1.利用key排序 d = {'d1':2, 'd2':4, 'd4':1,'d3':3,} for k in sorted(d): print(k,d[k]) d1 2d2 4d3 3d4 1 2.利用value排序:__getitem__ d = {'d1':2, 'd2':4, 'd4':1,'d3':3,} for k in sorted(d,key=d.__getitem__): print(k,d[k]) d4 1d1 2d3 3d2 4 反序:reverse=True d = {'

1.sorted函数首先介绍sorted函数,sorted(iterable,key,reverse),sorted一共有iterable,key,reverse这三个参数. 其中iterable表示可以迭代的对象,例如可以是dict.items().dict.keys()等,key是一个函数,用来选取参与比较的元素,reverse则是用来指定排序是倒序还是顺序,reverse=true则是倒序(从大到小),reverse=false则是顺序(从小到大),默认是reverse=false. 2.

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

BZOJ_2208_[Jsoi2010]连通数_强连通分量+拓扑排序+手写bitset Description Input 输入数据第一行是图顶点的数量,一个正整数N. 接下来N行,每行N个字符.第i行第j列的1表示顶点i到j有边,0则表示无边. Output 输出一行一个整数,表示该图的连通数. Sample Input 3 010 001 100 Sample Output 9 HINT 对于100%的数据,N不超过2000. 直接缩点+拓扑排序统计答案即可. 每步转移是O(n)的,可以用b

1.sorted函数按key值对字典排序 先来基本介绍一下sorted函数,sorted(iterable,key,reverse),sorted一共有iterable,key,reverse这三个参数. 其中iterable表示可以迭代的对象,例如可以是 dict.items().dict.keys()等,key是一个函数,用来选取参与比较的元素,reverse则是用来指定排序是倒序还是顺 序,reverse=true则是倒序,reverse=false时则是顺序,默认时reverse=fal

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识,看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现.我们用了两种不同的方法来编写它.这里只放出我的代码. MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成.训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口调查局.每个训练集的数字图片像素为28x28.MNIST数据集可通过 下载链接 下载,它包含以下内容: 训练集图像:train-images-idx3-ubyte.gz,包含60000个样本 训练集类标:tr

operator.itemgetter函数 operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据,参数为一些序号(即需要获取的数据在对象中的序号),要注意,operator.itemgetter函数获取的不是值,而是定义了一个函数,通过该函数作用到对象上才能获取值. eg:  students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]  sorted(students, key=lambda s

一般有两种通用做法: 第一种方法:使用自带函数实现: 在python的字典的属性方法里面有一个has_key()方法: #生成一个字典 d = {'name':Tom, 'age':10, 'Tel':110} #打印返回值 print d.has_key('name') #结果返回True 第二种方法:使用in方法: #生成一个字典 d = {'name':Tom, 'age':10, 'Tel':110} #打印返回值,其中d.keys()是列出字典所有的key print ‘name’ i

今天来说一下如何判断字典中是否存在某个key,一般有两种通用做法,下面为大家来分别讲解一下: 第一种方法:使用自带函数实现. 在python的字典的属性方法里面有一个has_key()方法,这个方法使用起来非常简单. 例: 1 2 3 4 5 #生成一个字典 d = {'name':{},'age':{},'sex':{}} #打印返回值 print d.has_key('name') #结果返回True 第二种方法:使用in方法 1 2 3 4 5 #生成一个字典 d = {'name':{}

1.Python实现KNN算法 输入:inX:与现有数据集(1xN)进行比较的向量   dataSet:已知向量的大小m数据集(NxM)   个标签:数据集标签(1xM矢量)   k:用于比较的邻居数(应为奇数)输出:最受欢迎的类标签(归类问题) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 16 23:01:54 2017 @author: SimonsZhao kNN: k Nearest Neighbors Input:

#coding=utf8 #获取到的数据库ip,和负载数据,需要按照负载情况排序 a={u'1.8.1.14': [379, 368, 361, 358, 1363], u'9.2.4.3': [426395, 376858, 397480, 405858, 377906], u'1.11.7.2': [4939, 3812, 2246, 4839, 19175]} def one(): b={} #不加后面那个值,有可能最后一个值还没有获取完全 for i in a: b[i]=a[i][0]

参考: http://docs.python.org/2/howto/sorting.html http://www.cnpythoner.com/post/266.html http://ghostfromheaven.iteye.com/blog/1563576

NSArray *array = [NSArray array]; [array sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(id obj1, id obj2){ NSNumber index1 = [obj1 valueForKey:@"index"]; NSNumber index2 = [obj2 valueForKey:@"index"]; return [index1 compare:index2]; }]

python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer

列表 正向排序 sort() >>> list=[1,6,3,4,5,2] >>> list.sort() >>> list [1, 2, 3, 4, 5, 6] sorted() >>> sorted([1,6,3,4,5,2]) [1, 2, 3, 4, 5, 6] sort与sorted区别 sort是永久的,而sorted是临时的. 逆向排序 sort() >>> list=[1,6,3,4,5,2] >

概述 带GUI界面的,基于python sklearn knn算法的手写数字识别器,可用于识别手写数字,训练数据集为mnist. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/13039.html 前言 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,通俗点来说,就是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k 个实例,这 k 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. python 第三方

链表倒转  leetcode-206 连续子数组最大和问题(和最大的连续子序列的和)   leetcode-53 输出字符串中最长的回文子串长度?  leetcode-5 一个字符串,求最长无重复子串的长度?  leetcode-3 最长递增子序列  leetcode-300 反转一个字符串......(手写代码) leetcode-344 数组中存在一个大于n/2次的数,如何以最优方法查找它?LeetCode 169 \ 229 一个字符串中{}  [ ]  ()匹配问题     LeetCo

>>> d{'a': 5, 'c': 3, 'b': 4} >>> d.items()[('a', 5), ('c', 3), ('b', 4)] 字典的元素是成键值对出现的,字典的排序可用sorted,用关键字key指定排序依据的值--key或者value 按照值排序: #把d.items()所对应的列表的每个元祖的第二个元素(value)传到lambda函数进行排序>>> s=sorted(d.items(),key=lambda x:x[1])&