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

6.DBSCANDBSCAN

聚類（其中 DBSCAN 是基于密度的空間聚類的噪聲應用程序）涉及在域中尋找高密度區(qū)域，并將其周圍的特征空間區(qū)域擴展為群集。

它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。

使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖

7.K均值

K-均值聚類可以是最常見的聚類算法，并涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。

它是通過 K-均值類實現的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。

使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

8.Mini-Batch

K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，并且可能對統(tǒng)計噪聲更健壯。

它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優(yōu)化的主配置是“ n _ clusters ”超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，會找到與標準 K-均值算法相當的結果。

帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖

9.均值漂移聚類

均值漂移聚類涉及到根據特征空間中的實例密度來尋找和調整質心。

它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是“帶寬”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。

具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖

10.OPTICSOPTICS

聚類（ OPTICS 短于訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。

它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。

使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

11.光譜聚類

光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。

它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優(yōu)化的是“ n _ clusters ”超參數，用于指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。

使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

12.高斯混合模型

高斯混合模型總結了一個多變量概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數，用于指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，并預測數據集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這并不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。

使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

在本文中，你發(fā)現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。具體來說，你學到了：

python中有哪些簡單的算法？

首先謝謝邀請，

python中有的算法還是比較多的？

python之所以火是因為人工智能的發(fā)展，人工智能的發(fā)展離不開算法！

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

這本書對于算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如里面就涵蓋了數學建模的常用算法。

第 1章　從數學建模到人工智能

1.1　數學建模1.1.1　數學建模與人工智能1.1.2　數學建模中的常見問題1.2　人工智能下的數學1.2.1　統(tǒng)計量1.2.2　矩陣概念及運算1.2.3　概率論與數理統(tǒng)計1.2.4　高等數學——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個小程序2.2.2　注釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語句與循環(huán)語句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高級操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科學計算庫NumPy

3.1　NumPy簡介與安裝3.1.1　NumPy簡介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy數組類型3.2.3　NumPy創(chuàng)建數組3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合并與分割3.2.6　矩陣運算與線性代數3.2.7　NumPy的廣播機制3.2.8　NumPy統(tǒng)計函數3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數據的保存

第4章　常用科學計算模塊快速入門

4.1　Pandas科學計算庫4.1.1　初識Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可視化圖庫4.2.1　初識Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學計算庫4.3.1　初識SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy圖像處理案例第5章　Python網絡爬蟲5.1　爬蟲基礎5.1.1　初識爬蟲5.1.2　網絡爬蟲的算法5.2　爬蟲入門實戰(zhàn)5.2.1　調用API5.2.2　爬蟲實戰(zhàn)5.3　爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1　多進程5.3.2　多線程5.3.3　協(xié)程5.3.4　小結

第6章　Python數據存儲

6.1　關系型數據庫MySQL6.1.1　初識MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結6.3.1　數據庫基本理論6.3.2　數據庫結合6.3.3　結束語

第7章　Python數據分析

7.1　數據獲取7.1.1　從鍵盤獲取數據7.1.2　文件的讀取與寫入7.1.3　Pandas讀寫操作7.2　數據分析案例7.2.1　普查數據統(tǒng)計分析案例7.2.2　小結

第8章　自然語言處理

8.1　Jieba分詞基礎8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標注詞性與添加定義詞8.2　關鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關鍵詞提取8.2.2　TextRank關鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎原理簡介8.3.2　word2vec訓練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實戰(zhàn)

第9章　從回歸分析到算法基礎

9.1　回歸分析簡介9.1.1　“回歸”一詞的來源9.1.2　回歸與相關9.1.3　回歸模型的劃分與應用9.2　線性回歸分析實戰(zhàn)9.2.1　線性回歸的建立與求解9.2.2　Python求解回歸模型案例9.2.3　檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類看算法調參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡介10.1.2　目標函數10.1.3　算法流程10.1.4　算法優(yōu)缺點分析10.2　K-Means實戰(zhàn)

第11章 從決策樹看算法升級

11.1　決策樹基本簡介11.2　經典算法介紹11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系數11.2.5　小結11.3　決策樹實戰(zhàn)11.3.1　決策樹回歸11.3.2　決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡介12.1.1　認識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3　樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點12.2　3種樸素貝葉斯實戰(zhàn)

第13章 從推薦系統(tǒng)看算法場景

13.1　推薦系統(tǒng)簡介13.1.1　推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2　協(xié)同過濾13.2　基于文本的推薦13.2.1　標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結

第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅

14.1　初識TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow數據結構14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數據類型14.3　生成數據十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機數14.4　TensorFlow實戰(zhàn)

希望對你有幫助?。?！

貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢?。?/p>

python算法有哪些

Python算法的特征

1. 有窮性：算法的有窮性指算法必須能在執(zhí)行有限個步驟之后終止;

2. 確切性：算法的每一步驟必須有確切的定義;

3. 輸入項：一個算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指算法本身定出了初始條件;

4. 輸出項：一個算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工后的結果，沒有輸出的算法是毫無意義的;

5. 可行性：算法中執(zhí)行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成;

6. 高效性：執(zhí)行速度快、占用資源少;

7. 健壯性：數據響應正確。

Python算法分類：

1.

冒泡排序：是一種簡單直觀的排序算法。重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果順序錯誤就交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該排序已經完成。

2.

插入排序：沒有冒泡排序和選擇排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡單直觀的排序算法啊，它的工作原理是通過構建有序序列，對于未排序數據在已排序序列中從后向前排序，找到對應位置。

3.

希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進版本。希爾排序是基于插入排序提出改進方法的排序算法，先將整個待排序的記錄排序分割成為若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全記錄進行依次直接插入排序。

4. 歸并排序：是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法Divide and的一個非常典型的應用。

5. 快速排序：由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應用，本質上快速排序應該算是冒泡排序基礎上的遞歸分治法。

6.

堆排序：是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質，即子結點的鍵值或索引總是小于它的父結點。

7.

計算排序：其核心在于將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中，作為一種線性時間復雜度的排序，計算排序要求輸入的數據必須是具有確定范圍的整數。

分享題目：python函數常見算法 Python常用算法
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