python写算法
Python基础算法有哪些?
1.
冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。
2.
插入排序：没有冒泡排序和选择排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一种最简单直观的排序算法啊，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据在已排序序列中从后向前排序，找到对应位置。
3.
希尔排序：也被叫做递减增量排序方法，是插入排序的改进版本。希尔排序是基于插入排序提出改进方法的排序算法，先将整个待排序的记录排序分割成为若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全记录进行依次直接插入排序。
4. 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and的一个非常典型的应用。
5. 快速排序：由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用，本质上快速排序应该算是冒泡排序基础上的递归分治法。
6.
堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质，即子结点的键值或索引总是小于它的父结点。
7.
计算排序：其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中，作为一种线性时间复杂度的排序，计算排序要求输入的数据必须是具有确定范围的整数。
❷ python中有哪些简单的算法
首先谢谢邀请，
python中有的算法还是比较多的？
python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！
感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。
第 1章从数学建模到人工智能
1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
第2章 Python快速入门
2.1安装Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第 一个小程序2.2.2注释与格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科学计算库NumPy
3.1NumPy简介与安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与分割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存
第4章常用科学计算模块快速入门
4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结
第6章Python数据存储
6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语
第7章Python数据分析
7.1数据获取7.1.1从键盘获取数据7.1.2文件的读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结
第8章自然语言处理
8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词提取8.3word2vec介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战
第9章从回归分析到算法基础
9.1回归分析简介9.1.1“回归”一词的来源9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解回归模型案例9.2.3检验、预测与控制
第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2K-Means实战
第11章 从决策树看算法升级
11.1决策树基本简介11.2经典算法介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类
第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193
12.1朴素贝叶斯简介12.1.1认识朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3朴素贝叶斯算法的优缺点12.23种朴素贝叶斯实战
第13章 从推荐系统看算法场景
13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结
第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！
❸ 编写一python算法:求输入的10个整数的最大数和最小数分别是多少
input的内容写到一个列表里，min()函数可以取最小和max()函数取最大值
❹ 为什么python写算法题要写成一个类而不是函数
#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importTkinterclassWindow:def__init__(self,root):self.root=rootself.setbtn=Tkinter.Button(root,text='SetText',command=self.Settxt)#创建一个按钮对象，command=这个地方就是当按钮按下去时触发的函数self.setbtn.place(x=120,y=15)self.edit=Tkinter.Text(root)self.edit.place(y=50)self.edit.insert(Tkinter.END,"thisisoriginaltext")defSettxt(self):self.edit.insert(Tkinter.END,'\nthisisinstertext')root=Tkinter.Tk()window=Window(root)root.minsize(600,480)root.mainloop()编写了一个最简单的例子，看了你就应该明了。
❺ Python学了能做算法吗
人工智能 == python？
在人工智能方面，肯定会提到Python，有些初学者甚至认为人工智能和Python是平等的。实际上，Python是一种计算机编程语言。它是一种动态的，面向对象的脚本语言。它最初用于编写自动化脚本（shell）。随着版本的不断更新和新语言功能的增加，越来越多的独立和大型项目用于开发。一般说来，人工智能通过嵌入式技术将程序人工写入机器，从而使其变得智能。显然，人工智能和Python是两个不同的概念。
深度学习与python
深度学习人工智能时，计算太复杂，您需要编写C ++代码操作。此时，程序员希望构建神经网络，填充参数并直接导入数据，而无需一组类似的Excel配置表。开始直接训练模型并获得结果。这种方法简单实用，但是神经网络的构造太复杂，需要填写的参数太多，而且很难用各种方法来制作直观的图形工具。您只能使用类似于Python的相对易用的语言，通过简化的程序代码来构建神经网络，填写参数，导入数据，并调用执行函数进行训练。使用这种语言来描述模型，传递参数，转换输入数据，然后将其放入复杂的深度学习框架中进行计算。那么，为什么选择Python？
长期以来，科学家一直很喜欢用Python进行算法实验，并且擅长将numpy用于科学计算和使用pyplot绘制数据。碰巧Google也在内部使用Python，因此不可避免地要使用Python。除了Python，TensorFlow框架实际上还支持JavaScript，C ++，Java，GO和其他语言。据说人工智能算法也可以使用这些算法。但是这位官员说，Python以外的语言并不一定保证API的稳定性。因此，人工智能和Python是密不可分的。
简而言之，人工智能的核心算法完全依赖于C / C ++，因为它计算量大，需要非常精细的优化并且需要诸如GPU和专用硬件之类的接口。这些只是C / C ++可以在这里完成。因此，从某种意义上说，C / C ++实际上是人工智能领域中最重要的语言。 Python是这些库的API绑定。要开发从其他语言到C / C ++的跨语言界面，Python是最简单的，并且ffi的阈值低于其他语言。 CPython的C API是双向集成的，可以直接将封装的Python对象暴露在外面，也可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新功能，甚至可以从C代码中调用Python函数。
为什么要用Python，下面给你介绍看看
python更容易上手
Python一直是进行科学计算和数据分析的重要工具。 Python是这些库的API绑定。有必要开发从其他语言到C / C ++的跨语言接口。 Python是最简单的，并且其阈值比其他语言低得多。 CPython的C API是双向融合。您可以将封装的Python对象直接暴露给外界。您还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新功能，甚至可以从C代码调用Python函数。可以说，当前形势造就了英雄，也可以说是人工智能和Python互相成就。人工智能算法促进了Python的发展，Python也使算法更容易。
❻ python怎么写灰度共生算法
一、理论部分
二、代码(摸索着写的，网络没有python的最后自己写的，献丑了)
A=pd.DataFrame(A,columns=[1,2,3,4,5])#书号，所有数据在一个标签页里
T=[]
for Y in range(2001,2006):
M = []#最终变量的矩阵
N = []#预测变量的矩阵
B=pd.read_excel('9门总满意度.xlsx',sheetname=str(Y))#满意度
K = np.arange(len(A)*(len(B.columns)+1),dtype='float32').reshape(len(A), len(B.columns)+1)#创建相关变量与目标变量的共同矩阵，相关变量元素加1
M=list(A.ix[:,Y-2000])#获取当年的平均书号
K[:,0]=M#将最终变量送入判断矩阵第一列
for x in range(0,len(A)):#将判断变量送入判断矩阵
N=list(B.ix[x])
K[x,1:]=N
K=K.T #转置，下面是灰色关联算法的具体步骤
for i in range(0,len(N)+1):
K[i,:]=K[i,:]/K[i][0]
K=K.T
S=np.arange(len(N)*len(M),dtype='float32').reshape(len(M),len(N))
for i in range(0,len(N)):
S[:,i]=abs(K[:,i+1]-K[:,0])
Q=[]
for i in range(0,len(N)):
Q.append(S[:,i].max())
R = S
maxone=max(Q)
R[:,:]=maxone*0.5/(S[:,:]+maxone*0.5)
R=R.T
for i in range(0,len(N)):
T.append(R[i].mean())
print(T)
T=pd.DataFrame(T)
#T.to_excel(str(Y)+'.xls')
❼ Python列出多个数字组合相加的和最接近或等于某个数的算法
算法 列出这5个数的所有组合,找出组合的和减268的绝对值最小的组合,
完整的Python程序如下
import math
def combine(a,n,num):
real_size=int(math.pow(2, n))
min=abs(sum(a)-num)
min_comb=[]
for i in range(real_size):
min_list=[]
total=0
for j in range(n):
if i & (1 << j):
min_list.append(a[j])
total=total+a[j]
if abs(total-num)<=min:
if abs(total-num)==min:
min_comb.append(min_list)
else:
min_comb=[min_list]
min=abs(total-num)
print(min_comb)
a=[110,120,130,140,150]
num=268
combine(a,len(a),num)
源代码(注意源代码的缩进)
❽ python可以实现所有算法吗
那是当然。python 是一个通用语言。这一点难不倒它。 除非算法是依赖特定的软硬件环境。否则全部都可以实现。
现在大部分算法都集中在大数据与人工智能了。 基础的算法基本上没有多少人研究了。 python 在大数据与人工智能上支撑的库很多。 游刃有余。
最近在研究语义学习的算法，用python 来实现非常快。 通常新算法先用python 来写，验证完成后再转换成其它的语言。
❾ 如何用python实现knn算法
1. 数据分类：离散型标签 2. 数据回归：连续型标签 近邻算法的准则是：寻找接近新数据点的训练样本的数目，根据训练样本的信息来预测新数据点的某些信息。