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  • 最速下降法求最小值

    2018-11-15 18:43:07
    梯度法,又名最速下降法。早的求解无约束多元函数极值的数值方法,早在1847年就已...该方法选取搜索方向Pκ的出发点是:怎样选取Pk可使ƒ(X)下降得最快?或者说使ƒ(Xκ+λΡκ)-ƒ(Χκ)且不等式左式的绝对值尽量大。
  • 怎样在数据字典中执行一些计算操作(比如求最小值、最大值、排序等等)? 解决方案 考虑下面的股票名和价格映射字典: prices = { 'ACME': 45.23, 'AAPL': 612.78, 'IBM': 205.55, 'HPQ': 37.20, 'FB': ...

    问题

    怎样在数据字典中执行一些计算操作(比如求最小值、最大值、排序等等)?

    解决方案

    考虑下面的股票名和价格映射字典:

    prices = {
        'ACME': 45.23,
        'AAPL': 612.78,
        'IBM': 205.55,
        'HPQ': 37.20,
        'FB': 10.75
    }
    

    为了对字典值执行计算操作,通常需要使用 zip() 函数先将键和值反转过来。 比如,下面是查找最小和最大股票价格和股票值的代码:

    min_price = min(zip(prices.values(), prices.keys()))
    # min_price is (10.75, 'FB')
    max_price = max(zip(prices.values(), prices.keys()))
    # max_price is (612.78, 'AAPL')
    

    类似的,可以使用 zip() 和 sorted() 函数来排列字典数据:

    prices_sorted = sorted(zip(prices.values(), prices.keys()))
    # prices_sorted is [(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'),
    #                   (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'),
    #                   (612.78, 'AAPL')]
    

    执行这些计算的时候,需要注意的是 zip() 函数创建的是一个只能访问一次的迭代器。 比如,下面的代码就会产生错误:

    prices_and_names = zip(prices.values(), prices.keys())
    print(min(prices_and_names)) # OK
    print(max(prices_and_names)) # ValueError: max() arg is an empty sequence
    

    讨论

    如果你在一个字典上执行普通的数学运算,你会发现它们仅仅作用于键,而不是值。比如:

    min(prices) # Returns 'AAPL'
    max(prices) # Returns 'IBM'
    

    这个结果并不是你想要的,因为你想要在字典的值集合上执行这些计算。 或许你会尝试着使用字典的 values() 方法来解决这个问题:

    min(prices.values()) # Returns 10.75
    max(prices.values()) # Returns 612.78
    

    不幸的是,通常这个结果同样也不是你想要的。 你可能还想要知道对应的键的信息(比如那种股票价格是最低的?)。

    你可以在 min() 和 max() 函数中提供 key 函数参数来获取最小值或最大值对应的键的信息。比如:

    min(prices, key=lambda k: prices[k]) # Returns 'FB'
    max(prices, key=lambda k: prices[k]) # Returns 'AAPL'
    

    但是,如果还想要得到最小值,你又得执行一次查找操作。比如:

    min_value = prices[min(prices, key=lambda k: prices[k])]
    

    前面的 zip() 函数方案通过将字典”反转”为 (值,键) 元组序列来解决了上述问题。 当比较两个元组的时候,值会先进行比较,然后才是键。 这样的话你就能通过一条简单的语句就能很轻松的实现在字典上的求最值和排序操作了。

    需要注意的是在计算操作中使用到了 (值,键) 对。当多个实体拥有相同的值的时候,键会决定返回结果。 比如,在执行 min() 和 max() 操作的时候,如果恰巧最小或最大值有重复的,那么拥有最小或最大键的实体会返回:

    >>> prices = { 'AAA' : 45.23, 'ZZZ': 45.23 }
    >>> min(zip(prices.values(), prices.keys()))
    (45.23, 'AAA')
    >>> max(zip(prices.values(), prices.keys()))
    (45.23, 'ZZZ')
    >>>
    from python cookbook

     

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  • # 怎样在数据字典中执行一些计算操作(比如求最小值、最大值、排序等等) prices={'LOK':500,'Yan':100,'xiulok':37.20,'QUEEN':10.75} # 为了对字典值执行计算操作,通常需要使用zip()函数先将键和值反转过来。 min...
    # 怎样在数据字典中执行一些计算操作(比如求最小值、最大值、排序等等)
    prices={'LOK':500,'Yan':100,'xiulok':37.20,'QUEEN':10.75}
    # 为了对字典值执行计算操作,通常需要使用zip()函数先将键和值反转过来。
    min_price=min(zip(prices.values(),prices.keys()))
    print(min_price)
    # (10.75, 'QUEEN')
    max_price=max(zip(prices.values(),prices.keys()))
    print(max_price)
    # (500, 'LOK')
    
    # 可以使用zip()和sorted()函数来排列字典数据
    prices_sorted=sorted(zip(prices.values(),prices.keys()))
    print(prices_sorted)
    # [(10.75, 'QUEEN'), (37.2, 'xiulok'), (100, 'Yan'), (500, 'LOK')]
    
    # 倒序
    prices_sorted=sorted(zip(prices.values(),prices.keys()),reverse=True)
    print(prices_sorted)
    # [(500, 'LOK'), (100, 'Yan'), (37.2, 'xiulok'), (10.75, 'QUEEN')]
    
    # 返回键的字符串的最小和最大
    print(min(prices))
    # LOK
    print(max(prices))
    # xiulok
    
    # 返回最大值和最小值
    print(min(prices.values()))
    # 10.75
    print(max(prices.values()))
    # 10.75
    
    # 返回最大值的键和最小值的键
    print(min(prices, key=lambda k: prices[k]))
    print(max(prices, key=lambda k: prices[k]))

     

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  • 这次给大家带来怎样用numpy找出数组里最大与最小值,用numpy找出数组里最大与最小值的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。在python中利用numpy创建一个array, 然后我们想获取array的最大值,最小值。...

    这次给大家带来怎样用numpy找出数组里最大与最小值,用numpy找出数组里最大与最小值的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。

    在python中利用numpy创建一个array, 然后我们想获取array的最大值,最小值。可以使用一下方法:

    一、创建数组

    这样就可以获得一个array的最大值和最小值了。

    并且可以利用np.where(np.max(a))来获得最大值,最小值的行和列数。

    二、python下对文件的操作

    1、移动一个文件夹到另一个文件夹下

    首先import os, skutil

    复制文件:shutil.copyfile('oldfile', 'newfile')

    oldfile和newfile都只能是文件shutil.copy('oldfile', 'newfile')

    oldfile只能是文件夹,newfile可以是文件,也可以是目标目录

    复制文件夹:shutil.copytree('olddir', 'newdir')

    olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在

    移动文件:shutil.move('oldpos', 'newpos')

    重命名文件:

    os.rename('oldname', 'newname') 文件和目录都使用这条命令

    删除文件:os.remove('file')

    os.rmdir('dir')

    只能删除空目录

    判断目标:os.path.exists('goal')

    判断目标是否存在os.path.isdir('goal')

    判断目标是否是目录os.path.isfile('goal')

    判断目标是否是文件

    转换目录:os.chdir('path')

    判断路径是否存在:isExists = os.path.exists(path)

    存在 True

    不存在 False

    创建目录:os.mkdir('file')

    创建多层目录:def mkdirs(path):

    # 去除首位空格

    path = path.strip()

    # 去除尾部 \ 符号

    path = path.rstrip('\\')

    相信看了本文案例你已经掌握了方法,更多精彩请关注php中文网其它相关文章!

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  • 解压序列赋值给多个变量# 有一个包含 N 个元素的元组或者是序列,怎样将它里面的值解压后同时赋值给 N 个变量?data = ['ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21)]# 任何的序列(或者是可迭代对象)可以通过一个简单的赋值...

    目录

    本文大多数例子搬自 python cookbook 这里是对学习的一个总结和提炼

    ps:python版本为python3

    1.解压序列赋值给多个变量

    # 有一个包含 N 个元素的元组或者是序列,怎样将它里面的值解压后同时赋值给 N 个变量?

    data = ['ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21)]

    # 任何的序列(或者是可迭代对象)可以通过一个简单的赋值语句解压并赋值给多个变量

    # 变量的数量必须跟序列元素的数量是一样的

    name, shares, prices, date = data

    print(name, shares, prices, date, sep=" | ", end="\n")

    # 如果只需要一部分,可以给个占位变量如

    _, sha, pr, _ = data

    print(sha,pr,sep=' | ')

    运行结果:

    ACME | 50 | 91.1 | (2012, 12, 21)

    50 | 91.1

    2.解压可迭代对象赋值给多个变量

    # 解压可迭代对象赋值给多个变量

    def drop_frist_last(grades):

    frist, *middle, last = grades

    return sum(middle) / len(middle)

    print(drop_frist_last([0, 60, 70, 80, 100]))

    # 有时候,你想解压一些元素后丢弃它们,可以使用 比如 _ 或者 ign

    record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012))

    name,*_,(*_,year) = record

    print(name,year)

    运行结果:

    70.0

    ACME 2012

    3.保留有限的历史记录

    '''

    使用 deque(maxlen=N) 构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候, 最老的元素会自动被移除掉

    '''

    def search(lines, pattern, histroy=60):

    previous_lines = deque(maxlen=histroy)

    for line in lines:

    if pattern in line:

    yield line, previous_lines

    previous_lines.append(line)

    print(len(previous_lines))

    for item in previous_lines:

    print(item)

    if __name__ == "__main__":

    with open(os.getcwd() + "/Lesson1.py") as f:

    for line, prevlines in search(f, '50', 3):

    print("type prevlines =", type(prevlines))

    for pline in prevlines:

    print('pline = ', pline, end='')

    print("type line =", type(line))

    # print('line = ', line, end='')

    print('-' * 20)

    #

    4.怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表?

    # 当集合是一个列表是

    nums = [3, 10, 5, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

    print(heapq.nlargest(3, nums))

    print(heapq.nsmallest(3, nums))

    # 如果是更负责的对象时候

    mydirt = [

    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},

    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},

    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},

    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]

    print(heapq.nlargest(2, mydirt, key=lambda l: l['price']))

    print(heapq.nsmallest(2, mydirt, key=lambda l: l['price']))

    运行结果

    [42, 37, 23]

    [-4, 2, 3]

    [{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}]

    [{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]

    ps:堆数据结构最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素,另外 nlargest,nsmallest 适合查找的元素个数相对比较小的时候,如果你仅仅想查找唯一的最小或最大(N=1)的元素的话,那么使用 min() 和 max() 函数会更快些。 类似的,如果 N 的大小和集合大小接近的时候,通常先排序这个集合然后再使用切片操作会更快点 ( sorted(items)[:N] 或者是 sorted(items)[-N:] )

    5.字典排序

    '''

    你想创建一个字典,并且在迭代或序列化这个字典的时候能够控制元素的顺序。

    '''

    from collections import OrderedDict

    d = OrderedDict()

    d['foo'] = 1

    d['beer'] = 2

    d['bar'] = 4

    d['park'] = 3

    for key in d:

    print(key, d[key])

    执行结果:

    foo 1

    beer 2

    bar 4

    park 3

    6.字典中的键映射多个值

    from collections import defaultdict

    df_d = defaultdict(list)

    df_d['a'].append(1)

    df_d['a'].append(2)

    df_d['b'].append(4)

    print(df_d)

    d2 = defaultdict(set)

    pairs = [('a', 1), ('a', 2), ('b', 4)]

    for key, value in pairs:

    d2[key].add(value)

    print(d2)

    运行结果:

    defaultdict(, {'a': [1, 2], 'b': [4]})

    defaultdict(, {'a': {1, 2}, 'b': {4}})

    7.字典的运算(求最小值、最大值、排序等)

    怎样在数据字典中执行一些计算操作(比如求最小值、最大值、排序等等)?

    prices = {

    'ACME': 45.23,

    'AAPL': 612.78,

    'IBM': 205.55,

    'HPQ': 37.20,

    'FB': 10.75

    }

    # 求最小值

    # 方法 1,通过zip 函数创建的是一个只能访问一次的迭代,将键值反过来

    print(min(zip(prices.values(), prices.keys())))

    # 输出 (10.75, 'FB')

    # 方法二 直接取values 获取最小值,不过你就不知道对于的key

    print(min(prices.values()))

    # 输出 10.75

    # 方法三

    min_key = min(prices, key=lambda k: prices[k])

    print(prices[min_key])

    # 输出 FB

    # 排序

    prices_sorted = sorted(zip(prices.values(), prices.keys()))

    print(prices_sorted)

    # 输出 [(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'), (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'), (612.78, 'AAPL')]

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