python大全简短

A. 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！！

B. python多个起点不交叉最短路径

1 针对给定的多个起点和终点，如果要求起点之间不交叉，那么存在最短运禅路径。

2 因为起点之间不交叉，可以将问题简化为多个单起点单终点的问题，可以使用 Dijkstra 算法或者 A* 算法等察汪求解最短路径的算法。

3 如果需要考虑多个起点之间的交叉情况，可以考虑使用遗传算法等旁没尘启发式算法，不过这样的算法复杂度较高，需要更长的计算时间。

C. 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

D. 常用的python库有哪些

10个顶级且实用的python库

1、Dash

Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。

Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。

4、Colorama

Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在Colorama PyPi页面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。

JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。

Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。

10、BeautifulSoup

如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。

②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。

E. Python其实很简单 第九章 列表与元组（一）

在前面，我们要保存一个数据，需要先定义一个变量，而且一个变量中只能保存一个数据。譬如，语句：a1=1，值“1”就被保存了，但要保存“2”，就还需要再定义一个变量：a2=2......这样以来，随着数据的增多，岂不是要定义更多的变量吗？

可以使用一个新的数据类型，它记录很多数据，并且将它们按照顺序存储在连续的内存空间中，这便是序列。Python中有5种常用的序列结构，分别是列表、元组、集合、字典和字符串。

9.1列表

语法格式：

listname=[element1,element2,element3,......,elementn]

其中，listname为列表名，element1,element2,element3,......,elementn表示列表中的元素。各个元素的数据类型可以相同，也可以不同，但通常元素的类型都是相同的，含义也是相同的。

如：

list1=[‘风’,’马‘,’牛’,1,2,3,’a’,’b’,’c’]就没有太多的实际用途。

list2=['张三','男',18,�']虽然元素的类型不同，但表示了同一个人的信息。

1、访问列表元素

列表中元素的索引号从0开始标记，访问列表元素时，可以直接按照索引号读取。

如：

list2=['张三','男',18,�']

print(list2[1]) #输出列表中索引号为1的元素

输出结果：男

和字符串一样，序列都是可以使用切片操作的。

如：

print(list2[:2])

输出结果：['张三', '男']

print(list2[2:])

输出结果：[18, �']

2、使用range()函数创建数值列表

格式：range(start, stop [,step]) ；start 指的是计数起始值，默认是 0；stop 指的是计数结束值，但不包括 stop ；step 是步长，默认为 1，不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

可以使用range()函数创建数值列表，如：

list1=list(range(10,20,2))

print(list1)

运行结果：[10, 12, 14, 16, 18]

3、删除列表

语法格式如下：

del listname

其中，listname为要删除列表的名称。

删除列表与删除变量的方法是完全一样的，前面已经介绍过了。

4、遍历列表

常用的遍历列表的方法有是利用for语句，举例如下：

list1=list(range(10))

for item in list1:

print(item,end=' ') # end=’ ‘表示以空格结束，如果不写这个参数，相当于默认值end=’ ’

输出结果：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

为了获取列表元素的索引值，就需要使用enumerate()函数。

list1=list(range(10,20,2))

for index,item in enumerate(list1):

print(index,'-',item,end=' ')

输出结果：0 - 10 1 - 12 2 - 14 3 - 16 4 - 18

5、追加、修改和删除列表元素

追加元素

>>> list1=['春','夏','秋']

>>> list1.append('冬')

>>> list1

['春', '夏', '秋', '冬']

还有一种方法，就是使用“+”号将两个序列连接起来。如：

list1=['春','夏','秋']

list1=list1+['冬']

print(list1)

输出结果为：['春', '夏', '秋', '冬']

注意，下面的做法是错误的：

>>> list1=['春','夏','秋']

>>> list1=list1+'冬'

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in

list1=list1+'冬'

TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

从这个提示可知，列表只能与列表连接，而不能与字符串连接。

修改元素

>>> list1[2]='autumn' #通过索引对元素直接赋值

>>> print(list1)

['春', '夏', 'autumn', '冬']

删除元素

>>> del list1[2] #通过索引直接删除元素

>>> print(list1)

['春', '夏', '冬']

6、列表元素排序

在讨论列表元素排序时，为了将有序列表变成无序列表，这里用到了shuffle()函数，但它不是Python的内置函数，需要先使用import语句将random模块包含进来，这样才能像使用内置函数那样使用扩展模块中的函数。

>>> import random #导入random模块

>>> list1=list(range(10)) #生成列表，元素为0到9的整数。

>>> list1

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> random.shuffle(list1) #用random包中的shuffle()函数将list1中元素次序打乱

>>> list1

[8, 6, 3, 5, 0, 7, 1, 9, 2, 4]

>>> list1.sort() #对list1升序排列

>>> list1

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> random.shuffle(list1) #将list1顺序重新打乱

>>> list1

[5, 9, 7, 8, 4, 3, 2, 0, 6, 1]

>>> list1.sort(reverse=True) #对list1降序排列

>>> list1

[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

方法sort()的语法格式：

listname.sort(key=None,reverse=False)

其中，listname表示要排序的列表；key表示指定一个键，如”key=str.lower”表示排序时不区分字母大小写；reverse为True表示降序排列（为默认值，可省缺），为False表示升序排列。

还有一个函数sorted()，功能与方法sort()相似。格式如下：

sorted(listname,key=None,reverse=False)

7、 利用列表推导式快速生成一个列表

例1：生成指定范围的数值列表。

>>> import random

>>> list1=[random.randint(0,20) for i in range(10)]

>>> list1

[16, 20, 19, 6, 5, 7, 10, 5, 12, 5] #生成了包含10个值在0到20之间的元素构成的列表。

例2：根据现有列表生成新的列表。

>>> radius=list(range(1,6)) #生成列表 radius保存半径的值

>>> radius

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> s=[round(2*3.14*r,2) for r in radius]

#生成列表s，将计算得到的周长值保存起来，其中round（）可以保留指定小数位，格式 round(var, n)，var为变量名，n为指定保留小数位。

>>> s

[6.28, 12.56, 18.84, 25.12, 31.4]

例3：从列表中选择符合条件的元素组成新的列表。

>>> score=[98,65,77,56,82,89] #列表score用来存储成绩

>>> good=[x for x in score if x>=80]

#从列表score中选取>=80的元素存入新列表good中

>>> good

[98, 82, 89]

count()、index()和sum()方法

count()方法

用于统计指定元素在列表中出现的次数。

例：

>>> list1=['a','b','c','d','e','f','c','d','e','a','b','c','d']

>>> num=list1.count('c') #统计列表list1中'c'的个数

>>> num

3

index()方法

用于获取指定元素在列表中第一次出现的索引值。

>>> list1=['a','b','c','d','e','f','c','d','e','a','b','c','d']

>>> position=list1.index('c')

>>> position

2

sum()方法

用于计算数值列表中全部或指定元素的和。

>>> list1=[1,2,3,4,5]

>>> total=sum(list1) #计算列表list1中全部元素的和

>>> total

15

>>> total=sum(list1,1) #在列表list1全部元素的和后，在加上参数（“1”）的值

>>> total

16

>>> total=sum(list1[:2]) #计算切片list1[:2]中各元素的和

>>> total

3

二维列表

格式：listname[下标1][下标2]

其中，listname表示列表的名称，下标1表示列表中的行号，下标2表示列表中的列号。对于n行m列的二维列表，第一个元素的行号和列号都是0，最后一个元素的行号和列号都是n-1。如下所示：

list[0][0] list[0][1] list[0][2] ............ list[0][m-1]

list[1][0] list[1][1] list[1][2] ............ list[1][m-1]

......

......

list[n-1][0] list[n-1][1] list[n-1][2] ............ list[n-1][m-1]

通俗地讲，如果一个列表中的元素本身就是一个列表，则这个列表就是一个二维列表。

如：

>>> list1=['a1','b1','c1','d1']

>>> list2=['a2','b2','c2','d2']

>>> list3=['a3','b3','c3','d3']

>>> listtwo=[list1,list2,list3]

>>> listtwo

[['a1', 'b1', 'c1', 'd1'], ['a2', 'b2', 'c2', 'd2'], ['a3', 'b3', 'c3', 'd3']]

如果要查看二维列表listtwo按照行、列的排列，可以运行如下代码：

for i in range(3):

for j in range(4):

print(listtwo[i][j],end=' ')

print()

运行结果：

a1 b1 c1 d1

a2 b2 c2 d2

a3 b3 c3 d3

如果要读取二维列表中的某一行，可以使用如下方法：

>>> listtwo[2] #读取第3行的元素（注意索引号都是从0开始的）

['a3', 'b3', 'c3', 'd3']

如果要读取某一个元素的值，可以使用如下方法：

>>> listtwo[2][2] #读取第3行第3列的元素

'c3'