精华内容
下载资源
问答
  • Python去重操作及相关函数
    千次阅读
    2020-03-02 16:17:19

    栗子1:利用 set

    L1 = (1, 1, 2, 2, 3, 3)
    print(set(L1))
    

    结果为: {1, 2, 3}

    知识点拓展:集合元素的访问

    集合元素可以通过转化为列表来进行访问,对于集合,存在交集、并集、差集等等很多操作。

    L1 = {1, 2, 5}
    L2 = list(L1)[1]
    print(L2)
    

    栗子2:利用 np.unique

    import numpy as np
    L1 = (1, 1, 2, 2, 3, 3)
    print(np.unique(L1))
    

    结果为: [1 2 3]


    栗子3:利用循环

    import numpy as np
    L1 = (1, 1, 2, 2, 3, 3)
    L2 = list(L1)
    L3 = []
    
    for i in L2:
        if i not in L3:
            L3.append(i)
    print(L3)
    

    结果为: [1, 2, 3]


    以下来自博客:Python 二维数组元素去重 np.unique()函数的使用

    import numpy as np
    
    # 4.2.1 一维数组去重
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 3, 2, 2, 8, 8])
    print('去重前:', a)  # 去重前: [1 2 3 4 5 5 7 3 2 2 8 8]
    b = np.unique(a)
    print('去重后:', b)  # 去重后: [1 2 3 4 5 7 8]
    
    # 4.2.2 二维数组去重
    c = np.array(((1, 2), (3, 4), (5, 6), (1, 3), (3, 4), (7, 6)))
    print('去重前:', c)
    # 方法一:利用set,set是无序不重复集合(推荐)
    s = set() #创建空集合
    for t in c:
        s.add(tuple(t)) #将数组转为元祖tuple,保证不被修改;再把元祖加入到集合中,完成去重
    g = np.array(list(s)) # 将集合转换为列表,最后转为二维数组
    print('去重后:', g)
    # 合起来写
    print('方法一去重后:', np.array(list(set(tuple(t) for t in c))))
    # 方法二:转换为虚数
    r, i = np.split(c, (1, ), axis=1)
    print(r)
    print(i)
    x = r + i * 1j
    # x = c[:, 0] + c[:, 1] * 1j
    print('转换成虚数:', x)  # 变成一维数组,可使用np.unique()
    print('虚数去重后:', np.unique(x))
    print(np.unique(x, return_index=True, return_counts=True))
    # return_index=True表示返回另一个参数,这个参数也是一个数组,
    # array([0, 3, 1, 2, 5]表示去重后的每个元素在去重前的数组中的位置/下标
    # return_counts=True表示返回各元素出现的频次
    idx = np.unique(x, return_index=True)[1]
    # 第[1]列的数组正是return_index=True返回的内容:在c中的位置/下标
    print('二维数组去重:\n', c[idx]) #提取这些下标所在的元素
    

    字符串去重: python中join函数

    更多相关内容
  • python去重算法

    2020-11-20 22:42:57
    解法一:python的内置特性利用python set数据结构的不重复行,转换为set,然后再转为list,一行代码搞定defuniqlist01(data=none):returnlist(set(data))解法二:遍历搜索去重添加 创建一个新列表,遍历旧的列表,先...

    o55g08d9dv.jpg广告关闭

    腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!

    解法一:python的内置特性利用python set数据结构的不重复行,转换为set,然后再转为list,一行代码搞定defuniqlist01(data=none):returnlist(set(data))解法二:遍历搜索去重添加 创建一个新列表,遍历旧的列表,先把第一个塞进新列表中,然后判断每一个元素在新列表中是否存在,不存在就塞进去。 defuniqlist02...

    pytorch模型文件:用户使用 python 脚本生成的 pytorch 脚本模型。 用户需在自己本地安装-pytorch(1.3.1版本),然后到 pythongraph 下载算法文件 graphsage.py,执行如下命令生成可用于分布式训练的 pytorch 模型文件:python graphsage.py --input_dim 602 --hidden_dim 128 --output_dim 41--output_file sage...

    h1rb0syel1.gif

    我才不会告诉你们,动态规划、图算法、k临近算法、狄克斯特拉算法在这本书里一点也不高冷呢。 我才不会告诉你们,这本书不只有图,还收录了python代码示例,还有附有详细的代码讲解呢。 尤其要保密的就是这书的封面,嗯,这本书绝对不长下面这样...? 作者:aditya bhargava译者:袁国忠? 这不是《算法图解》的目录 ...

    前言最近看完《算法图解》对python的算法有点了解,特记录下来算法概括二分查找的速度比简单查找快得多算法运行时间用大o表示法来表示。 从起增速的角度度量的。 o(log n) 比o(n)快,需要搜索的元素越多,前者比后者就快越多。 数组的速度:读取o(1),插入o(n),删除o(n) 链表的速度:读取o(n),插入o(1),删除o(1)...

    31p7z5xbji.jpeg

    这个游戏的最终目的,是在一个可以移动墙壁的房间里,通过造墙来分割出没有小球的、尽量大的空间。? 因此,每一次你用墙壁来分隔房间时,都是在尝试着在同一间房里创建两个不同的总体。 相似地,决策树也在把总体尽量分割到不同的组里去。 更多信息请见:决策树算法的简化python代码? 7、k 均值算法k – 均值算法是一...

    zrrgavirlv.jpeg

    第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术,称为重采样方法,使您可以准确估计算法在新数据上的表现。 在这篇文章中,您将了解如何使用python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。 2017年1月更新:已更新,以反映0.18版中scikit-learn api的更改。 更新oct 2017:用python 3...

    忆往昔,我在初入it江湖时,头一次interview时被问一个问题就是冒泡算法排序手写,一开始是懵的,为什么呢,因为刚从学校毕业,实习期面试,因为本科学的是信息管理,半路出家,对编程产生兴趣,从大二试着自己学学,那时候网上找入门,那时候玩心重,c是真学不进去,java相继无缘,误打误撞,用python写出大多数前辈都经历过的事...

    相应的,对于常数项、一次项、交叉项的导数分别为:? 7. fm算法的python实现 fm算法的python实现流程图如下:? 我们需要注意以下四点:1. 初始化参数,包括...去重后,交叉项即x1x2、x1x3、x2x3。 这也是公式中12出现的原因。 5.2 交叉项权值转换对交叉项有了基本了解后,下面将进行公式的分解,还是以n=3为例,?...

    非常感谢各位的支持! rapids团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。? 关联文章:nvidia-rapids︱cudf与pandas一样的dataframe库 nvidia的python-gpu算法生态 ︱rapids 0.10 nvidia-rapids︱cuml机器学习加速库nvidia-rapids︱cugraph(networkx-like)关系图模型----文章目录rapidsrapids定义rapids背景...

    5uwc7luq3z.jpeg

    五、k-means聚类算法全部代码https:github.comlawlite19machinelearning_pythonblobmasterk-meansk-menas.py1、聚类过程聚类属于无监督学习,不知道y的标记分为k类k-means算法分为两个步骤第一步:簇分配,随机选k个点作为中心,计算到这k个点的距离,分为k个簇第二步:移动聚类中心:重新计算每个簇的中心,移动中心...

    tce1nx2f33.png

    未料再次开动时,网站已然设置了反爬机制可能是我的多线程开的太猛了吧(峰值时大概50个线程,一分钟能下载1g)这个周末本想安心写一下关于编程常见的一个排序算法,发现无法爬取自然不甘心,于是折腾了两天还是没搞定收拾一下心情,讲一下关于排序算法吧,排序问题是编程入门里老生常谈的问题,虽说python也有内置的...

    因此通过贪心算法求解01背包的问题可能得不到问题的最优解,得到的是近似最优解的解。 创建一个物品对象,分别存在价值、重量以及单位重量价值三种属性...需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。 二、求解思路 当遇到这样的问题,我们可以换一种角度去思考,假设在一个100m3的房子里面...

    zamge6z22a.jpeg

    针对上面可能出现的问题,可以翻看我之前的文章:fm 算法解析及 python 实现 ,使用 fm 算法代替 lr,这样就解决了 logistic regression的模型表达效果及...主要收集和业务相关的数据,通常会有专门的同事在 app 位置进行埋点,拿到业务数据预处理:对埋点拿到的业务数据进行去脏去重; 构造数据集:经过预处理的...

    针对上面可能出现的问题,可以翻看我之前的文章:fm 算法解析及 python 实现 ,使用 fm 算法代替 lr,这样就解决了 logistic regression的模型表达效果及...主要收集和业务相关的数据,通常会有专门的同事在 app 位置进行埋点,拿到业务数据预处理:对埋点拿到的业务数据进行去脏去重; 构造数据集:经过预处理的...

    a92j17jre8.png

    一般地,当算法在处理信息时,会从输入设备或数据的存储地址读取数据,把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 对于算法而言,实现的语言并不重要,重要的是思想。 算法可以有不同的语言描述实现版本(如c描述、c++描述、python描述等)四、算法的五大特性输入...

    之前在w3cschool看到有三个级别的javascript脚本算法挑战,尝试用python实现,代码量相对比较少,如果你有更好的解法,还请不吝赐教,初学python,希望和大家一起日有所长。 目录1. 判断电话号码算法挑战2. 集合交集算法挑战3. 收银系统算法挑战4. 库存更新算法挑战5. 排列组合去重算法挑战6. 日期改写算法挑战7. 类...

    8vpgbthqb8.jpeg

    github.comlawlite19machinelearning_pythontreemasterlogisticregression...中的优化算法fmin_bfgs(拟牛顿法broyden-fletcher-goldfarb-shannocostfunction是自己实现的一个求代价的函数,initial_theta表示初始化的值...注意j是重1开始的,因为theta(0)为...

    关于算法的核心原理,在原论文中解释的非常清楚了,网上也有很多解析文章,这里不再赘述。 在本文我(作者karthik karanth——译者注)就以上面所举的例子为素材,重点讲讲如何用python基本实现接缝剪裁算法。 算法论文地址:http:graphics.cs.cmu.educourses15-4632007_fallhwproj2imret.pdf----工作过程概览在接缝...

    w6q94hrhxd.jpeg

    反向传播算法是经典的前馈人工神经网络。 这项技术也被用来训练大型的深度学习网络。 在本教程中,你将探索如何使用python从零开始构建反向传播算法。 完成本教程后,你将知道:如何正向传播输入以计算输出。 如何反向传播误差并训练网络。 如何将反向传播算法应用于现实世界的预测建模问题。 让我们开始吧。 描述本...

    u2couwklng.jpeg

    支持向量机是一种非常强大的分类算法。 当与随机森林和其他机器学习工具结合使用时,它们为集合模型提供了非常不同的维度。 因此,在需要非常高的预测能力的情况下,他们就显得非常重要。 由于公式的复杂性,这些算法可能稍微有些难以可视化。 来源商业新知网,原标题:一个简单的案例带你了解支持向量机算法(python...

    展开全文
  • Python实现去重算法

    2022-01-30 11:53:07
    双重遍历,标记去重 ls = [1,2,3,4,4,5,5] ls1 = [] for r1 in ls: repeat = False for r2 in ls1: if r1 == r2: repeat = True break if not repeat: ls1.append(r1) print(ls1)

    set去重

    ls = [1,2,3,4,4,5,5]
    set(ls)
    

    1

    双重遍历,标记去重

    ls = [1,2,3,4,4,5,5]
    ls1 = []
    for r1 in ls:
        repeat = False
        for r2 in ls1:
            if r1 == r2:
                repeat = True
                break
        if not repeat:
            ls1.append(r1)
    print(ls1)
    

    1

    排序去重

    ls = [8,2,5,4,4,5,5]
    ls.sort()
    ls1 = [ls[0]]
    for i in range(0, len(ls)):
        if ls[i] != ls1[len(ls1)-1]:
            ls1.append(ls[i])
    print(ls1)
    

    1

    展开全文
  • 总结 以上所述是小编给大家介绍的使用Python检测文章抄袭及去重算法原理解析 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持! 如果你觉得本文对你有...

    在互联网出现之前,“抄”很不方便,一是“源”少,而是发布渠道少;而在互联网出现之后,“抄”变得很简单,铺天盖地的“源”源源不断,发布渠道也数不胜数,博客论坛甚至是自建网站,而爬虫还可以让“抄”完全自动化不费劲。这就导致了互联网上的“文章”重复性很高。这里的“文章”只新闻、博客等文字占据绝大部分内容的网页。

    f396b58ece5bbcb62e9585faf276b4da.png

    中文新闻网站的“转载”(其实就是抄)现象非常严重,这种“转载”几乎是全文照抄,或改下标题,或是改下编辑姓名,或是文字个别字修改。所以,对新闻网页的去重很有必要。

    一、去重算法原理

    文章去重(或叫网页去重)是根据文章(或网页)的文字内容来判断多个文章之间是否重复。这是爬虫爬取大量的文本行网页(新闻网页、博客网页等)后要进行的非常重要的一项操作,也是搜索引擎非常关心的一个问题。搜索引擎中抓取的网页是海量的,海量文本的去重算法也出现了很多,比如minihash, simhash等等。

    在工程实践中,对simhash使用了很长一段时间,有些缺点,一是算法比较复杂、效率较差;二是准确率一般。

    网上也流传着百度采用的一种方法,用文章最长句子的hash值作为文章的标识,hash相同的文章(网页)就认为其内容一样,是重复的文章(网页)。

    这个所谓的“百度算法”对工程很友好,但是实际中还是会有很多问题。中文网页的一大特点就是“天下文章一大抄”,各种博文、新闻几乎一字不改或稍作修改就被网站发表了。这个特点,很适合这个“百度算法”。但是,实际中个别字的修改,会导致被转载的最长的那句话不一样,从而其hash值也不一样了,最终结果是,准确率很高,召回率较低。

    为了解决这个问题,我提出了nshash(top-n longest sentences hash)算法,即:取文章的最长n句话(实践下来,n=5效果不错)分别做hash值,这n个hash值作为文章的指纹,就像是人的5个手指的指纹,每个指纹都可以唯一确认文章的唯一性。这是对“百度算法”的延伸,准确率还是很高,但是召回率大大提高,原先一个指纹来确定,现在有n个指纹来招回了。

    二、算法实现

    该算法的原理简单,实现起来也不难。比较复杂一点的是对于一篇文章(网页)返回一个similar_id,只要该ID相同则文章相似,通过groupby similar_id即可达到去重目的。

    为了记录文章指纹和similar_id的关系,我们需要一个key-value数据库,本算法实现了内存和硬盘两种key-value数据库类来记录这种关系:

    HashDBLeveldb 类:基于leveldb实现, 可用于海量文本的去重;

    HashDBMemory 类:基于Python的dict实现,可用于中等数量(只要Python的dict不报内存错误)的文本去重。

    这两个类都具有get()和put()两个方法,如果你想用Redis或MySQL等其它数据库来实现HashDB,可以参照这两个类的实现进行实现。

    3c7a34e8adbde7642ef4e9c12c91c6db.png

    e9a1021ee107c9ff3e82bc585379b0c3.png

    HashDBLeveldb类的实现

    37ac479d0af93ac039c5bce1137bdc54.png

    0d86b680d909a1b42653ad860d024567.png

    HashDBMemory类的实现

    从效率上看,肯定是HashDBMemory速度更快。利用nshash对17400篇新闻网页内容的测试结果如下:

    HashDBLeveldb: 耗时2.47秒; HashDBMemory: 耗时1.6秒;

    具体测试代码请看 example/test.py。

    有了这两个类,就可以实现nshash的核心算法了。

    首先,对文本进行分句,以句号、感叹号、问号、换行符作为句子的结尾标识,一个正在表达式就可以分好句了。

    其次,挑选最长的n句话,分别进行hash计算。hash函数可以用Python自带模块hashlib中的md5, sha等等,也可以用我在爬虫教程中多次提到的farmhash。

    最后,我们需要根据这n个hash值给文本内容一个similar_id,通过上面两种HashDB的类的任意一种都可以比较容易实现。其原理就是,similar_id从0开始,从HashDB中查找这n个hash值是否有对应的similar_id,如果有就返回这个对应的similar_id;如果没有,就让当前similar_id加1作为这n个hash值对应的similar_id,将这种对应关系存入HashDB,并返回该similar_id即可。

    这个算法实现为NSHash类:

    c8f21749f4c7c2f03cd5553c5f09ac34.png

    ff93bacb93e24fd5adb6b2164276a3d9.png

    NSHash类的实现

    三、使用方法

    import nshash

    nsh = nshash.NSHash(name='test', hashfunc='farmhash', hashdb='memory')

    similar_id = nsh.get_similar(doc_text)

    NSHash 类有三个参数:

    name : 用于hashdb保存到硬盘的文件名,如果hashdb是HashDBMemory, 则用pickle序列化到硬盘;如果是HashDBLeveldb,则leveldb目录名为:name+'.hashdb'。name按需随便起即可。

    hashfunc : 计算hash值的具体函数类别,目前实现两种类型: md5 和 farmhash 。默认是 md5 ,方便Windows上安装farmhash不方便。

    hashdb :默认是 memory 即选择HashDBMemory,否则是HashDBLeveldb。

    至于如何利用similar_id进行海量文本的去重,这要结合你如何存储、索引这些海量文本。可参考example/test.py文件。这个test是对excel中保存的新闻网页进行去重的例子。

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的使用Python检测文章抄袭及去重算法原理解析 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

    如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

    展开全文
  • 一、去重算法原理 文章去重(或叫网页去重)是根据文章(或网页)的文字内容来判断多个文章之间是否重复。这是爬虫爬取大量的文本行网页(新闻网页、博客网页等)后要进行的非常重要的一项操作,也是搜索引擎非常...
  • 图像去重. 删除重复或相似的图像,感知哈希法,python
  • 今天小编就为大家分享一篇使用python opencv对目录下图片进行去重的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python怎么去重

    2020-11-28 08:08:46
    下面给大家介绍几种python去重的方法:方法一: 使用内置set方法来去重>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]>>> lst2 = list(set(lst1))>>> print(lst2)[1, 2, 3, 4]方法二: 使用字典中fromkeys()的方法来去重>>> lst1 = [2, 1...
  • # -*- coding: utf-8 -*-import randomL = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6, 5, 6, 10, 17, 11, 2]def qsort(L):if len(L) pivot_element]return qsort(small) + [pivot_element] + qsort(large)print(qsort(L))输出:网友评论...
  • 列表去重Python中一种常见的处理方式,任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多,本文将一一讲解他们,并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据,生成0到9...
  • 一些基础的python程序,写出来避免搬砖 包含去重…后续待添加 1、句子去重: def uniqueInfo(textList, score): """比较一个List中句子,去重重复度比较高的""" res = [textList[0]] for i1 in textList[1:]: ...
  • 于是利用此进行图片去重。 import os import hashlib def get_md5(file): file = open(file, 'rb') md5 = hashlib.md5(file.read()) file.close() md5_values = md5.hexdigest() return md5_values file_...
  • 一、去重算法原理 文章去重(或叫网页去重)是根据文章(或网页)的文字内容来判断多个文章之间是否重复。这是爬虫爬取大量的文本行网页(新闻网页、博客网页等)后要进行的非常重要的一项操作,也是搜索引擎非常...
  • 去重及排序-Python

    千次阅读 2022-03-30 13:59:56
    去重 set ()函数 ,无序集合,使用set去重返回的是新的集合对象。 对于l列表来说,使用set了之后返回的是无序集合,如果需要返回的是list,需要使用list()做一次类型转换。 当列表里面的数值为数字时,使用set()函数...
  • python之hash去重

    2021-02-24 22:00:56
    众所周知python可以很方便的使用set去重,可用于爬取URL避免重复爬取相同的链接,如下 l = [1, 1, 2, 3, 5, 5] print(set(l)) {1, 2, 3, 5} 那么set是如何实现去重的呢? 通过散列函数对数据进行处理,即hash...
  • 有这样一个列表[1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10...解法一:Python的内置特性利用python set数据结构的不重复行,转换为set,然后再转为list,一行代码搞定def uniqList01(data...
  • 前不久一起工作的同事为了我Python3中如何去掉重复的内容,鉴于这块难度比较大,我在这里给大家提供两种方法实现,第一种是利用set(),可用一行代码实现去除重操作,第二种方法是利用循环的方式实现的算法原理。...
  • 本文实例讲述了Python实现的txt文件去重功能。分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import shutil a=0 readDir = "/Users/Administrator/Desktop/old.txt" #old writeDir = "/...
  • 超高性能字符串去重算法

    千次阅读 2018-09-29 10:10:17
    python中由于字典的键key不允许重复,可以利用这个特性去重,字典内部使用哈希表,所以性能能超强;在其它语言中都可以使用HashMap实现去重,当然使用数组也可以,数组只是哈希表的一种最简单的一种形式。 def ...
  • python对数据去重处理

    2020-11-20 22:42:46
    对数据去重有两种处理方式,如下:1、对重复数据去重,并且会自动排序使用函数 set#列表去重list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10]#仅去重list_aa =set(list_a)print(list_aa)结果如下:细心...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 13,661
精华内容 5,464
关键字:

python去重算法

友情链接: 03_M5310A官方资料.zip