一开始自学Python的numpy、pandas时候,索引和切片把我都给弄晕了,特别是numpy的切片索引、布尔索引和花式索引,简直就是大乱斗。但是最近由于版本的问题,从之前的Python2.7改用Python3.6 了,在3.6中提供了loc和iloc两种索引方法,把ix这个方法给划分开来了,所以很有必要做个总结和对比。1.1 loc、iloc、ix用途区别loc:通过选取行(列)标签索引数据
今天一个Python学习的干货。几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。传送门在此:https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分,包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
A*算法python简单可视化实现A*算法详解:A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法:# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标(0开始)、终点坐标(0开始)、延迟时间 demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物,中键重置路径(不改变障碍物),右键开始寻路。
1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令;有限步骤内解决数学问题的程序;为解决某项工作或某个问题,所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件(5)输入性,输出性,明确性,有限性,有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间(n一般为元素的个数):O(
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算法的五大特性:1、输入:有0个或多个输入2、输出:有0个或多个输出3、确定性:算法每一步都有一定的含义,不会出现二义性4、有穷性:算法在执行有限的步骤之后会结束,而不是无线循环执行。5、可行性:算法的每一步都是可行的   如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a、b、c可能的组合?  &nbs
独白  最近了解到一种算法叫遗传算法,对其比较感兴趣,研究了一下,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体
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 简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配,则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到,则输出none 代码展示(python): 1 def Simple_Search(list, item): 2 for i in range(0, len(list) - 1): 3
python 的常见排序算法实现算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡
文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式,通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如,你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板
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louvain社团检测算法(python) 这里写目录标题louvain社团检测算法(python)壹、完整代码贰、分步解释1.为网络中的每个节点分配一个社团;2. 算法初始化3. 第一阶段循环4. 第一阶段文字图片双解释5.第二个阶段6.获得社团7.两个阶段进行循环8. 主函数进行调用运行9整体代码 壹、完整代码参考连接: 贰、分步解释Louvain分为循环迭代的两个阶段。假设有V个节点的加权网
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一、斐波那契数列(递归VS动态规划)1、斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满。1 def fib(n): 2 #终止条件,也就是递归出口 3 if n == 0 or n == 1: 4 return 1 5 else: 6
1.项目背景萤火虫算法(Fire-fly algorithm,FA)由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 数据详情如下(部分展示):3.数据预处理3.1
  EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习:1,最大似然2,EM算法思想及其推导3,GMM(高斯混合模型)1,最大似然概率  我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型分布
#七种基本算法:解析算法,枚举算法,递推算法,递归算法,排序算法,查找算法,分治算法#解析算法#1.根据定义计算组合数import math n, i = input("请输入整数n,i:").split(' ') n = int(n) i = int(i) b = math.factorial(n) / (math.factorial(i) * math.factorial(n - i)) pr
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前言之前将公开课上学习视频中高斯混合模型(GMM)及其EM算法反反复复看了几遍之后并将所有公式重新推导了一遍,现在利用Python进行手写进一步加深理解。 Python代码#!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/19 10:17 # @Author : DaiPuwei # @FileName: GMM.py
一、前言TF-IDF方法的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高,并且在其他文章中很少出现(IDF高),则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。二、步骤首先对文档进行特征提取操作:(1)分割句子:按照空格进行分割,去除数字以及标点符号,并将所有字符全部小写;(2)去除词汇:去除代词、冠词等功能词;(3)词干提取:去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。然后对生成的语
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EM 算法求解高斯混合模型python实现 注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法?  引用书上的话:概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了。E
反向传播通过使用计算图形在Tensorflow,Torch,Theano等深度学习框架中实现。更为重要的是,理解计算图上的反向传播结合了几种不同的算法及其变体,如通过时间反向传播和共享权重反向传播。一旦一切都转换成计算图,它们仍然是相同的算法只是在计算图上反向传播。什么是计算图计算图被定义为有向图,其中节点对应于数学运算。计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。例如,这里有一个简单的数学公式 -p
Python中数据结构和算法的理解:Python中数据结构指的是静态的描述数据元素之间的关系,算法指的是解决问题的方法或步骤,换句话说算法是为了解决实际问题而设计的,数据结构是算法需要处理的问题载体数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功,所以需要我们平时不断的主动去学习积累,接下来将自在文章中为大家具体介绍这两个知识点,希望对大家有所帮助。引入概念先来看一道题:如果 a+b+c=1000,且
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