python計算特徵編碼,python基礎編碼

本文目錄一覽：

• 1、Python編程語言有哪些特徵?
• 2、提取HSV顏色特徵，計算特徵的熵，最後保存特徵和熵，形式:圖像名、特徵和熵，用python實現，怎麼實現
• 3、python演算法有哪些

Python編程語言有哪些特徵?

【導讀】近年來，隨著大數據年代的到來，Python編程言語一躍而起，受到大眾追捧。Python編程言語靈活、易用，是數據查詢，分析，可視化和發掘最好用的編程言語工具。那麼，Python編程言語有哪些特徵呢?

1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡略，和一個明確界說的語法，學習起來更加簡略。

2.易於閱覽：Python代碼界說的更清晰。

3.易於保護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易保護的。

4.一個廣泛的規範庫：Python的最大的優勢之一是豐厚的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互動形式：互動形式的支撐，您能夠從終端輸入執行代碼並取得結果的言語，互動的測驗和調試代碼片斷。

6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python現已被移植(也就是使其作業)到許多平台。

7.可擴展：假如你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不肯開放的演算法，你能夠運用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。

8.資料庫：Python提供所有首要的商業資料庫的介面。

9.GUI編程：Python支撐GUI能夠創建和移植到許多體系調用。

10.可嵌入: 你能夠將Python嵌入到C/C++程序，讓你的程序的用戶取得”腳本化”的能力。

以上就是小編今天給大家整理髮送的關於「Python編程語言有哪些特徵?」的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無準備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。

提取HSV顏色特徵，計算特徵的熵，最後保存特徵和熵，形式:圖像名、特徵和熵，用python實現，怎麼實現

可以使用Python版的opencv 來實現。

現讀取圖片：

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimage=cv2.imread(‘./src/q5.png’)

HSV=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)img = np.array(HSV)for i in range(len(img)): for j in range(len(img[i])): val = img[i][j] tmp[val] = float(tmp[val] + 1) k = float(k + 1)for i in range(len(tmp)): tmp[i] = float(tmp[i] / k)for i in range(len(tmp)): if(tmp[i] == 0): res = res else: res = float(res – tmp[i] * (math.log(tmp[i]) / math.log(2.0)))

python演算法有哪些

Python演算法的特徵

1. 有窮性：演算法的有窮性指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止;

2. 確切性：演算法的每一步驟必須有確切的定義;

3. 輸入項：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件;

4. 輸出項：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果，沒有輸出的演算法是毫無意義的;

5. 可行性：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成;

6. 高效性：執行速度快、佔用資源少;

7. 健壯性：數據響應正確。

Python演算法分類：

1.

冒泡排序：是一種簡單直觀的排序演算法。重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果順序錯誤就交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該排序已經完成。

2.

插入排序：沒有冒泡排序和選擇排序那麼粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡單直觀的排序演算法啊，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據在已排序序列中從後向前排序，找到對應位置。

3.

希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進版本。希爾排序是基於插入排序提出改進方法的排序演算法，先將整個待排序的記錄排序分割成為若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全記錄進行依次直接插入排序。

4. 歸併排序：是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法Divide and的一個非常典型的應用。

5. 快速排序：由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。又是一種分而治之思想在排序演算法上的典型應用，本質上快速排序應該算是冒泡排序基礎上的遞歸分治法。

6.

堆排序：是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質，即子結點的鍵值或索引總是小於它的父結點。

7.

計算排序：其核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開闢的數組空間中，作為一種線性時間複雜度的排序，計算排序要求輸入的數據必須是具有確定範圍的整數。