matplolib.org可查到更多画图方法等 散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #n个点 n = 1024 #平均值是0,方差是1 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) #确定颜色 T = np.arctan2(Y,X) plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) #plt.scatter(np.arange(5),n

python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需

1.{} 输入是花括号 myCat = { 'size':'fat', 'color':'gray', 'disposition':'loud'}   键:值 myCat['size'] = fat 2.字典的3个方法: keys().values().items() ,这些方法返回的值不是真正的列表,他们不能被修改,但是可以用for循环遍历 for v in myCat.values(): print(v) for i in myCat.keys(): print(i) for k,v  in

集合定义 集合的交 并 差 常见的运算符的用法 字典的定义 字典的 get  items  keys  pop  popitem  update  方法 三种逻辑运算 集合 集合特性 唯一性:不存在两个相同的元素 无序性:不存在索引 可变性:set集合是可变对象 两种定义方法(具有唯一性,自动去重) 直接定义   用大括号 set()   类型转换 三种运算 s1 & s2  交集 s1 |  s2  并集 s1 - s2   差集(补集,前一个有的,后一个没有的) 集合方法 增 add(值)

import re def get_str(i,num): str_list = re.findall(r'.{{{str_length}}}'.format(str_length=i), num) return str_list def add_str(res,i,str_list): if res.get(i): res[i] += str_list else: res.update({i: str_list}) return res data = map(int, raw_input().

class HashTable: def __init__(self, size): self.elem = [None for i in range(size)] self.count = size # def hash(self, key): return key % self.count # def insert_hash(self, key): address = self.hash(key) # while self.elem[address]: # address = (addres

今天, 天气晴朗,风和日丽: 我事实上在说谎-- 爱说谎事实上是我的天性 上个礼拜四我就用景观三元论说了非常多谎话.然后一头大象自己上吊了. 了不起的大象啊,盖茨比也要从坟墓里爬出来了吧, 陈年旧事, 紫露凝烟, 没有了盖茨比的坟墓依旧是遗址公园.景观三元论如是说. 景观三元论问:盖茨比,你为何不用C++写代码?非要用ruby或者python这样的执行非常慢的语言呢? 盖茨比说: 老兄,你要求快,干脆直接用汇编语言去写吧. 举个样例吧. 你用C++写一个实现某个功能的程序,这个程序的执行速度确实

前面在介绍了类的很多内置方法,比如__add__,__eq__,这里继续介绍类的两个内置方法,这2个内置方法可以将一个类实例变成一个序列的形式.代码如下 class vector(object):     def __init__(self,components):         self._components=components         print self._components     def __len__(self):         return len(self._c

在散列中,链接法是一种最简单的碰撞解决技术,这种方法的原理就是把散列到同一槽中的所有元素 都放在一个链表中. 链接法有两个定理,定理一: 在简单一致散列的假设下,一次不成功查找的期望时间为O(1 + n) 定理二: 在简单一致散列的假设下,平均情况下一次成功的查找需要的时间为O(1 + n) 该方法使用python的实现如下: # keys函数 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class Dict: def __init__(self, num): se

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数, 将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表,在首字母为W的表中查找"王"姓的电话号码, 显然比直接查找就要快得多.这里使用人名作为关键字,"取首字母"是这个例子中散列函数

散列表 Python 用散列表来实现 dict.散列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组).在一般书中,散列表里的单元通常叫做表元(bucket).在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用.因为每个表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元. Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原散列表复制到一个更大的散列表里. 如果要把一个对象放入到散列表里,

这里有两个概念似懂非懂,在这里明确一下: 映射类型: Python>3.2中,collections.abc模块有Mapping和MutableMapping两个抽象基类(Python2.6~3.2隶属于collections模块),作用是为dict和其他类似类型定义形式接口. 它们构建一个映射类型所需的最基本接口,可以跟instance一起被用来判断某个数据是不是广义上的映射类型: from collections import abc my_dict = {} print(isinstanc

这里的一切讨论均基于python的redis-py库. 安装使用: pip install redis 然后去获取一个redis客户端: redis_conn = redis.Redis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, db=REDIS_DB) redis有五种基本类型.包括字符串类型.散列类型.列表类型.集合类型.有序集合类型.每种不同的类型,reids客户端提供了很多不同的操作方法,下面我将记录下平时最常用的一些基于python的操作..主要是为了方便查阅

哈希表的定义: 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定的函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应的函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素的地址,并将数据元素存入到相应地址的存储单元中. 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址,然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可. 哈希表的应用: 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 尽管最坏的情况下,散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同,达到了O(n). 然而实际应用中,散

散列表 / Hash Table 散列表与散列函数 散列表是一种将关键字映射到特定数组位置的一种数据结构,而将关键字映射到0至TableSize-1过程的函数,即为散列函数. Hash Table: [0] -> A [1] -> B [2] -> C [3] -> D [4] -> E 下面以一个简单的散列函数 Hash(Key)=Key mod TableSize为例,完成一个散列表的实现. Note: 为方便起见,这里选用了一个非素数作为TableSize,适宜的Tab

更多的理论细节可以用<数据结构>严蔚敏 看几遍,数据结构很重要是实现算法的很大一部分 下面主要谈谈python怎么实现 10.1 栈和队列 栈:后进先出LIFO 队列:先进先出FIFO python 中使用list实现在这些功能 栈:压栈 append() 退栈   pop() 队列:   入队 append() 出队 pop(0) 栈: >>> stack = list() >>> stack.append(3) >>> stack.ap

导师要求参照别人论文中的图(下图),将其论文中的图画美观些,网上关于科研画图相关的代码比较少,就自己鼓捣了下. 附上自己整合验证过的代码: 功能:将散点连接并平滑 1)Matlab 效果图: x1=[431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388] %输入以下三组数据 y1=[34.06366,35.73132,37.2244,38.61294] x2=[263.8656,458.7952,839.6584,1740.9088] y2=[33.5318074,35.1

前言:python的基本数据类型可以分为三类:数值类型.序列类型.散列类型,本文主要介绍散列类型. 一.散列类型 内部元素无序,不能通过下标取值 1)字典(dict):用 {} 花括号表示,每一个元素包含键(key)和值(value),key是一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对   会替换前面的,value不需要唯一. 2)集合(set):用 {} 花括号表示,存放一个个元素,可以是任意类型,但元素不允许重复. 注意: d = {} 定义的是一个空字典 s = set() 定义的是一个空集合

Python文档中的解释: 一个对象是可散列的,那么在它的生命周期中它的hash 值是不变的. 可散列的对象需要2个方法:__hash__()方法和__eq__()方法.两个可散列的对象相等,那么它们的散列值相等.   可散列的对象可以作为字典的key,作为set的成员.但是字典,set本身是不可散列的.   Python所有内置的不可变的对象都是hashable,可变的容器(比如lists或dictionaries)不是hashable. 用户定义的类的对象默认是hashable的,它们的ha