1.pythoni代码(python的代码)
2.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
3.Python时序预测系列麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）
4.用Python解答一下？
5.圆柱体计算（用Python）写源码？
6.Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)

pythoni代码(python的代码)

       python基础代码是什么?源码

       python入门代码是：

       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。

       è¿™æ ·å­filter能过滤到None，""，""这样的值。

       åˆ†æˆä¸¤éƒ¨åˆ†çœ‹ã€‚第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序，reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序，根据这个结果返回的一个range(5)的数组。

       åŸºæœ¬è¯­æ³•ï¼š

       Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

python代码怎么写？

       python3.6代码：

       cnt=0

       whileTrue:

       print("请输入分数：")

       i=input()

       if(noti):

       print("输入有误！")

       print("学生人数："+str(cnt))

       inti;

       min=max=score[0];

       avg=0;

       for(i=0;in;i++)

       baiavg+=score[i];

       if(score[i]max)?

       è§„范的代码：

       Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python的作者设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。

       ä¸€ä¸ªå’Œå…¶ä»–大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定（而C语言是用一对花括号{ }来明确的定出模块的边界，与字符的位置毫无关系）。

6个值得玩味的Python代码

       å…ˆé€‰å–了6个自己认为值得玩味的python代码，希望对正在学习python的你有所帮助。

       1、类有两个方法，一个是new,一个是init,有什么区别，哪个会先执行呢？

       è¿è¡Œç»“果如下：

       å†æ¥çœ‹å¦ä¸€ä¸ªä¾‹å­

       è¿è¡Œç»“果如下：

       è¿™é‡Œç»™å‡ºå®˜æ–¹çš„解释：init作用是类实例进行初始化，第一个参数为self，代表对象本身，可以没有返回值。new则是返回一个新的类的实例，第一个参数是cls代表该类本身，必须有返回值。很明显，类先实例化才能产能对象，显然是new先执行，然后再init，实际上，只要new返回的是类本身的实例，它会自动调用init进行初始化。但是有例外，如果new返回的是其他类的实例，则它不会调用当前类的init。下面我们分别输出下对象a和对象b的类型：

       å¯ä»¥çœ‹å‡ºï¼Œa是test类的一个对象，而b就是object的对象。

       2、map函数返回的对象

       map（）函数第一个参数是fun，第二个参数是一般是list，第三个参数可以写list，也可以不写，作用就是对列表中list的每个元素顺序调用函数fun。

       æœ‰æ²¡æœ‰å‘现，第二次输出b中的元素时，发现变成空了。原因是map()函数返回的是一个迭代器，并用对返回结果使用了yield，这样做的目的在于节省内存。举个例子：

       æ‰§è¡Œç»“果为：

       è¿™é‡Œå¦‚果不用yield，那么在列表中的元素非常大时，将会全部装入内存，这是非常浪费内存的，同时也会降低效率。

       3、正则表达式中compile是否多此一举？

       æ¯”如现在有个需求，对于文本中国，用正则匹配出标签里面的“中国”，其中class的类名是不确定的。有两种方法，代码如下：

       è¿™é‡Œä¸ºä»€ä¹ˆè¦ç”¨compile多写两行代码呢？原因是compile将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用。

       4、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

       5、一行代码将字符串"-"插入到"abcdefg"中每个字符的中间

       è¿™é‡Œä¹Ÿå»ºè®®å¤šä½¿ç”¨os.path.join()来拼接操作系统的文件路径。

       6、zip函数

       zip()函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。zip()参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。

python必背入门代码是什么？

       python必背代码是：

       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。

       è¿™æ ·å­filter能过滤到None，""，""这样的值。

       åˆ†æˆä¸¤éƒ¨åˆ†çœ‹ã€‚第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序，reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序，根据这个结果返回的一个range(5)的数组。

       python必背内容：

       1、变量。指在程序执行过程中，可变的量。定义一个变量，就会伴随有3个特征，分别是内存ID，数据类型和变量值。常量，指在程序执行过程中，不可变的量。一般都用大写字母定义常量。

       2、与程序交互。古时候，我们去银行取钱，需要有一个银行业务员等着我们把自己的账号密码输入给他，然后他去进行验证等成功后，我们再将取款金额输入，告诉他。

       éª„傲的现代人，会为客户提供一台ATM机，让ATM机跟用户交互，从而取代人力。然而机器是死的，我们必须为其编写程序来运行，这就要求我们的编程语言中能够有一种能与用户交互，接收用户输入数据的机制。

       python实用代码

       python实用代码如：

       abs(number)，返回数字的绝对值；cmath.sqrt(number)，返回平方根，也可以应用于负数；float(object)，将字符串和数字转换成浮点数。

       Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造，第一版发布于年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

       Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python源码是什么意思？

       Python源码（Pythonsourcecode）指的是Python编程语言的实现代码或源代码，包括Python解释器以及标准库中的模块和包，是用Python语言编写的源代码文件集合。

       Python源码分为两部分：核心源代码和标准库源代码。核心源代码指的是Python解释器的源代码，即运行Python程序的主要程序。标准库源代码指的是Python的标准库，包括内置模块（如os、re、datetime等）、标准库模块（如math、random、json等）以及第三方库（如requests、numpy、pandas等）。

       å¯¹äºŽåˆå­¦è€…来说，Python源码对其来说有一定的参考和学习价值。学习Python源码可以帮助人们更好地理解Python语言的工作原理和机制，理解Python实现细节，磨练自己的代码水平和能力。但是，由于Python源码庞大且复杂，所以人们一般不会从头学习，而是通过学习Python教程、参考文档等逐步掌握相关知识。

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。算法相较于RCNN系列，源码YOLO直接处理整个图像，算法预测每个位置的源码边界框和类别概率，速度极快，算法微信对话生成器 源码每秒可处理帧。源码以下是算法YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，源码并以3X3网格为例，算法每个单元格对应一个8维标签，源码表示网格中是算法否存在对象、对象类别以及边界框的源码相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的算法边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的源码相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。js源码加密 开源

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

Python时序预测系列麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）

       这是我的第篇原创文章。

       一、引言

       麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种模拟麻雀群体行为的算法，适用于优化深度学习模型参数。同城源码带app运用麻雀算法优化LSTM模型参数，能提升模型性能和收敛速度。优化后，模型性能和泛化能力得到增强，收敛速度加快，预测准确率提高。此外，麻雀算法还能发现更优的参数组合，高效搜索参数空间，提升模型泛化性能。以下是一个使用SSA优化LSTM超参数的简单步骤示例。

       二、实现过程

       2.1 读取数据集

       2.2 划分数据集

       共条数据，8:2划分：训练集，测试集。

       2.3 归一化

       2.4 构造数据集

       2.5 建立模型进行预测

       best_params：

       test_predictions：

       2.6 预测效果展示

       测试集真实值与预测值：

       原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果：

       作者简介：读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。结合自身科研实践经历，浙江离南昌源码不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，需要数据和源码的朋友关注联系我。

       原文链接：麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）

用Python解答一下？

       Python代码和运行结果如下：

       è¾“å…¥n=5，输出为5，与1-3+5-7+9=5结果相符，望采纳~

       é™„python源码：

n = int(input())

sign = 1 # 表示符号

sum = 0 # 前n项和

for i in range(1, 2 * n, 2): # 第n项为2n-1

    sum += sign * i

    sign = -sign # 符号正负交替

print(sum)

圆柱体计算（用Python）写源码？

       r, h = map(int, input('输入底面半径和柱高，以英文逗号隔开：').split(','))

       l_dimianyuanzhou = r*2*3.

       s_dimianji = 3.*r**2

       s_chemianji = l_dimianyuanzhou*h

       v_yuanzhutiji = s_dimianji*h

       print(l_dimianyuanzhou.__round__(2))

       print(s_dimianji.__round__(2))

       print(s_chemianji.__round__(2))

       print(v_yuanzhutiji.__round__(2))

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eclipse源码生成apk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。

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

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