python谱分解函数 python谱聚类

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。

python里面有哪些自带函数?

python系统提供了下面常用的函数:

1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;

2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;

3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;

4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

如何用python编写一个求分段函数的值的程序

1、首先打开python的编辑器软件,编辑器的选择可以根据自己的喜好,之后准备好一个空白的python文件:

2、接着在空白的python文件上编写python程序,这里假设当x>1的时候,方程为根号下x加4,当x-1时,方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库,方便计算平方和开方,之后在函数体重写好表达式就可以了,最后调用一下函数,将结果打印出来:

3、最后点击软件内的绿色箭头,运行程序,在下方可以看到最终计算的结果,以上就是python求分段函数的过程:

python函数解析

lambda是个匿名函数而已, 这里就是产生了字典{True:f1, False f2},字典的两个值就是2个函数,f1 就是shutil.copy(...),f2就是copytree了,你可以理解成两个函数指针。

bresult是个true或者false的值,后面[bresult]():就表示,根据bresult的结果调用前面字典里面对应的两个函数。bresult在这里是字典的key。函数在这里是字典的value.

谱聚类(Spectral clustering)(python实现)

谱聚类概念 :

谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans)进行聚类。

算法步骤

1 计算相似度矩阵 W

2 计算度矩阵 D

3 计算拉普拉斯矩阵L=D-W

4 计算L的特征值,将特征值从小到大排序,取前k个特征值.将这个特征值向量转换为矩阵

5 通过其他聚类算法对其进行聚类,如k-means

详细公式和概念请到 大佬博客

相比较PCA降维中取前k大的特征值对应的特征向量,这里取得是前k小的特征值对应的特征向量。但是上述的谱聚类算法并不是最优的,接下来我们一步一步的分解上面的步骤,总结一下在此基础上进行优化的谱聚类的版本。

python实现

例子一:使用谱聚类从噪声背景中分割目标

效果图

例子2:分割图像中硬币的区域

效果图

注意

1)当聚类的类别个数较小的时候,谱聚类的效果会很好,但是当聚类的类别个数较大的时候,则不建议使用谱聚类;

(2)谱聚类算法使用了降维的技术,所以更加适用于高维数据的聚类;

(3)谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵,因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法(比如K-Means)很难做到

(4)谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解

(5)谱聚类对相似度图的改变和聚类参数的选择非常的敏感;

(6)谱聚类适用于均衡分类问题,即各簇之间点的个数相差不大,对于簇之间点个数相差悬殊的聚类问题,谱聚类则不适用;

参考

谱聚类算法介绍

sklearn官网

python怎么导出fractions函数的分子?

python的fractions可以助你一臂之力:

# coding=utf-8

from fractions import Fraction

numerator = 2  # 分子

denominator = 6  # 分母

print(Fraction(numerator, denominator) + 1)

输出结果:

4/3


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