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RSS订阅原创 Python经典排序方法总结
冒泡排序def bubble_sort(nums): for i in range(len(nums)-1): for j in range(len(nums)-i-1): if nums[j] > nums[j+1]: nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] return numsnums = [3,6,4,2,11,10,5]bubble_sort(nums)选择排序思想： 每次都从未排序的序列中选择一个最小的数放在已排序
2021-10-12 16:39:38
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原创 第三周：浅层神经网络（概述、NN表示、计算一个NN的输出）
第三周：浅层神经网络（Shallow neural networks）3.1神经网络概述（Neural Network Overview） 在深入学习具体技术之前，将快速浏览一下如何实现神经网络。上一周讨论了逻辑回归，了解了如下模型（图3.1.1）如与公式3.1建立联系。 图3.1.1公式3.1：xwb}=>z=wT+b\left. \begin{array}{l} x \\ w \\ b \\ \end{array} \right\} = > z = w^T
2021-03-16 11:42:13
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原创 numpy快速入门教程2
NumPy中的基本数据类型取值范围名称描述bool用一个Bit存储的布尔类型（True或False）inti由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）int8一个字节大小，-128 至 127int16整数，-32768 至 32767int32整数，-2 ** 31 至 2 ** 31 - 1int64整数，-2 ** 63 至 2** 63 - 1uint8无符号整数，0 至 255uint16无符号整数，0
2021-03-14 11:03:33
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原创 numpy快速入门教程1
数组概念 NumPy的主要对象就是同类型的多维数据。它是一张表，所有元素（通常是数字）。在NumPy中，维度称为轴，轴的数目为rank。 NumPy的数组的类称为ndarray，别名array。 numpy.array与Python标准库的类array.array不同，后者仅处理一维数组并提供较少功能。数组属性 ndarray对象的更重要的属性是：ndarray.ndim 数组的轴（维度，dimensionality）的个数。在Python的世界中，维度的数量被称为rank。nd
2021-03-02 20:45:26
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原创 第二周：神经网络的编程基础 1（二分类、逻辑回归、逻辑回归的代价函数）
第二周：神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming）2.1二分类（Binary Classification） 逻辑回归是一个用于二分类的算法。假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签 1 作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签 0 作为结果。现在我们可以用字母????来表示输出的结果标签，如下图所示： 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三
2021-03-01 18:21:49
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原创 re模块中其他常用的函数（sub、subn、compile、findall、finditer、split），贪婪模式与非贪婪模式
re 模块中其他常用的函数sub 和 subn 搜索与替换 sub 函数和 subn 函数用于实现搜索和替换功能。这两个函数的功能几乎完全相同，都是 将某个字符串中所有匹配正则表达式的部分替换成其他字符串。用来替换的部分可能是一个 字符串，也可以是一个函数，该函数返回一个用来替换的字符串。sub 函数返回替换后的结果，subn 函数返回一个元组，元组的第 1 个元素是替换后的结果，第 2 个元素是替换的总 数。语法格式如下：re.sub(pattern, repl, string, count=0,
2021-02-27 09:52:53
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原创 正则表达式-search匹配、分组操作
search方法 search 在一个字符串中搜索满足文本模式的字符串。语法格式如下：re.search(pattern, string, flags=0) 函数参数与 match 方法类似，如下表所示：search函数参数说明参数描述pattern匹配的正则表达式string要匹配的字符串flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写、多行匹配等【示例】search方法的使用import rem = re.match('a
2021-02-27 08:59:05
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原创 正则表达式-重复、非重复数量限定符的使用、原生字符及边界字符的使用
表示数量（匹配多个字符）【示例】匹配手机号码print('---------电话号码-----------') #pattern='\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d'#匹配手机号pattern='1[35789]\d\d\d\d\d\d\d\d\d'#匹配手机号s='13456788789'v=re.match(pattern,s)print(v) 如果要匹配电话号码，需要形如“\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d”这样的正则表达式。其中表现 了 11 次“\d”，表
2021-02-25 16:02:01
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原创 正则表达式_常用字符的使用
常用字符的使用正则表达式中常用的字符符号描述.匹配任意一个字符（除了 \n）[]匹配列表中的字符\w匹配字母、数字、下划线，即 a-z, A-Z, 0-9, _\W匹配不是字母、数字、下划线\s匹配空白字符，即空格（\n, \t）\S匹配不是空白的字符\d匹配数字，即 0-9\D匹配非数字的字符【示例】常用匹配符的使用import re print('-----.的使用--------') pattern='.'
2021-02-25 11:05:25
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原创 正则表达式_match方法使用
match方法 re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 None。语法格式如下：re.match(pattern, string, flags=0) 函数参数说明如下表：match函数参数说明参数描述pattern匹配的正则表达式string要匹配的字符串flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。如下列出正则表达式修饰符 - 可选标志正则表
2021-02-25 10:29:33
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原创 正则表达式
正则表达式简介概念 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑（可以用来做检索，截取或者替换操作）。 正则表达式用于搜索、替换和解析字符串。正则表达式遵循一定的语法规则，使用非常灵活，功能强大。使用正则表达式编写一些逻辑验证很方便，例如电子邮件地址格式的验证。 正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符）操作的一种逻辑公式，就是用事
2021-02-24 18:36:11
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原创 偏函数
偏函数 Python的 functools 模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。 偏函数是用于对函数固定属性的函数，作用就是把一个函数某些参数固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新的函数会更简单。 通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点，举例如下： int() 函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int() 函数默认按十进制转换，代
2021-02-24 15:29:35
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原创 装饰器的基本使用（多个装饰器、带参数的装饰器、通用装饰器）
装饰器（Decorator） 在Python程序中，装饰器就是一种闭包，它可以使闭包的访问方式更简单。 例如有定义 fun1 和 fun2 函数，代码如下：def fun1(): print('功能1')def fun2(): print('功能2') 现在，假设我们要增强 fun1() 函数和 fun2() 函数的功能，比如，在函数调用之前自动打印日志，又不希望修改函数的代码，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”。 本质上，decorator 就是一个返
2021-02-24 11:43:16
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原创 利用闭包求两点之间的距离 & 闭包的特殊用途（实现添加日志功能）
【示例】求两点之间的距离（传统方式实现）import mathdef getDis(x1,y1,x2,y2): return math.sqrt((x1-x2)**2+(y1-y2)**2) #分别求(1,1)和(2,2)到原点的距离print(getDis(1,1,0,0))print(getDis(2,2,0,0))【示例】求两点之间的距离（闭包方式实现）import math#使用闭包求两点之间的距离def getDisOut(x1, y1): def getDisIn(x2
2021-02-23 21:23:50
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原创 匿名函数 & 闭包的定义与使用
匿名函数 在传入函数时，有时不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更为方便。 在Python中，对匿名函数提供了支持。计算 f(x)=x2时，除了定义一个 f(x) 的函数外，还可以直接传入匿名函数。使用 lambda 可以声明一个匿名函数。 lambda 表达式就是一个简单的函数。使用 lambda 声明的函数可以返回一个值，在调用函数时，直接使用 lambda 表达式的返回。使用 lambda 声明函数的语法格式如下。lambda arg1, arg2, arg3… ：<表达式
2021-02-23 19:44:47
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原创 函数式编程理解 & 高阶函数概念与使用
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过将大段代码拆成函数。通过一层一层函数调用，可以将复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。 函数式编程是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量。因此任意一个函数，只要输入正确，输出即正确，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此这种函数是有副作用的。高阶函数 变量可以指
2021-02-23 15:43:58
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原创 二叉树广度优先遍历（BFS） & 深度优先遍历（DFS）
二叉树的遍历 树的遍历是一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有节点信息的访问，即一次对树中每个接地访问一次且仅访问一次，将这种对所有节点的访问称为遍历（travelsal）。树的两种重要遍历模式是深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS），BFS 一般用遍历，DFS一般用队列。一般情况下能用递归实现的算法大部分也可以用堆栈实现。广度优先遍历（层次遍历）...
2021-02-22 15:35:39
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原创 二叉树的节点及树的创建
二叉树的基本概念 二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树的性质（特性） 性质1：在二叉树的第i层上至多有 2（i-1）个节点（i>0）； 性质2：深度为 k 的二叉树至多有 2k-1 个节点； 性质3：对于任意一棵二叉树，如果其叶节点数为 N0，而度数为 2 的结点总数为N2，则N0=N2+1； 性质4：具有 n 个节点的完全二叉树的深度必为 log2（n+1）
2021-02-21 15:50:57
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原创 树的概念
树的概念 树（tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。 树具有以下的特点： （1）每个节点有 0 或 多个 子节点； （2）没有父节点的节点称为根节点； （3）每一个非根节点有且仅有一个父节点； （4）除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树；树的术语 （1）节点的度：一个节点含有的子树的个数（数节点的子节点数即可）；
2021-02-21 10:17:41
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原创 python—栈与队列
栈 栈（stack），亦称为堆栈，是一种容器，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置的概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后一个存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。 由于栈数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last in First Out）的原理运作。栈实现结构实现步骤： （1） Stack()创建一个新
2021-02-19 18:51:58
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原创 双链表定义&双链表基本操作
双向链表定义 在单链表之后，一种更复杂的链表是“双向链表”或“双面链表”。每个节点有两个链接：一个指向前一个节点（前驱），当此节点为第一个节点时，前驱指向None；另一个指向下一个节点（后继），当此节点最后一个节点时，后继指向None。【示例】节点实现#定义节点的类class Node(object): def __init__(self, elem): #定义元素值 self.elem = elem #定义后继（下一个节点标识） self.next = None #定义
2021-02-19 12:00:47
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原创 单链表_节点定义&单链表基本操作
链表的引入链表 顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不灵活。 链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。链表的定义 链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据集，而是在每一个节点（数据存储单元）里存放下一个节点的位置信息（即地址）。单向链表 单向链表也叫做单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素
2021-02-18 12:06:47
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原创 数据结构简述
数据结构的引入 数据结构是一个抽象概念，将其分类后得到程序设计语言中的基本类型。如：int，float，char等。数据元素之间不是独立的，存在特定的关系，这些关系便是结构。数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。 Python给我们提供了很多现成的数据结构类型，这些系统自己定义好的，不需要我们自己去定义的数据结构叫做Python的内置数据结构，比如列表、元组、字典。而有些数据组织方式，Python系统中没有直接定义，需要我们自己去定义这些数据的组织方式，这些数据组织方式称为Python的扩展
2021-02-17 11:13:18
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原创 Python 排序 & 查询 算法小结
冒泡排序（Bubble Sort）比较相邻的元素。若第一个比第二个大（升序），就交换他们。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到最后一对。该步完成后，最后的元素将是最大的数。针对所有元素重复以上步骤，除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。def bubble_sort(alist): n = len(alist) for k in range(n-1): count = 0 for i in range(n-1-k): if
2021-02-16 18:40:04
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原创 python基础随记
列表基础添加和删除元素1.在列表末尾添加元素motorcycles = ['honda', 'yamaha', 'suzuki']print(motorcycles)#将元素添加至列表末尾motorcycles.append('ducati')2.在列表中插入元素使用方法 insert() 可在列表任意位置添加新元素（需指定元素索引和值）#insert()插入新元素motorcycles.insert(0, 'ducati')3.从列表中删除元素3.1 使用 del 删除元素（
2021-01-30 20:28:20
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空空如也
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