python大全簡短

A. python中有哪些簡單的演算法

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！！

B. python多個起點不交叉最短路徑

1 針對給定的多個起點和終點，如果要求起點之間不交叉，那麼存在最短運禪路徑。

2 因為起點之間不交叉，可以將問題簡化為多個單起點單終點的問題，可以使用 Dijkstra 演算法或者 A* 演算法等察汪求解最短路徑的演算法。

3 如果需要考慮多個起點之間的交叉情況，可以考慮使用遺傳演算法等旁沒塵啟發式演算法，不過這樣的演算法復雜度較高，需要更長的計算時間。

C. 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

D. 常用的python庫有哪些

10個頂級且實用的python庫

1、Dash

Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、游戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。

Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。盡管它具有完善的游戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。

4、Colorama

Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。

JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。

Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合並到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡表情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。

10、BeautifulSoup

如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。

②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。

E. Python其實很簡單 第九章 列表與元組（一）

在前面，我們要保存一個數據，需要先定義一個變數，而且一個變數中只能保存一個數據。譬如，語句：a1=1，值「1」就被保存了，但要保存「2」，就還需要再定義一個變數：a2=2......這樣以來，隨著數據的增多，豈不是要定義更多的變數嗎？

可以使用一個新的數據類型，它記錄很多數據，並且將它們按照順序存儲在連續的內存空間中，這便是序列。Python中有5種常用的序列結構，分別是列表、元組、集合、字典和字元串。

9.1列表

語法格式：

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

其中，listname為列表名，element1,element2,element3,......,elementn表示列表中的元素。各個元素的數據類型可以相同，也可以不同，但通常元素的類型都是相同的，含義也是相同的。

如：

list1=[『風』,』馬『,』牛』,1,2,3,』a』,』b』,』c』]就沒有太多的實際用途。

list2=['張三','男',18,�']雖然元素的類型不同，但表示了同一個人的信息。

1、訪問列表元素

列表中元素的索引號從0開始標記，訪問列表元素時，可以直接按照索引號讀取。

如：

list2=['張三','男',18,�']

print(list2[1]) #輸出列表中索引號為1的元素

輸出結果：男

和字元串一樣，序列都是可以使用切片操作的。

如：

print(list2[:2])

輸出結果：['張三', '男']

print(list2[2:])

輸出結果：[18, �']

2、使用range()函數創建數值列表

格式：range(start, stop [,step]) ；start 指的是計數起始值，默認是 0；stop 指的是計數結束值，但不包括 stop ；step 是步長，默認為 1，不可以為 0 。range() 方法生成一段左閉右開的整數范圍。

可以使用range()函數創建數值列表，如：

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

print(list1)

運行結果：[10, 12, 14, 16, 18]

3、刪除列表

語法格式如下：

del listname

其中，listname為要刪除列表的名稱。

刪除列表與刪除變數的方法是完全一樣的，前面已經介紹過了。

4、遍歷列表

常用的遍歷列表的方法有是利用for語句，舉例如下：

list1=list(range(10))

for item in list1:

print(item,end=' ') # end=』 『表示以空格結束，如果不寫這個參數，相當於默認值end=』 』

輸出結果：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

為了獲取列表元素的索引值，就需要使用enumerate()函數。

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

for index,item in enumerate(list1):

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

輸出結果：0 - 10 1 - 12 2 - 14 3 - 16 4 - 18

5、追加、修改和刪除列表元素

追加元素

>>> list1=['春','夏','秋']

>>> list1.append('冬')

>>> list1

['春', '夏', '秋', '冬']

還有一種方法，就是使用「+」號將兩個序列連接起來。如：

list1=['春','夏','秋']

list1=list1+['冬']

print(list1)

輸出結果為：['春', '夏', '秋', '冬']

注意，下面的做法是錯誤的：

>>> 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

從這個提示可知，列表只能與列表連接，而不能與字元串連接。

修改元素

>>> list1[2]='autumn' #通過索引對元素直接賦值

>>> print(list1)

['春', '夏', 'autumn', '冬']

刪除元素

>>> del list1[2] #通過索引直接刪除元素

>>> print(list1)

['春', '夏', '冬']

6、列表元素排序

在討論列表元素排序時，為了將有序列表變成無序列表，這里用到了shuffle()函數，但它不是Python的內置函數，需要先使用import語句將random模塊包含進來，這樣才能像使用內置函數那樣使用擴展模塊中的函數。

>>> import random #導入random模塊

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

>>> list1

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

>>> random.shuffle(list1) #用random包中的shuffle()函數將list1中元素次序打亂

>>> list1

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

>>> list1.sort() #對list1升序排列

>>> list1

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

>>> random.shuffle(list1) #將list1順序重新打亂

>>> list1

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

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

>>> list1

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

方法sort()的語法格式：

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

其中，listname表示要排序的列表；key表示指定一個鍵，如」key=str.lower」表示排序時不區分字母大小寫；reverse為True表示降序排列（為默認值，可省缺），為False表示升序排列。

還有一個函數sorted()，功能與方法sort()相似。格式如下：

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

7、 利用列表推導式快速生成一個列表

例1：生成指定范圍的數值列表。

>>> 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個值在0到20之間的元素構成的列表。

例2：根據現有列表生成新的列表。

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

>>> radius

[1, 2, 3, 4, 5]

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

#生成列表s，將計算得到的周長值保存起來，其中round（）可以保留指定小數位，格式 round(var, n)，var為變數名，n為指定保留小數位。

>>> s

[6.28, 12.56, 18.84, 25.12, 31.4]

例3：從列表中選擇符合條件的元素組成新的列表。

>>> score=[98,65,77,56,82,89] #列表score用來存儲成績

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

#從列表score中選取>=80的元素存入新列表good中

>>> good

[98, 82, 89]

count()、index()和sum()方法

count()方法

用於統計指定元素在列表中出現的次數。

例：

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

>>> num=list1.count('c') #統計列表list1中'c'的個數

>>> num

3

index()方法

用於獲取指定元素在列表中第一次出現的索引值。

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

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

>>> position

2

sum()方法

用於計算數值列表中全部或指定元素的和。

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

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

>>> total

15

>>> total=sum(list1,1) #在列表list1全部元素的和後，在加上參數（「1」）的值

>>> total

16

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

>>> total

3

二維列表

格式：listname[下標1][下標2]

其中，listname表示列表的名稱，下標1表示列表中的行號，下標2表示列表中的列號。對於n行m列的二維列表，第一個元素的行號和列號都是0，最後一個元素的行號和列號都是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]

通俗地講，如果一個列表中的元素本身就是一個列表，則這個列表就是一個二維列表。

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']]

如果要查看二維列表listtwo按照行、列的排列，可以運行如下代碼：

for i in range(3):

for j in range(4):

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

print()

運行結果：

a1 b1 c1 d1

a2 b2 c2 d2

a3 b3 c3 d3

如果要讀取二維列表中的某一行，可以使用如下方法：

>>> listtwo[2] #讀取第3行的元素（注意索引號都是從0開始的）

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

如果要讀取某一個元素的值，可以使用如下方法：

>>> listtwo[2][2] #讀取第3行第3列的元素

'c3'