在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

http://developer.51cto.com/art/201003/186006.htm Python编程语言是一款比较容易学习的计算机通用型语言.对于初学者来说,首先需要掌握的就是其中的一些基础应用.比如今天我们为大家介绍的Python字典的相关操作,就是我们在学习过程中需要熟练掌握的技巧. Python字典(Dictionary)是一种映射结构的数据类型,由无序的“键-值对”组成.字典的键必须是不可改变的类型,如:字符串,数字,tuple:值可以为任何Python数据类型. 1.新建

译言网 | 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 译者:小鼠 发表时间:2008-11-13浏览量:6757评论数:2挑错数:0 作者演示了如何在2M内存的环境下,完成对一百万个32位整数排序. 有人开玩笑地问我 如何使用python在2M内存中排序一百万个32位整数.为了应付这个挑战,我学习了一下缓冲I/O.很 明显,这是一个开玩笑的问题.假设是二进制编码,单单是数据就已经占了4M!唯一的解释就是: 给定一个包含一百万个32位整

给定一个递增数组a,求它的中位数. np.percentile(a,50) 中位数就是50%处的数字,也可以获得0%.100%处的数字,0%处的数字就是第一个数字,100%处的数字就是最后一个数字.1/(len(a)-1)*100处的数字就是第2个数字,2/(len(a)-1)*100处的数字就是第3个数字,以此类推. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 6, 7, 11, 13]) for ind, v in enumerate(a): prin

np.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) 作用:找到一组数的分位数值,如四分位数等 函数参数说明: a : array,用来算分位数的对象,可以是多维的数组 q : 介于0-100的float,用来计算是几分位的参数,如四分之一位就是25,如要算两个位置的数就(25,75) axis : 坐标轴的方向,一维的就不用考虑了,多维的就用

一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性:经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中外排序:排序过程中,使用到了外部存储.通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序

Python的lambda函数与排序 2010-03-02 15:02 2809人阅读 评论(0) 收藏 举报 lambdapythonlistlispclass工作   目录(?)[+]   前几天看到了一行求1000的阶乘的Python代码: print    reduce ( lambda    x , y : x * y ,    range ( 1 ,    1001 )) 一下子被python代码的精简 与紧凑所折服,故对代码进行了简单的分析. reduce与range都是Pytho

这篇文章主要介绍了python sort.sorted高级排序技巧,本文讲解了基础排序.升序和降序.排序的稳定性和复杂排序.cmp函数排序法等内容,需要的朋友可以参考下 Python list内置sort()方法用来排序,也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列. 1. 排序基础 简单的升序排序是非常容易的.只需要调用sorted()方法.它返回一个新的list,新的list的元素基于小于运算符(lt)来排序. >>> sorted([5, 2,

python作为一种新的语言,在很多功能自然要比Java要好一些,也容易让人接受,而且不管您是成年人还是少儿都可以学习这个语言,今天就为大家来分享一个python算法教程之希尔排序,现在我们就来看看吧! 希尔排序的算法思想:将待排序数组按照步长gap进行分组,然后将每组的元素利用直接插入排序的方法进行排序:每次将gap折半减小,循环上述操作:当gap=1时,利用直接插入,完成排序. 同样的:从上面的描述中我们可以发现:希尔排序的总体实现应该由三个循环完成: 第一层循环:将gap依次折半,对序列进

一.选择排序的介绍 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾.以此类推,直到所有元素均排序完毕. 选择排序的主要优点与数据移动有关.如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动.选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换.在所有的完全依靠交换去移动元素的排序

Python实现十大经典排序算法 代码最后面会给出完整版,或者可以从我的Githubfork,想看动图的同学可以去这里看看: 小结: 运行方式,将最后面的代码copy出去,直接python sort.py运行即可: 代码中的健壮性没有太多处理,直接使用的同学还要检查检查: 对于希尔排序,gap的选择至关重要,需要结合实际情况更改: 在我的测试中,由于待排序数组很小,长度仅为10,且最大值为10,因此计数排序是最快的,实际情况中往往不是这样: 堆排序没来得及实现,是的,就是懒了: 关键在于理解算法

Python中对序列进行排序有两种方法,一种是使用python内置的全局sorted函数,另一种是使用序列内置的sort方法. 一. 两者相同点 在支持sort方法的序列中都可以对序列进行排序: 二者的调用参数基本相同,都有key和reverse参数,并且两个参数含义完全相同. 二. 两者不同点 调用方式不同,sort是通过支持sort方法的序列实例对象来调用的,而sorted是一个全局函数,直接调用: 二者传递参数不同,由于sort是实例方法,因此不需要传递自身作为参数,而sorted则需要将

桶排序的时间复杂度是O(M+N),通过建立对原始数据的有序统计表,实现非常快速的排序过程 可以用hashtable(或者dict)实现,查询复杂度为O(1) 贴代码: # 简单桶排序 从小到大 def bucksort(A): bucks = dict() # 桶 for i in A: bucks.setdefault(i,[]) # 每个桶默认为空列表 bucks[i].append(i) # 往对应的桶中添加元素 A_sort = [] for i in range(min(A), max

一.选择排序 基本思想:选择排序的思想非常直接,不是要排序么?那好,我就从所有序列中先找到最小的,然后放到第一个位置.之后再看剩余元素中最小的,放到第二个位置--以此类推,就可以完成整个的排序工作了.可以很清楚的发现,选择排序是固定位置,找元素. 算法实现: #coding: utf-8 #!/usr/bin/python import random #随机生成0~100之间的数值 def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists

python 字典(dict)的特点就是无序的,按照键(key)来提取相应值(value),如果我们需要字典按值排序的话,那可以用下面的方法来进行:1 下面的是按照value的值从大到小的顺序来排序.dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[1], reverse = True)print dict输出的结果:[('aa', 74), ('a

首先,要知道sorted 内部实现使用了归并排序,而归并排序是稳定的排序,就是说当元素比不出大小时,其相对位置是不变的. 那么,利用稳定排序的特性,key函数有几个返回值就排序几次,先排序次要条件,后排序主要条件,用主要条件覆盖次要条件,主要条件相同时,又不会改变之前排好的次要条件的相对位置,就实现了多条件排序. 给我们的直观效果是,主要条件排不出先后顺序的元素,就按照次要条件排序. 在python中具体是如何实现的呢? sorted(iterable, key, reverse) key参数,

EXCEL的数值排序功能还是挺强大的,升序.降序,尤其自定义排序,能够对多个字段进行排序工作. 那么,在Python大法中,有没有这样强大的排序功能呢?答案是有的,而且本人觉得Python的排序功能,一点不比EXCEL的差. 同样,我们依然用到的是强大的pandas这个三方库.我们先将numpy和pandas导入进来: 接着构造一个今天要用到的DataFrame,我们用字典的形式来构造. 都是随意构造的,内容别较真.我们先来个简单点的热热身,按照身高的降序来排列一下. 我们用到的是df.sort

当我们使用python给一个由字符串组成的列表排序时,常常会排成这样 [‘10a’, ‘11b’, ‘1c’, ‘20d’, ‘21e’, ‘2f’] 这样的形式 ,然而我们想要 [ ‘1c’,‘2f',  ‘10a’, ‘11b’, ‘20d’, ‘21e’] 这样的形式. 很容易想到的思路是用正则匹配数字,然后据此排序. 以下给出代码: # -*- coding: utf-8 -*- import re def sort_key(s): # 排序关键字匹配 # 匹配开头数字序号 if s: