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RSS订阅原创 python实现首字散列其余二分的字典树
目前正在学习《自然语言处理入门》这本书，第二章 词典分词部分涉及字典树的内容较多，在字典树的基础上又介绍了首字散列其余二分的字典树、双数组字典树、AC自动机，越往后难度越大越难理解，因此理解字典树非常重要，所以参考原书代码和网上代码，敲了一遍首字散列其余二分的字典树的python实现代码，目的在于加深对字典树的理解。算法和概念部分可学习参考资料2，此处不再赘述。
2022-05-18 18:37:30
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原创 Vue3动态引入图片
技术方案Vue3+Composition API场景在子组件中需要将父组件传入的图片路径赋给img标签，对图片进行显示。为便于子组件复用，图片路径需动态传入，不可在子组件中写死。问题若在setup函数中直接return imgSrcUrl，并在template img标签中引入的话，会导致无法显示图片即找不到文件所在路径，与webpack打包静态资源的方式有关系。<template> <div> <img :src="userImgSrc">
2022-04-04 12:20:01
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原创 Vue3 setup中使用vuex中的数据
vue3中访问vuex中的数据时，必须通过computed计算属性，才能在模板中响应式显示，否则vuex中数据发生变化后，模板页面中没有变化。但在setup方法中，没有this、computed等vue2中常用的方法，需要从vue中引入。解决方法如下：import { computed} from "vue";import { useStore } from "vuex";export default { name: 'APP', setup() { let store = useS
2022-03-17 13:29:01
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原创 TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘NormalModule‘)
解决Vue3下遇到下述问题：TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'NormalModule')
2022-03-16 10:29:42
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原创 PySide2之QTableView结合QAbstractTableModel显示表格数据
Model负责与数据源通讯，并提供接口给结构中的别的组件使用。通讯的实质依赖于数据源的类型与Model实现的方式。View从Model获取模型索引,模型索引是数据项的引用。通过把模型索引提供给Model,View可以从数据源中获取数据。需求描述继承QAbstractTableModel类，创建自定义Model，用于保存表格类数据，供QtableView、QChart等视图调用显示。
2021-09-05 11:21:48
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原创 PySide2下如何动态添加和移除widgets和layouts
前言在软件开发的过程中，需要在对话框中动态添加和移除控件对象，并且对话框需要根据窗口内容的变化自适应调整自身大小（目前只能自适应变大，不能自适应变小，后续有机会再修改）。下面是代码运行效果截图：代码启动页面动态增加窗口内容动态移除窗口内容代码开发环境：Python3.7 + PySide2PyQt5实现方式基本相同。import sysimport numpy as npfrom PySide2.QtWidgets import QDialog, QWidget, QGrid
2021-08-30 15:40:32
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原创 排序算法(七)——快速排序算法详解及Python实现
一、简介快速排序算法最早是由图灵奖获得者Tony Hoare设计的，被列为20世纪十大算法之一。属于交换排序类，是冒泡排序算法的升级，是一种不稳定排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)。二、算法介绍快速排序算法的基本思想是：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。选取数组中第一个元素作为pivot key（枢轴），即令pv = li[low]，然后从数组的两端向中间扫描；当low &l
2021-08-05 22:52:39
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原创 排序算法(六)——归并排序算法详解及Python实现
一、简介归并排序(Merging Sort)算法是一种稳定排序算法，和堆排序算法一样，都是利用完全二叉树的深度是⌊logn⌋\lfloor logn\rfloor⌊logn⌋+1 的特性，来提高排序效率，其时间复杂度和堆排序相同，均为O(nlogn)。二、算法介绍归并排序就是利用归并（将两个或以上的有序表组合成一个新的有序表）的思想实现的排序方法。基本原理是：假设初设序列有n个记录，则可以看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1， 然后两两归并，得到⌈n/2⌉\lceil n/2 \rceil⌈
2021-08-04 11:18:03
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原创 排序算法(五)——堆排序算法详解及Python实现
本文目录一、简介二、算法介绍三、代码实现排序算法系列——相关文章一、简介堆排序（Heap Sort）算法，属于选择排序类，不稳定排序，时间复杂度O(nlogn)。堆排序由Floyd和Williams在1964年共同发明，是对简单选择排序算法的优化，其出发点是：简单选择排序在遍历时，在待排序的n个元素中，需进行n-1次比较，才能选择出最小的元素，但没有将每次遍历时比较的结果保存下来，导致后续遍历时仍需进行重复操作，因此导致元素比较次数较多。堆排序就是通过堆这种结构，实现了在选择出最小元素的同时，保存了
2021-08-04 07:47:57
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原创 排序算法(四)——希尔排序算法详解及Python实现
一、简介希尔排序（Shell Sort）算法，属于插入排序类，是不稳定排序，是对直接插入排序算法的优化，其时间复杂度为O(n3/2)。希尔排序是D.L.Shell 于1959年提出来的算法，在此之前排序算法的时间复杂度基本上都是O(n2)的，希尔排序是突破这个时间复杂度的第一批算法之一。[1]二、算法介绍直接插入排序算法在1-数组基本有序或2-数组元素较少时效率很高，希尔排序的出发点就是如何对待排序数组进行调整，使其满足上述两个条件，从而利用直接插入排序算法的优势。最终，科学家Shell通过对数
2021-08-03 10:39:47
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原创 排序算法(三)——直接插入排序算法详解及Python实现
一、简介直接插入排序算法是一种稳定排序算法，其每次循环将特定值插入前面排序好的数组部分，时间复杂度为O(n2)，性能好于冒泡排序和选择排序。二、算法介绍算法步骤：遍历数组，令i从0到n-2，若当前元素li[i]大于后一元素li[i+1]，则移动元素；移动方式为：将li[i+1]赋值给t，令j=i+1，然后从位置i向前遍历，若li[j-1] > t，则将位置j-1的元素向后移动，即li[j] = li[j-1]，直至li[j-1] >= t，然后将元素li[j+1]插入至位置j处。此处
2021-08-02 17:28:20
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原创 排序算法(二)——简单选择排序详解及Python实现
一、简介选择排序算法是一种不稳定排序算法（见参考资料2中的讨论），时间复杂度为O(n^2^)，但由于交换次数较少，性能略优于冒泡排序。基本思想是在第i次遍历时，在第i+1至第n个元素中，选出最小的元素作为有序序列的第i个元素。二、算法介绍以下面的数组为例，对其使用选择排序法进行升序排序：901050803070406020mi用于记录每次遍历时最小元素的位置，开始遍历时令mi=i，若li[j] < li[mi]，则令mi=j。i=0时：j从1处开始遍历，得出mi=1，数组li变为：1
2021-08-02 15:52:31
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原创 排序算法(一)——冒泡排序算法详解及Python实现
一、简介冒泡排序算法是众多排序算法中思路最简单、最容易理解的一个。直观理解就是将数组中较小（或较大）的值不断上浮，最终形成有序数组，这个过程类似于气泡从水底不断冒出来的过程，因此称为冒泡排序。冒泡排序属于交换排序类，是一种稳定排序算法，其时间复杂度为O(n2)。二、算法介绍以下面的数组为例，对其使用冒泡法进行升序排序：901050803070406020遍历数组，比较相邻两个元素，若前一元素大于后一元素，则交换两个元素位置；每次遍历后，都会不断将最大、次大…的元素放置在数组末尾，循环n（数组
2021-08-02 15:17:12
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原创 Python实现KMP算法-字符串匹配和查找
《大话数据结构》一书第五章介绍了字符串的定义、存储结构和模式匹配算法。关于模式匹配，重点介绍了暴力(Brute-Force)算法和KMP算法，暴力算法较为简单，但性能较低。KMP算法在暴力算法基础上，通过特别巧妙的方式，降低了字符串比较次数，将时间复杂度从O((n-m+1)*m)降低到了O(n+m)。但是！！！这本书中关于KMP算法的介绍冗长、混乱，讲解的不够透彻，只讲其一，不讲其二，非常不便于理解。在反复阅读和理解消化了几个小时后，发现对KMP算法还是不能了然于胸。因此在网上查阅了相关资料，个人感觉讲
2021-07-24 11:43:40
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原创 Python基于链表结构实现链队列Queue
上一篇文章介绍了循环队列的顺序存储结构的实现，Python基于顺序结构实现循环队列Queue。本文参考《大话数据结构》4.13一节，基于链表结构实现了链队列。对于循环队列与链队列的比较，《大话数据结构》中有很好的介绍：对于循环队列与链队列的比较，可以从两方面来考虑：从时间上，其实它们的基本操作都是常数时间，即都为O(1)的，不过循环队列是事先申请好空间，使用期间不释放，而对于链队列，每次申请和释放结点也会存在一些时间开销，如果入队出队频繁，则两者还是有细微差异。对于空间上来说，循环队列必须有一
2021-07-18 11:41:58
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原创 Python基于顺序结构实现循环队列Queue
参考《大话数据结构》4.12一节，基于顺序结构实现了循环队列。class SeqQueue(object): def __init__(self, size=10): self.MAXSIZE = size self.data = [' '] * size self.front = 0 # 头指针 self.rear = 0 # 尾指针 def __len__(self): return (self.re
2021-07-18 10:01:11
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原创 Python下基于栈和逆波兰算法实现四则运算
参考《大话数据结构》一书4.9节，Python下基于栈和逆波兰算法实现四则运算。栈的实现使用顺序结构，即基于列表实现，参考本人博客Python实现顺序结构栈Sequence Stack中缀转换后缀采用逆波兰算法，参考本人博客Python利用栈将中缀表达式转换为后缀表达式（四则运算）。计算代码如下所示（transform函数见上述 2.Python利用栈将中缀表达式转换为后缀表达式（四则运算））：def arithmetic(expression): signs = '+-*/'
2021-07-17 22:51:26
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原创 Python利用栈将中缀表达式转换为后缀表达式（四则运算）
参照《大话数据结构》一书4.9节，基于Python实现了中缀表达式到后缀表达式的转换。栈的实现使用顺序结构，即基于列表实现，与本人博客Python实现顺序结构栈Sequence Stack一致。class SeqStack(object): def __init__(self, size=10): self.__MAXSIZE = size # 将MAXSIZE定义为私有变量，禁止子类对象访问 self.__data = [' '] * size # 将dat
2021-07-17 21:36:19
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原创 Python使用循环和递归实现斐波那契数列
基于Python实现斐波那契数列。方法一：使用循环，通过yield生成器返回结果，使用时通过list转换为列表。这种方法效率更高，占用空间较小；方法二：使用递归实现，效率很低，占用内存较高。n=40时，方法一耗时不足1s，方法二耗时68s。import timedef fib(n): a = 0 b = 1 for i in range(n): yield b a, b = b, a + bdef fib_recursive(n):
2021-07-17 19:30:41
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原创 Python实现链栈 Link Stack
"""Python实现链栈by 勤奋的清风 at 2021-07-17"""class Node(object): def __init__(self, value=None, next_node=None): self.value = value self.next = next_node def set_value(self, value): self.value = value def set_next(self,
2021-07-17 18:31:50
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原创 Python实现顺序结构栈Sequence Stack
参考大话数据结构，利用Python3实现了栈的顺序结构。class SeqStack(object): def __init__(self, size=10, elem_type=int): self.__MAXSIZE = size # 将MAXSIZE定义为私有变量，禁止子类对象访问 self.type = elem_type self.__data = [elem_type] * size # 将data定义为私有变量，禁止子类对象访问
2021-07-17 13:04:28
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原创 Python之可变对象作为函数参数问题
在阅读博客文章时，看到一道有趣的题目，代码运行结果和自己理解的不一样，触及到了我的Python知识盲区，说明对Python的一些基础概念理解的不够深刻。个人认为这个知识点较为重要，在数据分析、软件等开发项目中，若出现此类问题，很难排查Bug，因此对这个知识点进行了一番探索，将相关原理和现象说明清楚。问题说明题目出自参考资料[1]中的第四题。代码如下，请推断下述代码的输出结果。def f(x, l=[]): for i in range(x): l.append(i * i
2021-05-30 13:37:51
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第10章 数据聚合与分组运算
目录一、GroupBy机制二、数据聚合三、apply：一般性的“拆分－应用－合并”四、透视表和交叉表对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby`功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。在本章中，你将会学到：使用一个或多个键（形式可以是函数、数组或DataFrame列名）分割pandas对象。计算分组的概述统计，
2021-05-29 18:16:09
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第9章 绘图和可视化
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各
2021-05-28 15:13:24
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第8章 数据规整：聚合、合并和重塑
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。
2021-05-25 16:24:43
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第7章 数据清洗和准备
本章讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其它分析数据转换的工具。处理缺失数据对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。我们称其为哨兵值，可以方便的检测出来：string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])string_data.isnull()在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。
2021-05-24 09:18:31
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第6章 数据加载、存储与文件格式
输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。read_csv和read_table是最为常用的。这些函数的选项可以划分为以下几个大类：索引：将一个或多个列当做返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户获取列名。类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、和自定义的缺失值标记列表等。日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信
2021-05-22 23:41:58
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第5章 pandas入门
pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型） 以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。import pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame
2021-05-22 16:15:59
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原创 阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第4章 Numpy基础：数组和矢量计算
大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。数组与标量的算术运算会将标量值传播到各个元素。大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组。不同大小的数组之间的运算叫做广播（ broadcasting），当你将一个标量值赋值给一个切片时（ 如arr[5:8]=12），该值会自动传播（ 也就说后面将会讲到的“广播”）到整个选区。跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。 这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。如果你想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视.
2021-05-19 15:42:22
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原创 Python软件项目打包——pyinstaller
说明本文主要针对于多文件打包，单文件打包不在本博客范围内。大型项目打包可参考本文。经本人测试，在win10系统下打包后的软件，无法在win7下运行。结合以往项目经验，若有跨平台需求，需要在不同平台下分别打包生成对应平台下的可执行文件，方可分发至不同平台用户。部分命令简介–distpath : 打包到哪个目录下-w: 指定生成 GUI 软件，也就是运行时不打开控制台-c: 运行时打开控制台-i : 指定打包后可执行文件的图标–clean: 在构建之前清理PyInstaller缓存并删除临时
2020-10-24 16:44:04
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原创 Qt QGridlayout 布局比例-解决列宽不符合设定问题
在设定完QGridlayout布局内容后，将layout传入下述函数，即可实现行列宽高设定基本符合需求。 def gridLayoutSet(self, layout): # 设置每行每列比例一致 # 需设置每行每列最小宽度或高度，size需小于self.width() / layout.rowCount() rowSize = 100 colSize = 100 for row in range(layout.row
2020-09-08 11:12:49
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原创 fortran与python跨语言集成(f2py/gfortran)
软件开发项目，界面使用Python开发，基于性能和资源丰富程度考虑，数值计算部分用Fotran语言实现，然后通过Python调用，其中Fortran代码版本较杂，f77、f90、f95同时共存。目前有如下两种解决方案，由于项目时间较为紧张，最终暂采用了F2Py方案：1. 利用F2Py将Fortran代码编译为pyd格式，在Python中可以直接作为模块import；2. 利用gfortran或intel的编译工具，将Fortran代码编译为dll文件。
2020-09-08 11:11:12
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原创 qt调整widget间距
运行环境windows10PySide2Qt5.12.8Python3.7问题描述继承QDialog自定义了对话框，为其添加了toolbar和图表显示，但两者之间的上下间距过大，不甚美观，需做以调整。解决方案self.main_layout = QGridLayout() # 必须使用QGridLayout布局# 关键在下面两句，缺一不可self.main_layout.setVerticalSpacing(0)self.main_layout.setContentsMargi
2020-08-22 10:15:48
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原创 PySide2下QAbstractItemModel实现元素的插入与删除
背景介绍基于QAbstractItemModel自定义了TreeModel，并自定义了TreeItem。由于集成自QAbstractItemModel，需要手动撰写删除和添加对象的代码。代码一参考文献中的代码为C++，改写为Python后代码如下 def insertRows(self, row, count, parent:QModelIndex): # 调用insertRow()会自动调用重写的insertRows() parentItem = paren
2020-08-21 21:42:46
994
原创 Python统计项目代码的行数
功能统计Python、Java、C++等语言的项目内代码文件行数并输出。使用前需安装prettytable用于美化输出pip install prettytable代码# coding=utf-8import osimport sysimport prettytable as ptimport codecs# 指定想要统计的文件类型CPP_SUFFIX_SET = {'h', 'hpp', 'hxx', 'c', 'cpp', 'cc', 'cxx'}PYTHON_SUFFIX_S
2020-08-21 21:24:47
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原创 QT-GraphicScene大于GraphicView时，场景居中问题
使用环境：PySide2 + QT5.12.8 + Python3.7 + Windows10QT或者PyQt解决思路类似。问题描述：由于项目需要，场景需要较大的区域，因此初始化时，场景的面积大于视图窗口的面积，这种情况下，会出现滚动条，且软件会默认将视图聚焦与场景中间，而不是左上角，不符合通常的软件操作习惯，因此需要设置将视图窗口聚焦于场景左上角。解决方案：下述代码仅作参考，关键代码为self.graphView.centerOn(0, 0)，通过这句代码将视图中心设置为左上角。from
2020-08-14 16:39:56
1726
1
原创 任意情况下Python获取文件所在目录路径
一常用做法是利用sys库，一般情况下也能得到预期结果，如下所示：import sysfolder_path = sys.path[0]但在某些情况下，上述方法会存在问题，比如在a文件中引用b文件，而两者不属于同一目录中时，在b文件中sys.path[0]路径则会出错。二下面贴上在任意情况下均能正确获得文件所在目录路径的代码：import osfolder_path = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[0]以上，欢迎交流。...
2020-08-14 16:15:27
873
原创 Python项目文件引用问题：ImportError: attempted relative import with no known parent package
在做一个项目，采用包的形式进行文件组织，运行代码是会报错`ImportError: attempted relative import with no known parent package`，下面先贴出解决方案。
2020-07-22 12:21:51
117592
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原创 PySide2/PyQt5 实现设置QDockWidget初始大小
尝试了QDockWidget自带的很多方法，发现无法在保证其可调整大小的情况下，设置其初始大小。当QDockWidget不需要支持调整大小时，可按照如下方法进行设置：# 非完整代码，仅供参考from PySide2.QtWidgets import QDockWidget, QMainWindowclass UIMainWindow(QMainWindow): def __init__(self, *args, **kwargs): super(UIMainWindow, s
2020-06-23 16:57:14
2661
原创 echarts加载世界地图并展示个人数据
需求之前基于GDELT抓取过部分一带一路沿线国家的新闻数据，对各个国家的新闻数据量进行了统计，打算做一张图进行直观的显示。解决方案懒得用ArcGIS来做了，想要磨练下代码水平，因此选择Javascript，调用Echarts进行绘制由于之前调用Echarts的代码无法使用，所以这次不打算在线调用Echarts js文件，避免更新后原有代码无法使用的问题，因此将echarts.js下载到本地...
2019-09-10 09:04:51
7859
python利用百度地图API进行地理编码（将地名转换为经纬度）
2017-05-20
tensorflow----tf_upgrade.py
2017-03-14
python实现kaggle中的数字识别
2016-12-28
c++实现huffman哈夫曼编码
2016-10-27
快速排序+归并排序+c++
2016-10-27
道格拉斯普克算法的C++实现
2016-05-08
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