#Python干货#python实现——最优化算法

函数详见rres，此代码使该算法运行了两次

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收获：

这是我第一个实现的代码。学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。于是我就开始了查找“如何定义函数”（详见mofan的优酷），“循环体”和“if条件语句”的格式（）“数学符号”（详见mofan的优酷），以及print的使用

1.def是python中指定义，一般用来定义函数，如果需要深度学习搭建网络可用来定义网络。值得注意的一点是

我不清楚为什么，但是如果没有加的话，那个函数公式就是一个花瓶，就像一个结果输不出去。

2.最坑的就是逻辑。一开始逻辑没理清楚，或者说在代码上有疏漏，导致我将left和right放在了循环体里，结果可想而知。不过也是因为这个错误，我知道pycharm中的debug怎么用，挺简单的，百度一下就出来了。

3.不知道什么原因，看的莫烦视频中的print多个变量一起输出是没有办法在我的pycharm中使用的，出来的结果很奇怪。可能是因为我是win10不是ios吧。print如果多个变量一起输出必须是print("名字：%s,名字2：%s"%(a,b))结果输出就是名字：a ,名字2：b

关于python中数据变量。第一遍运行结果出现很明显不对，于是我采用了debug。结果发现，mid1处一直为1而不是1.5，于是就开始了解数据变量。起初我猜测python默认所有变量为整型，但是根据二分法的结果我意识到此猜测不对，所以要改整个file的变量格式没有必要。所以我就在mid1式子前面加了一个float，结果就显示为1.5了。但是如果我将整个式子用（）括起来，前面加float，结果还是1。我不太理解为什么。不过我知道了python的数据格式是根据输入量决定的，也就是说你的输入量如果是整型，那么与其直接相关的计算输出结果一定是整型，而且还是不采用进位的整型。在我没有采用+float/+.0这两种方法之前，mid1~3全部是整型。

或者不再mid1前面加float,直接将输入量后面点个点就行

真的很想吐槽一下print,好麻烦啊啊啊啊每次都得弄个%s,而且有时候还不能放一起！！！！

不要问我掌握了什么，要问我现在写完这个代码后有多么的爱python的精度表示 :-)我决定以后只要再编写数学公式的代码都将输入量的小数学点后面补很多0

fibonacci函数定义，每次debug后我的手都是抖的O( _ )O~

不知道自己什么时候有的强迫症，只要是代码下面有“~”我就必须要消掉。笑哭。这个很简单，前四个除了费波纳茨，都很简单。

这个公式看起来很麻烦，便写的时候更要谨慎。我上回把那个2搁在了分号下面，结果很大，所以还是换算成0.5更好（PS：勿忘那长河般的0）。

虽然代码很长，但是主要是因为print太多。本打算在开头print，最后结果会漏掉最后一部分。懒得想其他办法了，直接就这样吧

一开始while里面写成了,导致run不出来。继而，debug也没法用。在网上一查才知道 “没联网”+“没选断点”。最后想尝试将else里面的内容输出来，结果发现run以后被刷屏了。于是改成i7以后还是不行，于是想着加一个break跳出循环，结果成效了。

然后刚刚由debug了一下，才知道原来是i+1在if里面，因为没有办法+1，所以i=6一直存在，就不断循环。因为加break也好，i+1也好，都可以。

这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。刚开始的时候知道大概需要在语言中体现什么，但不太清楚。于是我就在网上找了几个二分法的，他们都各有不同，但框架都差不多，不过如果要用到我们的那个公式里还需要改变很多。然后我就开始分析我们的题，我发现大体需要两部分，一部分函数定义，一部分循环体。但我不知道如何定义函数，如何写数学公式，如何弄变量，也就是说一些小点不太会，所以我选择直接百度。因为我知道自己阅读的能力不错，相比于从视频中提取要素，我更擅长通过阅读获得要点。有目的性地找知识点，掌握地更牢固。

于是我就开始了第一个——二分法的编写。我发现，自己出现了很多错误而且有很多地方都很基础。但我依然没选择视频，而是将这些问题直接在百度上找，因为视频讲完或许你也没找到点。当然，这是一步一步走的，不是直接就将程序摆上去，一点一点改。

随着前两个的成功，我发现自己对于这些代码有了自信，似乎看透了他们的伪装，抓住了本质。除此之外，我还意识到自己自从8月份以后，学习能力似乎提高了不少，而且有了更为有效的学习方法。各方面都有了一定的觉醒。除了第一个找了几个牛头不对马嘴的代码，其他都是根据自己的逻辑写，逻辑通下来以后，对应语言中某一部分不知道如何翻译就去百度，其实这几个套路都一样或者说数学公式转化的套路都一样。

我还意识到，汇编其实是最难的语言，目前为止所学到的，因为很多都需要自己去定义，去死抠，需要记住大量的指令且不能灵活变通。但是其他的却只需要将一些对应的记下来就好。python真的挺简单的。而且，我发现自己今天似乎打开了新世界的大门，我爱上了这种充满了灵性的东西，充满了严谨的美丽，还有那未知的变化，我发现我似乎爱上了代码。可能不仅仅局限于python，这些语言都充满了挑战性。我觉得当你疑惑的时候，就需要相信直觉，至少我发现它很准

如何提高python的运行效率

窍门一：关键代码使用外部功能包

Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：

Cython

Pylnlne

PyPy

Pyrex

这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。

窍门二：在排序时使用键

Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。譬如，拿下面的代码来说：

import operator

somelist = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]

somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))

somelist

#Output = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]

somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))

somelist

#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, , (9, 7, 5)]

somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))

somelist

#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, ]

在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。

窍门三：针对循环的优化

每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']

upper = str.upper

upperlist = []

append = upperlist.append

for word in lowerlist:

append(upper(word))

print(upperlist)

#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']

每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。

（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）

窍门四：使用较新的Python版本

如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。

你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。

窍门五：尝试多种编码方法

每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：

n = 16

myDict = {}

for i in range(0, n):

char = 'abcd'[i%4]

if char not in myDict:

myDict[char] = 0

myDict[char] += 1

print(myDict)

当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。

n = 16

myDict = {}

for i in range(0, n):

char = 'abcd'[i%4]

try:

myDict[char] += 1

except KeyError:

myDict[char] = 1

print(myDict)

在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。

窍门六：交叉编译你的应用

开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。

（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）

在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。

学习多目标优化需要掌握哪些python知识

多目标优化

目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-

objective Optimization Problem,

SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem,

MOP)。不同于单目标优化的解为有限解，多目标优化的解通常是一组均衡解。

多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两大类。

1. 传统优化算法包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上就是将多目标函数转化为单目标函数，通过采用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。

2. 智能优化算法包括进化算法（Evolutionary Algorithm, 简称EA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。

Pareto最优解：

若x*∈C*,且在C中不存在比x更优越的解x，则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解，又称为有效解。

一般来说，多目标优化问题并不存在一个最优解，所有可能的解都称为非劣解，也称为Pareto解。传统优化技术一般每次能得到Pareo解集中的一个，而

用智能算法来求解，可以得到更多的Pareto解，这些解构成了一个最优解集，称为Pareto最优解。它是由那些任一个目标函数值的提高都必须以牺牲其

他目标函数值为代价的解组成的集合,称为Pareto最优域，简称Pareto集。

Pareto有效(最优)解非劣解集是指由这样一些解组成的集合：与集合之外的任何解相比它们至少有一个目标函数比集合之外的解好。

求解多目标优化问题最有名的就是NSGA-II了，是多目标遗传算法，但其对解的选择过程可以用在其他优化算法上，例如粒子群，蜂群等等。这里简单介绍一下NSGA-II的选择算法。主要包含三个部分：

1. 快速非支配排序

要先讲一下支配的概念，对于解X1和X2，如果X1对应的所有目标函数都不比X2大（最小问题），且存在一个目标值比X2小，则X2被X1支配。

快速非支配排序是一个循环分级过程：首先找出群体中的非支配解集，记为第一非支配层，irank=1（irank是个体i的非支配值），将其从群体中除去，继续寻找群体中的非支配解集，然后irank=2。

2. 个体拥挤距离

为了使计算结果在目标空间比较均匀的分布，维持种群多样性，对每个个体计算拥挤距离，选择拥挤距离大的个体，拥挤距离的定义为：

L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)

L[i+1]m是第i+1个个体的第m目标函数值，fmaxm 和 fminm是集合中第m个目标函数的最大和最小值。

3. 精英策略选择

精英策略就是保留父代中的优良个体直接进入子代，防止获得的Pareto最优解丢失。将第t次产生的子代种群和父代种群合并，然后对合并后的新种群进行非支配排序，然后按照非支配顺序添加到规模为N的种群中作为新的父代。

Python怎么做最优化

一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：1.非线性最优化fmin -- 简单Nelder-Mead算法fmin_powell -- 改进型Powell法fmin_bfgs -- 拟Newton法fmin_cg -- 非线性共轭梯度法fmin_ncg -- 线性搜索Newton共轭梯度法leastsq -- 最小二乘2.有约束的多元函数问题fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法fmin_tnc ---梯度信息fmin_cobyla ---线性逼近fmin_slsqp ---序列最小二乘法nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=03.全局优化anneal ---模拟退火算法brute --强力法4.标量函数fminboundbrentgoldenbracket5.拟合curve_fit-- 使用非线性最小二乘法拟合6.标量函数求根brentq ---classic Brent (1973)brenth ---A variation on the classic Brent（1980）ridder ---Ridder是提出这个算法的人名bisect ---二分法newton ---牛顿法fixed_point7.多维函数求根fsolve ---通用broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixingexcitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.实用函数line_search ---找到满足强Wolfe的alpha值check_grad ---通过和前向有限差分逼近比较检查梯度函数的正确性二、实战非线性最优化fmin完整的调用形式是：fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不过我们最常使用的就是前两个参数。一个描述优化问题的函数以及初值。后面的那些参数我们也很容易理解。如果您能用到，请自己研究。下面研究一个最简单的问题，来感受这个函数的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我们知道，这个函数的最小值是4，在x=2的时候取到。from scipy.optimize import fmin #引入优化包def myfunc(x):return x**2-4*x+8 #定义函数x0 = [1.3] #猜一个初值xopt = fmin(myfunc, x0) #求解print xopt #打印结果运行之后，给出的结果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]程序准确的计算得出了最小值，不过最小值点并不是严格的2，这应该是由二进制机器编码误差造成的。除了fmin_ncg必须提供梯度信息外，其他几个函数的调用大同小异，完全类似。我们不妨做一个对比：from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):return x**2-4*x+8x0 = [1.3]xopt1 = fmin(myfunc, x0)print xopt1printxopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)print xopt2printxopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)print xopt3printxopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)print xopt4给出的结果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 531.99999999997Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 12Gradient evaluations: 4[ 2.00000001]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 15Gradient evaluations: 5[ 2.]我们可以根据给出的消息直观的判断算法的执行情况。每一种算法数学上的问题，请自己看书学习。个人感觉，如果不是纯研究数学的工作，没必要搞清楚那些推导以及定理云云。不过，必须了解每一种算法的优劣以及能力所及。在使用的时候，不妨多种算法都使用一下，看看效果分别如何，同时，还可以互相印证算法失效的问题。在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)来查看fmin的帮助信息了。帮助信息中没有例子，但是给出了每一个参数的含义说明，这是调用函数时候的最有价值参考。有源码研究癖好的，或者当你需要改进这些已经实现的算法的时候，可能需要查看optimize中的每种算法的源代码。在这里：https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聪明的你肯定发现了，顺着这个链接往上一级、再往上一级，你会找到scipy的几乎所有源码！

优化Python编程的4个妙招

1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝

Pandas 库已经非常优化了，但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程，即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数。

在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。

2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧

所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。

很多时候，数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。

3. Python函数向量化

另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次，从而加速计算。

事实上，这样不仅能加速代码运算，还能让代码更加简洁清晰。

4. Python多重处理

多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。

此处将数据处理分成多个任务，让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓。

关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

如何优化python 机器学习库中的函数

def do_POST(self):

mpath,margs=urllib.splitquery(self.path)

datas = self.rfile.read(int(self.headers['content-length']))

self.do_action(mpath, datas)

def do_action(self, path, args):

self.outputtxt(path + args )

def outputtxt(self, content):

#指定返回编码

enc = "UTF-8"

content = content.encode(enc)

f = io.BytesIO()

f.write(content)

f.seek(0)

self.send_response(200)

self.send_header("Content-type", "text/html; charset=%s" % enc)

self.send_header("Content-Length", str(len(content)))

self.end_headers()

shutil.copyfileobj(f,self.wfile)

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