python数据结构与算法分析（Python数据结构与算法分析第二章）

本篇文章给大家谈谈python数据结构与算法分析，以及Python数据结构与算法分析第二章对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、python数据分析该怎么入门呢？
• 2、数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?
• 3、python中的数据结构分析？
• 4、有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书

python数据分析该怎么入门呢？

1.为什么选择Python进行数据分析？

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。

另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有桥老志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许神备多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

3.数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

1)数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：

Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。

BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。

Scapy-一个处理交互式数据的敏瞎升包，可以解码大部分网络协议的数据包

2)数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3)数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：

Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。

Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。

4)建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?

【导读】对于数据分析工稿仔程师来说，数据结构是必知必会的，是数据分析师基础学习的部分，在进行数据结构学习的时候，是绕不过的一个基础，那么数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?今天我们要推荐的就是一份能够帮助大家学好数据结构的书单，赶紧学起来吧!

1、大话数据结构

《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。

通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

2、趣学数据结构

本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。

通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。

3、Python数据结构与算法分析

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。

本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

4、图解数据结构：使用 C++(其他语言版本也有)

这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂，利用大量且丰富的图示与范例，详解复杂的抽象理论，从最基本的数据结构概念开始说明，再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念，引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。

《键局汪图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。

在进行数据结构学习的时候，以上分享的数据结构的书单，大家可以有效利用起来，希望对大家有所腊握帮助，另外，数据分析师是近几年针对大学生的新兴职业，所以对于大学生就业是很有帮助的，如果大家想要在这方面有所发展，不妨去努力学习一下，了解一下数据分析师的日常工作，考一个相关的证书。

[img]

python中的数据结构分析？

1.Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)

中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例

如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文

章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

**这一部分是下

面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电卜碰租一下，我个人认为直接读算法设计篇比

较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2.Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms)，

内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排

序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并

没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但

是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实吵弊的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法型兆就出来

了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！

这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分

析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算

法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟

们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原著的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。

**1.

你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这

个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇

文章之后都还有一两道小题练手哟**

**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂

不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科

普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵**

**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms)

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

**本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

(4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)

**本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约)，这是原书的重点和难点部分**

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比**

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

**本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法，从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书

Python常见数据结构整理

Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。

一、序列（列表、元组和字符串）

序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表握者和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。

1、列表

列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。

（1）、创建

通过下面的方式即可创建一个列表：

1

2

3

4

list1=['hello','world']

print list1

list2=[1,2,3]

print list2

输出：

['hello', 'world']

[1, 2, 3]

可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。

（2）、list函数

通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：

1

2

list3=list("hello")

print list3

输出：

['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

2、元组

元组与列亩皮姿表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。

（1）、创建

1

2

3

4

5

6

t1=1,2,3

t2="jeffreyzhao","cnblogs"

t3=(1,2,3,4)

t4=()

t5=(1,)

print t1,t2,t3,t4,t5

输出：

(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)

从上面我们可以分析得出：

a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；

b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；

c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；

d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；

（2）、tuple函数

tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：

1

2

3

4

5

6

7

8

t1=tuple([1,2,3])

t2=tuple("jeff")

t3=tuple((1,2,3))

print t1

print t2

print t3

t4=tuple(123)

print t45

输出：

(1, 2, 3)

('j', 'e', 'f', 'f')

(1, 2, 3)

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in module

t4=tuple(123)

TypeError: 'int' object is not iterable

3、字符串

（1）创建

1

2

3

4

5

str1='Hello world'

print str1

print str1[0]

for c in str1:

print c

输出：

Hello world

H

H

e

l

l

o

w

o

r

l

d

（2）格式化

字符串格式化使用字符串格式化操作符即百分号%来实现。

1

2

str1='Hello,%s' % 'world.'

print str1

格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。

1

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3

4

5

6

strs=('Hello','world') #元组

str1='%s,%s'迅绝 % strs

print str1

d={'h':'Hello','w':'World'} #字典

str1='%(h)s,%(w)s' % d

print str1

输出：

Hello,world

Hello,World

注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：

1

2

str1='%s,%s' % 'Hello','world'

print str1

输出：

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 2, in module

str1='%s,%s' % 'Hello','world'

TypeError: not enough arguments for format string

如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：

1

2

str1='%s%%' % 100

print str1

输出：100%

对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：

1

2

3

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5

6

7

from math import pi

str1='%.2f' % pi #精度2

print str1

str1='%10f' % pi #字段宽10

print str1

str1='%10.2f' % pi #字段宽10，精度2

print str1

输出：

3.14

3.141593

3.14

字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。

Python中在string模块还提供另外一种格式化值的方法：模板字符串。它的工作方式类似于很多UNIX Shell里的变量替换，如下所示：

1

2

3

4

from string import Template

str1=Template('$x,$y!')

str1=str1.substitute(x='Hello',y='world')

print str1

输出：

Hello,world!

如果替换字段是单词的一部分，那么参数名称就必须用括号括起来，从而准确指明结尾：

1

2

3

4

from string import Template

str1=Template('Hello,w${x}d!')

str1=str1.substitute(x='orl')

print str1

输出：

Hello,world!

如要输出符，可以使用$输出：

1

2

3

4

from string import Template

str1=Template('$x$$')

str1=str1.substitute(x='100')

print str1

输出：100$

除了关键字参数之外，模板字符串还可以使用字典变量提供键值对进行格式化：

1

2

3

4

5

from string import Template

d={'h':'Hello','w':'world'}

str1=Template('$h,$w!')

str1=str1.substitute(d)

print str1

输出：

Hello,world!

除了格式化之外，Python字符串还内置了很多实用方法，可参考官方文档，这里不再列举。

4、通用序列操作（方法）

从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。

（1）索引

1

2

3

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5

6

str1='Hello'

nums=[1,2,3,4]

t1=(123,234,345)

print str1[0]

print nums[1]

print t1[2]

输出

H

2

345

索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：

1

2

3

4

5

6

str1='Hello'

nums=[1,2,3,4]

t1=(123,234,345)

print str1[-1]

print nums[-2]

print t1[-3]

输出：

o

3

123

（2）分片

分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：

1

2

3

4

5

6

7

8

nums=range(10)

print nums

print nums[1:5]

print nums[6:10]

print nums[1:]

print nums[-3:-1]

print nums[-3:] #包括序列结尾的元素，置空最后一个索引

print nums[:] #复制整个序列

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[1, 2, 3, 4]

[6, 7, 8, 9]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[7, 8]

[7, 8, 9]

不同的步长，有不同的输出：

1

2

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7

8

nums=range(10)

print nums

print nums[0:10] #默认步长为1 等价于nums[1:5：1]

print nums[0:10:2] #步长为2

print nums[0:10:3] #步长为3

##print nums[0:10:0] #步长为0

print nums[0:10:-2] #步长为-2

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 2, 4, 6, 8]

[0, 3, 6, 9]

[]

（3）序列相加

1

2

3

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5

6

7

str1='Hello'

str2=' world'

print str1+str2

num1=[1,2,3]

num2=[2,3,4]

print num1+num2

print str1+num1

输出：

Hello world

[1, 2, 3, 2, 3, 4]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in module

print str1+num1

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects

（4）乘法

1

2

3

4

5

6

print [None]*10

str1='Hello'

print str1*2

num1=[1,2]

print num1*2

print str1*num1

输出：

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

HelloHello

[1, 2, 1, 2]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 5, in module

print str1*num1

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'

（5）成员资格

in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：

1

2

3

4

5

str1='Hello'

print 'h' in str1

print 'H' in str1

num1=[1,2]

print 1 in num1

输出：

False

True

True

（6）长度、最大最小值

通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。

1

2

3

4

5

6

7

8

str1='Hello'

print len(str1)

print max(str1)

print min(str1)

num1=[1,2,1,4,123]

print len(num1)

print max(num1)

print min(num1)

输出：

5

o

H

5

123

1

二、映射（字典）

映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。

1、键类型

字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。

1

2

3

4

5

6

7

8

list1=["hello,world"]

set1=set([123])

d={}

d[1]=1

print d

d[list1]="Hello world."

d[set1]=123

print d

输出：

{1: 1}

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 6, in module

d[list1]="Hello world."

TypeError: unhashable type: 'list'

2、自动添加

即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。

3、成员资格

表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。

Python字典强大之处还包括内置了很多常用操作方法，可参考官方文档，这里不再列举。

思考：根据我们使用强类型语言的经验，比如C#和Java，我们肯定会问Python中的字典是线程安全的吗？

三、集合

集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：

strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])

nums=set(range(10))

看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：

1、副本是被忽略的

集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。

1

2

3

4

5

set1=set([0,1,2,3,0,1,2,3,4,5])

print set1

set2=set([0,1,2,3,4,5])

print set2

输出如下：

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

2、集合元素的顺序是随意的

这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。

1

2

strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])

print strs

输出如下：

set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])

关于python数据结构与算法分析和Python数据结构与算法分析第二章的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。