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来源:裂多多源码

1.遗传算法的算法算法Python代码实现
2.用python编写递推算法,计算数列 1,2,4,7,11,16... 前30个数之和?
3.排序算法总结(Python实现代码)
4.求python极大极小值博弈树算法解决井字棋游戏问题代码?
5.KMeans聚类算法,简短易懂的教程python代码
6.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

python 算法教程 源码_python算法指南程序员经典

遗传算法的Python代码实现

       遗传算法是一种高效的全局优化工具,通过随机操作结构对象和概率导向的源码员经寻优策略,无需预设规则就能探索和优化搜索空间。指南其核心机制包括选择、程序交叉和变异,算法算法炒股公式源码 很准涉及编码、教程初始化、源码员经适应度函数设计以及遗传操作等步骤。指南遗传算法在解决诸如寻路、程序生产调度等问题时表现出色。算法算法

       通过一个具体的教程例子,我们可以看到如何用Python实现遗传算法。源码员经比如,指南我们有6个输入和6个权重,程序目标是找到使方程输出最大的权重组合。首先,定义输入变量和权重数量。然后,初始化一个包含随机权重值的人口,每个个体由6个基因(权重)组成。接下来,定义适应度函数,它通过计算输入与权重的乘积之和来评估解决方案的质量。在5次迭代中,游资专用软件指标源码我们计算适应度值,选择最优个体进行交配并引入变异。最后,经过多次迭代,算法找到最优权重组合,显示出遗传算法的有效性。

       具体代码实现可以在参考文献中查看,包括GitHub上的完整代码示例。通过这个过程,我们可以直观地看到遗传算法如何通过随机优化寻找问题的最优解。

用python编写递推算法,计算数列 1,2,4,7,,... 前个数之和?

       # 定义递推函数

       def sequence(n):

        if n == 1:

        return 1

        else:

        return sequence(n-1) + n + 1

       # 计算数列前 个数之和

       sum = 0

       for i in range(1, ):

        sum += sequence(i)

       print("数列前 个数之和为:", sum)

       解释一下代码:

       我们首先定义了一个递推函数 sequence(n),用于计算数列的第 n 项的值。根据数列的规律,第 n 项的值等于第 n-1 项的值加上 n,再加上 1。当 n 等于 1 时,数列的第一项为 1。

       然后,我们使用 for 循环计算数列的前 个数之和,将每个数列项的值传递给递推函数,计算出数列的第 i 项的值,然后将其加到 sum 变量中。

       最后,我们输出数列前 个数之和的最准的伏击指标源码值。

排序算法总结(Python实现代码)

       本文旨在整理并总结各种排序算法的Python实现,便于复习。以下是主要算法的概述:

       1. **冒泡排序**:通过不断交换相邻的元素,将较大(或较小)的数逐步“冒”到序列的末尾。时间复杂度最坏情况为O(n^2)。

       2. **选择排序**:每次从未排序部分找出最小(或最大)元素,放到已排序部分的末尾。复杂度同样为O(n^2)。

       3. **插入排序**:通过将元素逐个插入已排序部分的正确位置,构建有序序列。简单直观,但效率一般。

       4. **希尔排序**:改进版的插入排序,将序列分为若干子序列,分别插入排序,提高效率。平均时间复杂度为O(n^1.5)。

       5. **归并排序**:采用分治法,将序列一分为二,递归排序后合并。稳定且时间复杂度始终为O(n log n)。需要额外空间。

       6. **快速排序**:分治法,通过选取枢纽元素,股票源码代码大全将数组分为两部分,递归排序。有多种实现方式,如单向或双向遍历。

       7. **堆排序**:利用堆数据结构,每次取出最大(或最小)元素,调整堆,重复此过程。初始建堆复杂度为O(n),之后每次调整为O(logn),总时间复杂度O(nlogn)。

       以上算法中,归并排序和快速排序在输入数据规模大时效率较高,而冒泡、选择和插入排序在数据量小或部分有序时效率较好。每个算法都有其适用场景,理解其原理和优劣对于实际编程至关重要。

       

参考资料:

[史上最简单十大排序算法](/simple

       4. 运行程序:直接运行程序(连接sqllite数据库)或连接MySQL。

用python实现汉诺塔算法!(含代码示例)

       本文将介绍使用Python实现汉诺塔算法的过程。汉诺塔是一个经典的递归问题,涉及三个柱子和一系列大小不同的圆盘。目的是将所有圆盘从初始柱子移动到目标柱子,同时遵守特定规则:仅能一次移动一个圆盘,水果溯源码怎么扫且任何时候大圆盘不能放在小圆盘之上。

       首先,了解汉诺塔的规则:所有圆盘必须按照大小顺序从初始柱子移动到目标柱子,且大圆盘不能位于小圆盘之下。

       接下来是算法思路:以三阶汉诺塔为例,实现移动圆盘的步骤如下:

       1. 移动最上面的n-1个圆盘从初始柱子到辅助柱子。

       2. 将最大的圆盘从初始柱子移动到目标柱子。

       3. 将辅助柱子上的n-1个圆盘移动到目标柱子。

       实现代码使用Python的递归功能:

       python

       def hanoi(n, source, target, auxiliary):

        if n > 0:

        # 移动n-1个圆盘从source到auxiliary,使用target作为辅助柱子

        hanoi(n - 1, source, auxiliary, target)

        # 将最大的圆盘从source移动到target

        print(f"Move disk { n} from { source} to { target}")

        # 移动n-1个圆盘从auxiliary到target,使用source作为辅助柱子

        hanoi(n - 1, auxiliary, target, source)

       # 调用函数,输入圆盘数n=3

       hanoi(3, 'A', 'C', 'B')

       程序执行结果示例输出:

       Move disk 1 from A to C

       Move disk 2 from A to B

       Move disk 1 from C to B

       Move disk 3 from A to C

       Move disk 1 from B to A

       Move disk 2 from B to C

       Move disk 1 from A to C

       通过递归调用,程序实现了将3个圆盘从柱子A移动到柱子C的过程。递归函数每次执行时,都会将问题规模减小1,直到问题规模减小到1为止。这展示了递归解决问题的强大能力。

       总结,本文详细介绍了使用Python实现汉诺塔算法的步骤、代码实现以及执行结果分析。通过递归方法,成功解决了汉诺塔问题。这样的示例有助于理解递归在解决复杂问题时的实用性。

python代码大全简单?

       python有趣的编程代码

       class?Point:

row=0

col=0

def?__init__(self,?row,?col):

       self.row=row

       self.col=col

def?copy(self):

       return?Point(row=self.row,?col=self.col)

       #初始框架

       import?pygame

       import?random

       #初始化

       pygame.init()

       W=

       H=

       ROW=

       COL=

       size=(W,H)

       window=pygame.display.set_mode(size)

       pygame.display.set_caption('贪吃蛇')

       bg_color=(,,)

       snake_color=(,,)

       head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))

       head_color=(0,,)

       snakes=[

Point(row=head.row,?col=head.col+1),

Point(row=head.row,?col=head.col+2),

Point(row=head.row,?col=head.col+3)

       ]

       #生成食物

       def?gen_food():

while?1:

       pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))

       #

       is_coll=False

       #是否跟蛇碰上了

       if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:

is_coll=True

       #蛇身子

       for?snake?in?snakes:

if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:

       is_coll=True

       break

       if?not?is_coll:

break

return?pos

       #定义坐标

       food=gen_food()

       food_color=(,,0)

       direct='left'#left,right,up,down

       #

       def?rect(point,?color):

cell_width=W/COL

cell_height=H/ROW

left=point.col*cell_width

top=point.row*cell_height

pygame.draw.rect(

       window,?color,

       (left,?top,?cell_width,?cell_height)

)

pass

       #游戏循环

       quit=True

       clock=pygame.time.Clock()

       while?quit:

#处理事件

for?event?in?pygame.event.get():

       if?event.type==pygame.QUIT:

quit=False

       elif?event.type==pygame.KEYDOWN:

if?event.key==?or?event.key==:

       if?direct=='left'?or?direct=='right':

direct='up'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':

direct='down'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='left'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='right'

#吃东西

eat=(head.row==food.row?and?head.col==food.col)

#重新产生食物

if?eat:

       food?=?gen_food()

#处理身子

#1.把原来的头,插入到snakes的头上

snakes.insert(0,?head.copy())

#2.把snakes的最后一个删掉

if?not?eat:

       snakes.pop()

#移动

if?direct=='left':

       head.col-=1

elif?direct=='right':

       head.col+=1

elif?direct=='up':

       head.row-=1

elif?direct=='down':

       head.row+=1

#检测

dead=False

#1.撞墙

if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:

       dead=True

#2.撞自己

for?snake?in?snakes:

       if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:

dead=True

break

if?dead:

       print('死了')

       quit=False

#渲染——画出来

#背景

pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))

#蛇头

for?snake?in?snakes:

       rect(snake,?snake_color)

rect(head,?head_color)

rect(food,?food_color)

#

pygame.display.flip()

#设置帧频(速度)

clock.tick(8)

       #收尾工作

       è¿™æ˜¯ä¸€ä¸ªç®€æ˜“版贪吃蛇的代码,虽然结构简单,但是该有的功能都是完整的,可玩性也不错

求python数据标准化代码?

       ä½¿ç”¨python标准化数据的代码如下:

       fromsklearnimportpreprocessing

       importnumpyasnp

       X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])

       X_scaled=preprocessing.scale(X)

       print(X_scaled)

python圣诞树代码简单

       ```python#Python圣诞树代码foriinrange(1,6):forjinrange(1,i+1):print('*',end='')print('\n')```

       æ‹“展:如果想改变树的形状,可以在代码中添加更多的控制参数,如在每一行中添加不同的空格数,使得树的形状不一样。同时可以通过添加HTML标签,使用CSS样式来改变圣诞树的颜色、背景和文字等等。

       ä¸ªæžç®€python代码,拿走即用

       Hello,大家好,我是程序汪小成~

       è™½ç„¶python是一个易入门的语言,但是很多人依然还是会问到底怎么样学Python才最快,答案当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文写的是个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

       ä»¥ä¸‹æ–¹æ³•å¯ä»¥æ£€æŸ¥ç»™å®šåˆ—表是不是存在重复元素,它会使用set()函数来移除所有重复元素。

       ç»™å®šå…·ä½“的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

       è¿™ä¸ªæ–¹æ³•å¯ä»¥å°†å¸ƒå°”型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用filter()函数。

       æˆ‘们常用For循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

       å¦‚下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†é€šè¿‡é€’归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†è¿”回第一个列表的元素,且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句set_b.difference(set_a)。

       å¦‚下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

       è¯¥ç®—法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过Fisher-Yates算法对新列表进行排序:

       ä¸éœ€è¦é¢å¤–的操作就能交换两个变量的值。

       ä»¥ä¸Šï¼Œæ˜¯æˆ‘简单列举的十个python极简代码,拿走即用,希望对你有所帮助!

python新手代码有哪些?

       python新手代码有如下:

       defnot_empty(s)。

       returnsandlen(s。strip())0。

       #returnsands。strip()。

       #如果直接单写s。strip()那么s如果是None,会报错,因为None没有strip方法。

       #如果s是None,那么Noneand任何值都是False,直接返回false。

       #如果s非None,那么判定s。trip()是否为空。

       ç›¸å…³ç®€ä»‹ã€‚

       Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

       å¹´æœˆï¼Œè¯­è¨€æµè¡ŒæŒ‡æ•°çš„编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言,年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

质数表代码?

       è´¨æ•°è¡¨ä»£ç æ˜¯æŒ‡ç”¨ç¼–程语言生成一系列质数的代码。质数是指只能被自身和1整除的自然数,如2,3,5,7等。

       ä¸åŒçš„编程语言有不同的实现方法,我可以给你一些参考。以下是一些网上搜索到的质数表代码示例:

       C语言:

       #includestdio.hintmain(){ ?inti,j;?printf("2\n");?for(i=3;i=;i+=2)//从3开始遍历奇数

{ for(j=3;ji;j++)//判断是否能被小于它的奇数整除

       { ?if(i%j==0)//如果能整除,则跳出循环

       break;

       }if(j==i)//如果循环正常结束,则说明是质数,打印出来

printf("%d\n",i);

}?return0;

       }

       Python:

       #!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-

       #输出指定范围内的素数

       #用户输入数据lower=int(input("输入区间最小值:"))

       upper=int(input("输入区间最大值:"))

       fornuminrange(lower,upper+1):?#素数大于1

ifnum1:foriinrange(2,num):?if(num%i)==0:break

       else:?print(num)

Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)

       项目专栏:Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍

       本篇文章旨在采用Python语言实现经典的机器学习算法K-means Clustering Algorithm,对KMeans算法进行深入解析并提供代码实现。KMeans算法是一种无监督学习方法,旨在将一组数据点划分为多个簇,基于数据点的相似性进行分类。

       KMeans算法的优点包括简易性、实现效率以及对于大规模数据集的适应性。然而,它需要预先指定簇的数量k,并且结果的稳定性受随机初始化的影响。此外,KMeans在处理非凸形状的簇和不同大小的簇时效果不佳。

       实现K-means Clustering Algorithm,本文将重点讲述算法原理、优化方式及其Python实现,避开复杂细节,专注于算法核心流程,适合初学者理解。

       ### KMeans算法原理

       KMeans算法的基本步骤如下:

       1. 初始化k个随机簇中心。

       2. 将每个数据点分配给最近的簇中心。

       3. 更新簇中心为当前簇中所有点的平均值。

       4. 重复步骤2和3,直至簇中心不再显著变化或达到预设迭代次数。

       ### KMeans算法优化方式

       1. **快速KMeans**:通过提前选择初始簇中心或采用随机抽样,加速收敛。

       2. **MiniBatchKMeans**:使用小批量数据进行迭代,减小计算复杂度,适用于大规模数据集。

       ### KMeans算法复杂度

       时间复杂度通常为O(nki),其中n为数据点数量,k为聚类中心数量,i为迭代次数。实际应用中,加速计算可采用上述优化方法。

       ### KMeans算法实现

       为了便于理解,本文提供一个简化版的KMeans算法实现,不使用sklearn直接封装的模型,而是手动实现KMeans的核心逻辑,以帮助初学者更好地掌握算法流程。

       **1. 导包

**

       主要使用Python内置库进行实现。

       **2. 定义随机数种子

**

       确保实验结果的可重复性,对于随机初始化和选择训练样本具有重要意义。

       **3. 定义KMeans模型

**

       实现模型训练(fit)和预测(predict)方法。

       **3.3.1 模型训练

**

       通过不断迭代更新簇中心以最小化簇内方差。

       **3.3.2 模型预测

**

       预测数据点所属簇,基于最近的簇中心。

       **3.3.3 K-means Clustering Algorithm模型完整定义

**

       整合训练和预测方法,形成完整KMeans模型。

       **3.4 导入数据

**

       使用自定义数据集,包含个样本,每个样本有个特征,7个类别。

       **3.5 模型训练

**

       定义模型对象,指定k值,调用fit方法完成训练。

       **3.6 可视化决策边界

**

       绘制样本的真实类别和KMeans划分后的类别,评估聚类效果。

       通过可视化结果可以直观判断KMeans算法在数据集上的聚类性能。

       ### 完整源码

       完整的KMeans算法Python代码实现,包括导入数据、模型训练、预测以及可视化决策边界的部分,旨在帮助读者理解KMeans算法的实现细节。

Python实现高斯混合聚类(GMM)

       项目专栏: Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍

       我的项目环境:

       在本篇专栏中,我们将深入探讨并实现经典的机器学习算法——高斯混合聚类(Gaussian Mixture Model, GMM),使用Python语言进行具体操作,并附上详尽的代码实现与原理介绍。对于机器学习初学者来说,了解GMM的内部运作机制尤为重要。通过本专栏,你将能清晰地理解GMM的核心原理,并动手实现相关代码。

       基于原生Python实现高斯混合聚类(GMM)

       高斯混合聚类(GMM)是一种基于概率模型的聚类算法,假设数据集由多个高斯分布组成,每个簇的数据点均是从不同的高斯分布中采样得到的。每个簇由均值向量、协方差矩阵和权重三个参数共同定义。算法的目标是最大化数据点与簇之间的概率匹配,即对数似然函数。

       算法原理

       高斯混合聚类算法基于期望最大化(EM)算法,通过迭代更新参数直至收敛。EM算法包含两个步骤:E步(期望)和M步(最大化)。

       E步中,计算数据点属于每个簇的后验概率,即数据点属于特定簇的概率。M步中,根据当前的后验概率重新估计每个簇的参数。

       算法实现

       实现GMM的步骤如下:

       1. 导入必要的库

       主要使用的第三方库包括:numpy、scipy、matplotlib。

       2. 定义随机数种子

       确保实验结果的可重复性,设置随机数种子。

       3. 定义GMM模型

       3.1 模型训练

       迭代估计每个簇的均值向量和协方差矩阵,更新权重,直至收敛。

       3.2 计算后验概率

       计算每个数据点属于每个簇的后验概率。

       3.3 更新混合簇的系数

       更新每个簇的均值向量、协方差矩阵和权重。

       3.4 判断是否收敛

       设置收敛条件,判断算法是否已达到收敛状态。

       4. 导入数据

       使用自定义数据集或实际数据集进行模型训练。

       5. 模型训练与可视化

       训练模型,并使用可视化工具展示聚类结果。

       完整源码

       由于代码过长,无法在此处完整呈现。完整的源码包含上述步骤的具体实现,包括数据导入、模型训练、收敛判断等核心代码段。你可在相关学习资源或代码仓库中获取完整实现。

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