python技術棧

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Numpy：矩陣計算與其它大多數框架的數據處理基礎；

Scipy：科學計算庫，提供了很多科學計算工具包和算法；

Matplotlab：專業畫圖工具，話說這個單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個詞形成的；

Pandas：提供類似于R語言的DataFrame操作，非常方便；

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OpenCV：提供圖像識別的很多方便的操作；

Orange：基于圖形界面的機器學習程序，也可以用Python腳本來操作調用；

Scikit-Learn：前面說了，這是Python在機器學習領域里面的代表作。尤其是它的文檔，完全可以當成機器學習的參考資料來閱讀了，曾經我向朋友推薦的時候說，說過，把scikit-learn的文檔當成佛經來讀，假以時日，功力定會大增。

Theano：深度學習里面非常有名的一個框架了，也非常具有代表性。是其它很多框架的基礎。

Keras：基于Theano進行了抽象，建議入門的話使用這個，搭積木一樣地就可以弄個神經網絡出來了。

NLTK：自然語言處理，提供的功能也很強大。

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python實現堆棧與隊列的方法

python實現堆棧與隊列的方法

本文實例講述了python實現堆棧與隊列的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：

1、python實現堆棧，可先將Stack類寫入文件stack.py，在其它程序文件中使用from stack import Stack，然后就可以使用堆棧了。

stack.py的程序:

代碼如下:class Stack():

def __init__(self,size):

self.size=size;

self.stack=[];

self.top=-1;

def push(self,ele): #入棧之前檢查棧是否已滿

if self.isfull():

raise exception("out of range");

else:

self.stack.append(ele);

self.top=self.top+1;

def pop(self): # 出棧之前檢查棧是否為空

if self.isempty():

raise exception("stack is empty");

else:

self.top=self.top-1;

return self.stack.pop();

def isfull(self):

return self.top+1==self.size;

def isempty(self):

return self.top==-1;

再寫一個程序文件，stacktest.py,使用棧，內容如下:

代碼如下:#!/usr/bin/python

from stack import Stack

s=Stack(20);

for i in range(3):

s.push(i);

s.pop()

print s.isempty();

2、python 實現隊列:

復制代碼代碼如下:class Queue():

def __init__(self,size):

self.size=size;

self.front=-1;

self.rear=-1;

self.queue=[];

def enqueue(self,ele): #入隊操作

if self.isfull():

raise exception("queue is full");

else:

self.queue.append(ele);

self.rear=self.rear+1;

def dequeue(self): #出隊操作

if self.isempty():

raise exception("queue is empty");

else:

self.front=self.front+1;

return self.queue[self.front];

def isfull(self):

return self.rear-self.front+1==self.size;

def isempty(self):

return self.front==self.rear;

q=Queue(10);

for i in range(3):

q.enqueue(i);

print q.dequeue();

print q.isempty();

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

python中棧和隊列在功能上的區別

“棧”

和

“隊列”

是數據結構，與具體的語言無關。

1.隊列先進先出，棧先進后出。

2.

對插入和刪除操作的"限定"。

棧是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。

隊列是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。

從"數據結構"的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關系相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的"限定"。

棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在于基本操作的特殊性，棧必須按"后進先出"的規則進行操作，而隊列必須按"先進先出"

的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

3.遍歷數據速度不同。棧只能從頭部取數據

也就最先放入的需要遍歷整個棧最后才能取出來，而且在遍歷數據的時候還得為數據開辟臨時空間，保持數據在遍歷前的一致性隊列怎不同，他基于地址指針進行遍歷，而且可以從頭或尾部開始遍歷，但不能同時遍歷，無需開辟臨時空間，因為在遍歷的過程中不影像數據結構，速度要快的多

棧（stack）是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。

隊列（queue）是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。

從"數據結構"的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關系相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的"限定"。

棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在于基本操作的特殊性，棧必須按"后進先出"的規則進行操作，而隊列必須按"先進先出"的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

python多類化和棧有什么區別?

python多類化和棧有管理方式不同，生長方向不同的區別。Heap）與棧（Stack）是開發人員必須面對的兩個概念，在理解這兩個概念時，需要放到具體的場景下，因為不同場景下，堆與棧代表不同的含義。一般情況下，有兩層含義：

（1）程序內存布局場景下，堆與棧表示的是兩種內存管理方式；

（2）數據結構場景下，堆與棧表示兩種常用的數據結構。

堆與棧實際上是操作系統對進程占用的內存空間的兩種管理方式，主要有如下幾種區別：

（1）管理方式不同。棧由操作系統自動分配釋放，無需我們手動控制；堆的申請和釋放工作由程序員控制，容易產生內存泄漏；

（2）空間大小不同。每個進程擁有的棧的大小要遠遠小于堆的大小。理論上，程序員可申請的堆大小為虛擬內存的大小，進程棧的大小 64bits 的 Windows 默認 1MB，64bits 的 Linux 默認 10MB；

python中建棧如何pop出不是最后一個元素

python中你可以使用list模擬棧數據結構，list自帶pop函數，默認為獲取最后一個元素，但是可以通過指定索引值pop(i)，獲取指定位置的元素。

如果元素索引錯誤，拋出IndexError異常。

Python的函數都有哪些？

Python 函數

函數是組織好的，可重復使用的，用來實現單一，或相關聯功能的代碼段。

函數能提高應用的模塊性，和代碼的重復利用率。你已經知道Python提供了許多內建函數，比如print()。但你也可以自己創建函數，這被叫做用戶自定義函數。

定義一個函數

你可以定義一個由自己想要功能的函數，以下是簡單的規則：

函數代碼塊以?def?關鍵詞開頭，后接函數標識符名稱和圓括號()。

任何傳入參數和自變量必須放在圓括號中間。圓括號之間可以用于定義參數。

函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用于存放函數說明。

函數內容以冒號起始，并且縮進。

return [表達式]?結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的return相當于返回 None。

語法

def functionname( parameters ): ? "函數_文檔字符串"

function_suite

return [expression]

默認情況下，參數值和參數名稱是按函數聲明中定義的順序匹配起來的。

實例

以下為一個簡單的Python函數，它將一個字符串作為傳入參數，再打印到標準顯示設備上。

實例(Python 2.0+)

def printme( str ): ? "打印傳入的字符串到標準顯示設備上"

print str

return

函數調用

定義一個函數只給了函數一個名稱，指定了函數里包含的參數，和代碼塊結構。

這個函數的基本結構完成以后，你可以通過另一個函數調用執行，也可以直接從Python提示符執行。

如下實例調用了printme（）函數：

實例(Python 2.0+)

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

# 定義函數def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

# 調用函數printme("我要調用用戶自定義函數!")printme("再次調用同一函數")

以上實例輸出結果：

我要調用用戶自定義函數!再次調用同一函數

參數傳遞

在 python 中，類型屬于對象，變量是沒有類型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代碼中，[1,2,3]?是 List 類型，"Runoob"?是 String 類型，而變量 a 是沒有類型，她僅僅是一個對象的引用（一個指針），可以是 List 類型對象，也可以指向 String 類型對象。

可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象，而 list,dict 等則是可以修改的對象。

不可變類型：變量賦值?a=5?后再賦值?a=10，這里實際是新生成一個 int 值對象 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變a的值，相當于新生成了a。

可變類型：變量賦值?la=[1,2,3,4]?后再賦值?la[2]=5?則是將 list la 的第三個元素值更改，本身la沒有動，只是其內部的一部分值被修改了。

python 函數的參數傳遞：

不可變類型：類似 c++ 的值傳遞，如 整數、字符串、元組。如fun（a），傳遞的只是a的值，沒有影響a對象本身。比如在 fun（a）內部修改 a 的值，只是修改另一個復制的對象，不會影響 a 本身。

可變類型：類似 c++ 的引用傳遞，如 列表，字典。如 fun（la），則是將 la 真正的傳過去，修改后fun外部的la也會受影響

python 中一切都是對象，嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞，我們應該說傳不可變對象和傳可變對象。

python 傳不可變對象實例

實例(Python 2.0+)

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

def ChangeInt( a ): ? ?a = 10

b = 2ChangeInt(b)print b # 結果是 2

實例中有 int 對象 2，指向它的變量是 b，在傳遞給 ChangeInt 函數時，按傳值的方式復制了變量 b，a 和 b 都指向了同一個 Int 對象，在 a=10 時，則新生成一個 int 值對象 10，并讓 a 指向它。

傳可變對象實例

實例(Python 2.0+)

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

# 可寫函數說明def changeme( mylist ): ? "修改傳入的列表"

mylist.append([1,2,3,4])

print "函數內取值: ", mylist

return

# 調用changeme函數mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函數外取值: ", mylist

實例中傳入函數的和在末尾添加新內容的對象用的是同一個引用，故輸出結果如下：

函數內取值: ?[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函數外取值: ?[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

參數

以下是調用函數時可使用的正式參數類型：

必備參數

關鍵字參數

默認參數

不定長參數

必備參數

必備參數須以正確的順序傳入函數。調用時的數量必須和聲明時的一樣。

調用printme()函數，你必須傳入一個參數，不然會出現語法錯誤：

實例(Python 2.0+)

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

#可寫函數說明def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

#調用printme函數printme()

以上實例輸出結果：

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 11, in module

printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

關鍵字參數

關鍵字參數和函數調用關系緊密，函數調用使用關鍵字參數來確定傳入的參數值。

使用關鍵字參數允許函數調用時參數的順序與聲明時不一致，因為 Python 解釋器能夠用參數名匹配參數值。

以下實例在函數 printme() 調用時使用參數名：

實例(Python 2.0+)

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

#可寫函數說明def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

#調用printme函數printme( str = "My string")

以上實例輸出結果：

My string

下例能將關鍵字參數順序不重要展示得更清楚：

實例(Python 2.0+)

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

#可寫函數說明def printinfo( name, age ): ? "打印任何傳入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#調用printinfo函數printinfo( age=50, name="miki" )

以上實例輸出結果：

Name: ?mikiAge ?50

默認參數

調用函數時，默認參數的值如果沒有傳入，則被認為是默認值。下例會打印默認的age，如果age沒有被傳入：

實例(Python 2.0+)

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

#可寫函數說明def printinfo( name, age = 35 ): ? "打印任何傳入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#調用printinfo函數printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上實例輸出結果：

Name: ?mikiAge ?50Name: ?mikiAge ?35

不定長參數

你可能需要一個函數能處理比當初聲明時更多的參數。這些參數叫做不定長參數，和上述2種參數不同，聲明時不會命名。基本語法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): ? "函數_文檔字符串"

function_suite

return [expression]

加了星號（*）的變量名會存放所有未命名的變量參數。不定長參數實例如下：

實例(Python 2.0+)

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

# 可寫函數說明def printinfo( arg1, *vartuple ): ? "打印任何傳入的參數"

print "輸出: "

print arg1

for var in vartuple: ? ? ?print var

return

# 調用printinfo 函數printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上實例輸出結果：

輸出:10輸出:706050

匿名函數

python 使用 lambda 來創建匿名函數。

lambda只是一個表達式，函數體比def簡單很多。

lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

lambda函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自有參數列表之外或全局命名空間里的參數。

雖然lambda函數看起來只能寫一行，卻不等同于C或C++的內聯函數，后者的目的是調用小函數時不占用棧內存從而增加運行效率。

語法

lambda函數的語法只包含一個語句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下實例：

實例(Python 2.0+)

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

# 可寫函數說明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 調用sum函數print "相加后的值為 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值為 : ", sum( 20, 20 )

以上實例輸出結果：

相加后的值為 : ?30相加后的值為 : ?40

return 語句

return語句[表達式]退出函數，選擇性地向調用方返回一個表達式。不帶參數值的return語句返回None。之前的例子都沒有示范如何返回數值，下例便告訴你怎么做：

實例(Python 2.0+)

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

# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): ? # 返回2個參數的和."

total = arg1 + arg2

print "函數內 : ", total

return total

# 調用sum函數total = sum( 10, 20 )

以上實例輸出結果：

函數內 : ?30

變量作用域

一個程序的所有的變量并不是在哪個位置都可以訪問的。訪問權限決定于這個變量是在哪里賦值的。

變量的作用域決定了在哪一部分程序你可以訪問哪個特定的變量名稱。兩種最基本的變量作用域如下：

全局變量

局部變量

全局變量和局部變量

定義在函數內部的變量擁有一個局部作用域，定義在函數外的擁有全局作用域。

局部變量只能在其被聲明的函數內部訪問，而全局變量可以在整個程序范圍內訪問。調用函數時，所有在函數內聲明的變量名稱都將被加入到作用域中。如下實例：

實例(Python 2.0+)

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

total = 0 # 這是一個全局變量# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): ? #返回2個參數的和."

total = arg1 + arg2 # total在這里是局部變量.

print "函數內是局部變量 : ", total

return total

#調用sum函數sum( 10, 20 )print "函數外是全局變量 : ", total

以上實例輸出結果：

函數內是局部變量 : ?30函數外是全局變量 : ?0

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