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Python heapq库的用法介绍

一、heapq库简介 heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。...在heapq库中，heapq使用的数据类型是Python的基本数据类型 list ，要满足堆积的性质，则在这个列表中，索引 k 的值要小于等于索引 2*k+1 的值和索引 2*k+2 的值(在完全二叉树中...在heapq库的源码中也有介绍，可以读一下heapq的源码，代码不多。...使用Python实现堆排序可以参考：Python实现堆排序 完全二叉树的特性可以参考：二叉树简介 二、使用heapq创建堆 # coding=utf-8 import heapq array = [...每添加一个数据后，heap都满足小顶堆的特性。 heapify(array)，直接将数据列表调整成一个小顶堆(调整的原理参考上面堆排序的文章，heapq库已经实现了)。

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Python binarytree库的用法介绍

binarytree 库是一个 Python 的第三方库。这个库实现了一些二叉树相关的常用方法，使用二叉树时，可以直接调用，不需要再自己实现。...一、安装binarytree pip install binarytree 在binarytree库中，可以供我们导入使用的有1个类和5个函数。下面会依次介绍每一个类或函数的用法。...如果二叉树的左子树不为空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值。 2. 如果二叉树的右子树不为空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。 3....': 2, 'max_leaf_depth': 2, 'is_bst': False, 'is_balanced': True, 'is_symmetric': False} 关于Node类中其他属性的用法就不一一介绍了...binarytree 库的源码并不复杂，可供调用的5个函数代码都很少，大部分代码是实现Node类，在Node类中，代码多是因为实现了很多常用的方法，单独看其中一个方法时，代码并不多。

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    Python asyncio 库的使用介绍

    asyncio 是 Python 标准库中非常强大的一部分，可以用来简化异步编程的流程，使得构建网络应用、爬虫或者高效 IO 操作变得更加轻松。...异步编程的复杂性让很多刚入门的开发者望而却步，但 asyncio 的出现改变了这种状况。库的介绍asyncio 是一个用于编写异步 IO 程序的库，主要用于执行并发任务而不需要使用线程或多进程。...安装和引用安装步骤：asyncio 是 Python 标准库的一部分，从 Python 3.3 版本开始便引入了基础的 asyncio 功能，而在 3.5 及之后的版本加入了 async 和 await...因此，只要你的 Python 版本不低于 3.3，就可以直接使用 asyncio，无需额外安装。...在代码中引用：import asyncio库的使用案例案例 1：基本的异步任务下面是一个简单的示例，演示如何创建和运行基本的异步任务。

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    Python库介绍7 数组的轴

    numpy中，数组的轴(axis)是一个重要概念，轴的个数等于数组的维数以下面这个数组为例：这是个二维数组，它一共有两条轴，分为为0轴和1轴有了轴以后，我们可以通过轴索引来访问数组的元素import numpy...as npa=np.arange(1,10)a=a.reshape(3,3)print(a)print(a[1,2])我们构建了一个2维数组a，通过a[1,2]取出了数组a的第2行第3个元素（值为6）...放括号中的1、2分别为数组a的0轴、1轴索引三维数组的轴有三条分别代表数组的长度、宽度和深度下面我们创建一个三维数组：import numpy as npa=np.arange(11,20)b=np.arange...(21,30)c=np.arange(31,40)a=np.append(a,b)a=np.append(a,c)a=a.reshape(3,3,3)print(a)可以看到最终生成的a是一个3*3*3...的三维数组，它实际上是3个3*3的三维数组组合而成

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    Python库介绍6 数组的属性

    numpy中，数组（ndarray）具有许多属性，这些属性提供了关于数组形状、数据类型、大小等的有用信息。...以下是一些常用的NumPy数组属性：【shape】shape代表数组的形状，还可以通过reshape重新设置数组的形状，这里我们不再赘述【size】这是数组中元素的总数。...它等于数组形状的所有元素乘积import numpy as npa=np.ones((3,3))print(a.size)使用ones()构建了一个3*3矩阵，总元素数为9【ndim】ndim输出的是数组的维度...a)print(a.ndim)b=np.zeros((3,4))print(b)print(b.ndim)对于一维数组a，ndim输出1对于二维数组b，ndim输出2【dtype】dtype为数组元素的类型...nbytes ：这是整个数组在内存中所占的字节数这里不再详述

    39910

    机器学习相关的python库介绍

    背景介绍 顾名思义，机器学习是计算机编程的科学，通过它可以从不同类型的数据中学习。Arthur Samuel给出的更一般的定义是 - “机器学习是一个研究领域，它使计算机无需明确编程即可学习。”...但是在现代，与过去各种python库，框架和模块相比，它变得非常简单和高效。今天，Python是这项任务中最流行的编程语言之一，它已经取代了业界的许多语言，其中一个原因是它拥有大量的库。...Skikit-learn是经典ML算法中最受欢迎的ML库之一。它建立在两个基本的Python库之上，即NumPy和SciPy。Scikit-learn支持大多数有监督和无监督的学习算法。...PyTorch是一个流行的基于Torch的Python开源机器学习库，它是一个开源的机器学习库，在C中用Lua中的包装器实现。...Pandas是一个流行的Python数据库分析库。它与机器学习没有直接关系。我们知道数据集必须在训练前准备好。在这种情况下，Pandas非常方便，因为它是专门为数据提取和准备而开发的。

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    Python库介绍12 广播

    不同形状的数组或标量计算时，发生广播(Boardcasting) 广播分为标量广播和数组广播 当一个数组与标量进行计算时，标量会在指定维度上被拓展以后再进行计算 【标量广播】 如图，当数组a[[1,2]..., 与10相加时，标量10会被扩展为 一个2*2的矩阵(元素全为10) [3,4]] 再与数组a相加 我们可以在jupyter notebook中查看这个过程 import...numpy as np a=np.array([[1,2], [3,4]]) b=a+10 print(b) 【数组广播】 下面来看数组的广播 import numpy as np...(2,3,4) 矩阵b的形状是(3,4) 它们是可以相加的，相加后的结果c是2*3*4矩阵 相加时，原本(3,4)的b矩阵会在0轴上被复制成两份，扩展为(2,3,4)矩阵，然后与矩阵a相加 广播后的b矩阵...可以计算得出，这个广播后的矩阵与矩阵a相加就得到c

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    Python 库 Pandas 使用介绍

    Pandas: Comprehensive Guide前言说明Pandas 是一个功能强大的 Python 数据分析和数据处理库，广泛应用于各种数据驱动的领域。...通过直观的接口和丰富的功能，Pandas 极大地简化了数据操作的流程。本篇文章将全面介绍 Pandas 的特点、安装方式及其多样化的使用场景，帮助读者掌握这一工具并高效处理数据。...库的介绍Pandas 的核心功能包括高效的表格化数据操作、灵活的数据筛选和分组、便捷的数据清理与转换等。...库的应用场景应用场景 1：数据科学与分析在数据科学领域，Pandas 用于清洗和预处理数据，为机器学习模型提供干净的输入数据。...总结Pandas 作为 Python 生态系统中最重要的数据分析工具之一，具有直观、强大的特点。在各种数据驱动的场景中，Pandas 都能显著提升工作效率。

    69310

    Python HTTP库requests 介绍

    前面我写的爬虫用的都是Python自带的的标准库urllib，这个库用起来还行，不过有些操作比较麻烦。所以现在我们来学习一下一个非常著名的HTTP库——requests。 打开官网还有一段警告。...可见requests的方便，可以帮我们避免这么多危险。 警告：非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用，包括：安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。...居然是中文文档，翻译的还不错，真的很良心。 发起请求 发起GET请求非常简单，直接使用requests的get方法即可。比方说下面的代码获取百度首页的信息。...标准库，那么代码就比较复杂了。...，调用cookies属性即可，它会返回一个RequestsCookieJar对象，它实现了标准库的http.cookiejar。

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    Python库介绍15 DataFrame

    DataFrame是pandas库中另一个重要的数据结构，它提供了类似于excel的二维数据结构使用pandas.DataFrame()函数可以创建一个DataFrame数据类型【用数组创建DataFrame...=np.random.uniform(0,150,size=(5,3)).astype('int32')df=pd.DataFrame(a)df我们首先使用random.uniform生成了一个5*3的矩阵...a，它的每个元素是0~150的随机数然后用DataFrame()函数把矩阵a转换为DataFrame类型可以看到，在jupyter中，dataframe的显示非常直观，上面第一行是它的列索引(默认为0,1,2...)左边第一列是它的行索引(默认为0,1,2,3,4)中间的区域是我们的数据DataFrame跟series类似，可以使用index参数手动设置行索引此外，还可以使用columns参数设置列索引import...Math','English']df=pd.DataFrame(a,index=line,columns=columns)df【用字典创建DataFrame】pandas还支持字典创建DataFrame字典的键

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    Python库介绍11 数组的拼接.docx

    数组的拼接指的是把两个或者多个数组合并为一个数组【concatenate()函数】numpy.concatenate()用于沿指定的轴连接两个或多个数组import numpy as npa=np.array...1,2,3])b=np.array([4,5,6])c=np.concatenate((a,b),axis=0)print(c)可以看到，两个1*3数组拼接以后，变成了一个1*6数组再来看一个二维矩阵的例子...10,11,12]])c=np.concatenate((a,b),axis=1)print(c)两个2*3矩阵沿着1轴拼接，变成了一个2*6矩阵【append()函数】numpy.append()用于在数组的末尾添加值...(1)向一维数组的末尾添加值import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.append(a, 4) print(b)通过append，把4作为一个元素附加到末尾...(2)向二维数组的末尾添加值对二维以上的数组使用append时，需要指定是哪一轴import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array

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    Python库介绍8 数组的转置

    线性代数中，数组转置是矩阵操作中的一个常见概念，它涉及到行和列的互换矩阵操作中，经常需要对矩阵进行转置，或者需要交换矩阵的轴在numpy 中，数组的转置可以通过使用 .T 属性或者 numpy.transpose...() 函数来实现【.T】.T会把数组的行和列进行交换，即交换0轴和1轴例如：import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,...6]]) B = A.T print(B)可以看到原矩阵A是一个2*3的矩阵，A.T返回一个3*2矩阵对A的行和列做了交换【transpose()函数】numpy.transpose() 函数也可以实现转置...，我们已经理解，数组转置实际上就是轴的交换transpose()函数的优势在于高维数组的转置它接受第二个参数(为元组)，调整数组轴的排序我们来看一个更复杂的例子import numpy as np A...4*3*2的矩阵可以看到，transpose(A,(2,1,0))是把0轴和2轴进行了交换元组(2,1,0)实际上定义了0轴、1轴、2轴的新顺序

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    Python库介绍1 jupyter notebook的使用

    Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，可以利用它方便的进行代码调试和可视化运行，是一个强大的工具我们今后的学习都将在jupyter notebook中进行【notebook安装...输入命令:jupyter notebook会自动调用浏览器打开一个网页jupyter notebook会列出这个文件夹中所有的文件，如果这个文件夹内容比较多的话，载入速度就会很慢如果没有自动打开网页，在你的命令行中找到这一行可以复制这个生成的网址...，在浏览器打开接下来，我们要在右边选择新建一个Python 3文件New->Python 3 (ipykernel)之后会进入这样的页面可以看到，实际上jupyter notebook创建了一个名为Untitled.ipynb...的文件我们试试看，在这里能不能调试Python程序print('Hello world!')...单击上面的小三角运行代码可以看到运行结果出现在代码框的下方jupyter notebook中是用一个一个代码框来分隔代码的单个框中可以写入一到多行代码，并且当场就能在下方查看运行的结果，非常的方便点击File

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    Python Pillow(PIL)库的用法介绍(二)

    在上一篇文章中介绍了Pillow库的一些基本用法，参考：Python Pillow(PIL)库的用法介绍 Pillow库的功能非常多，本文继续介绍。...返回指定大小的图片副本，图片的模式与原图相同。有6个参数。 size, 返回图片的尺寸。传入一个长度为2的元组(width, height)。 method, 转换方法。...将每个像素点随机移动到指定距离范围内的另一个点，distance表示每个像素点的随机变化距离，处理后的图片有“粒度”的变化。...在Image模块中，还有很多对图片处理的方法和函数，如有一组以get和put开头的方法，用于获取或修改图片的属性，有将图片与字节等互相转换的方法，有对动图的处理方法等。...这里就不继续一一介绍了，感兴趣可以看看源码和官方文档，并多做尝试。

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