python滑動窗口演算法
首先謝謝邀請，
python中有的演算法還是比較多的？
python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！
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。
這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計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Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python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條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰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協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合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7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba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8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
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9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹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 從樸素貝葉斯看演算法多變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樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦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TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow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14.4TensorFlow實戰
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！！
⑵ python 如何判斷是否顯示滑動模塊
滑動窗口本質是一個動態的容器，動態指根據需求對其進行擴容或縮容，運動方向為沿著字元串前進或倒退（單向性）。
比如給定一個字元串ABCBADABCD，但滑動窗口的容量擴容到3時，剛好覆蓋了ABC三個字元，這時候窗口繼續向前滑動，發現B已經在窗口內了，為了讓窗口內數據不重復，右移窗口的左指針，使其不再包含B當窗口遇到D時，D不在窗口內於是為窗口擴容到4，將D包含進窗口[CBAD]。
Python是一種計算機編程語言，最初設計的初衷是想用於shell腳本的編寫，因為自身的獨特性和優勢，後來被用於獨立大型項目的開發中。
⑶ 請問如何用python編寫滑動窗口演算法
用ActionChains這個模塊裡面的drag_and_drop 元素或者drag_and_drop_by_offset坐標
⑷ 用python設計一個演算法,用盡可能少的輔助空間將順序表中前 m 個元素和後 n 個元素進行互換
##注意：最左邊每個=表示一個空格
def swap(lst,m,n):
====lst[:m],lst[-n:]=lst[-n:],lst[:m]
m,n=4,5
l=list(range(1,13))
print("交換前：%s" %(l))
swap(l,m,n)
print("前%d個與後%d個交換後：%s" %(m,n,l))
⑸ faster rcnn中3*3的滑動窗口有什麼用
RCNN：RCNN可以看作是RegionProposal+CNN這一框架的開山之作，在imgenet/voc/mscoco上基本上所有top的方法都是這個框架，可見其影響之大。RCNN的主要缺點是重復計算，後來MSRA的kaiming組的SPPNET做了相應的加速。
Fast-RCNN：RCNN的加速版本，在我看來，這不僅僅是一個加速版本，其優點還包括：
（a） 首先，它提供了在caffe的框架下，如何定義自己的層/參數/結構的範例，這個範例的一個重要的應用是python layer的應用，我在這里支持多label的caffe，有比較好的實現嗎？ - 孔濤的回答也提到了。
（2） training and testing end-to-end 這一點很重要，為了達到這一點其定義了ROIPooling層，因為有了這個，使得訓練效果提升不少。
⑹ python scikit-learn 有什麼演算法
1，前言
很久不發文章，主要是Copy別人的總感覺有些不爽，所以整理些干貨，希望相互學習吧。不啰嗦，進入主題吧，本文主要時說的為樸素貝葉斯分類演算法。與邏輯回歸，決策樹一樣，是較為廣泛使用的有監督分類演算法，簡單且易於理解（號稱十大數據挖掘演算法中最簡單的演算法）。但其在處理文本分類，郵件分類，拼寫糾錯，中文分詞，統計機器翻譯等自然語言處理范疇較為廣泛使用，或許主要得益於基於概率理論，本文主要為小編從理論理解到實踐的過程記錄。
2，公式推斷
一些貝葉斯定理預習知識：我們知道當事件A和事件B獨立時，P（AB）=P（A）（B），但如果事件不獨立，則P（AB）=P（A）P（B|A）。為兩件事件同時發生時的一般公式，即無論事件A和B是否獨立。當然也可以寫成P（AB）=P（B）P（A|B），表示若要兩件事同事發生，則需要事件B發生後，事件A也要發生。
由上可知，P（A）P（B|A）= P（B）P（A|B）
推出P（B|A）=
其中P（B）為先驗概率，P（B|A）為B的後驗概率，P（A|B）為A的後驗概率（在這里也為似然值），P（A）為A的先驗概率（在這也為歸一化常量）。
由上推導可知，其實樸素貝葉斯法就是在貝葉斯定理基礎上，加上特徵條件獨立假設，對特定輸入的X（樣本，包含N個特徵），求出後驗概率最大值時的類標簽Y（如是否為垃圾郵件），理解起來比邏輯回歸要簡單多，有木有，這也是本演算法優點之一，當然運行起來由於得益於特徵獨立假設，運行速度也更快。
8. Python代碼
# -*-coding: utf-8 -*-
importtime
fromsklearn import metrics
fromsklearn.naive_bayes import GaussianNB
fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB
fromsklearn.naive_bayes import BernoulliNB
fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
fromsklearn.linear_model import LogisticRegression
fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier
fromsklearn import tree
fromsklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
fromsklearn.svm import SVC
importnumpy as np
importurllib
# urlwith dataset
url ="-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"
#download the file
raw_data= urllib.request.urlopen(url)
#load the CSV file as a numpy matrix
dataset= np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")
#separate the data from the target attributes
X =dataset[:,0:7]
#X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)
#print(X)
y =dataset[:,8]
print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包GaussianNB ")
model= GaussianNB()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包MultinomialNB ")
model= MultinomialNB(alpha=1)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包BernoulliNB ")
model= BernoulliNB(alpha=1,binarize=0.0)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的KNeighborsClassifier ")
model= KNeighborsClassifier()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的LogisticRegression(penalty='l2')")
model= LogisticRegression(penalty='l2')
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的RandomForestClassifier(n_estimators=8) ")
model= RandomForestClassifier(n_estimators=8)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的tree.DecisionTreeClassifier()")
model= tree.DecisionTreeClassifier()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) ")
model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=200)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 調用scikit的SVC(kernel='rbf', probability=True) ")
model= SVC(kernel='rbf', probability=True)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
"""
# 預處理代碼集錦
importpandas as pd
df=pd.DataFrame(dataset)
print(df.head(3))
print(df.describe())##描述性分析
print(df.corr())##各特徵相關性分析
##計算每行每列數據的缺失值個數
defnum_missing(x):
return sum(x.isnull())
print("Missing values per column:")
print(df.apply(num_missing, axis=0)) #axis=0代表函數應用於每一列
print(" Missing values per row:")
print(df.apply(num_missing, axis=1).head()) #axis=1代表函數應用於每一行"""
⑺ 如何用python進行大數據挖掘和分析
毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！
⑻ python中有哪些簡單的演算法
你好：
跟你詳細說一下python的常用8大演算法：
1、插入排序
插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入演算法把要排序的數組分成兩部分：第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外(讓數組多一個空間才有插入的位置)，而第二部分就只包含這一個元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。
2、希爾排序
希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因DL．Shell於1959年提出而得名。 希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。
3、冒泡排序
它重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
4、快速排序
通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
5、直接選擇排序
基本思想：第1趟，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r1交換；第2趟，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r2交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i] ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。
6、堆排序
堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
7、歸並排序
歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
歸並過程為：比較a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素a[i]復制到r[k]中，並令i和k分別加上1；否則將第二個有序表中的元素a[j]復制到r[k]中，並令j和k分別加上1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素復制到r中從下標k到下標t的單元。歸並排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間[s,t]以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸並操作合並成有序的區間[s,t]。
8、基數排序
基數排序(radix sort)屬於「分配式排序」(distribution sort)，又稱「桶子法」(bucket sort)或bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部分資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序，其時間復雜度為O (nlog(r)m)，其中r為所採取的基數，而m為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。
⑼ python求質數的演算法
很早 的一個 函數
⑽ python中有哪些簡單的演算法
Python中的基礎演算法有以下幾種：
基礎加減乘除演算法：
加法>>> 2 + 2；
減法>>> 2 - 2；
乘法>>> 2 * 2；
除法>>> 2 / 2。
整除運算：
第一種>>> 2 / 3 整型與整型相除，獲取整數，條件是除數被除數都是整數；
第二種>>> 2 // 3 雙斜杠整除演算法，只獲取小數點前的部分整數值。
冥運算：
例子1：>>> 2 ** 3；
例子2； >>> -2 ** 3；
例子3： >>> (-2) ** 3