本文目录一览：
- 1、《数据结构与算法Python语言描述》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
- 2、PYTHON的数据结构和算法介绍
- 3、python中的数据结构分析？
- 4、利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
- 5、python自带及pandas、numpy数据结构(一)
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简介：数据结构与算法Python语言描述基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。
PYTHON的数据结构和算法介绍
当你听到数据结构时，你会想到什么？
数据结构是根据类型组织和分组数据的容器。它们基于可变性和顺序而不同。可变性是指创建后改变对象的能力。我们有两种类型的数据结构，内置数据结构和用户定义的数据结构。
什么是数据算法-是由计算机执行的一系列步骤，接受输入并将其转换为目标输出。
列表是用方括号定义的，包含用逗号分隔的数据。该列表是可变的和有序的。它可以包含不同数据类型的混合。
months=['january','february','march','april','may','june','july','august','september','october','november','december']
print(months[0])#print the element with index 0
print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6
months[0]='birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday
print(months)
元组是另一种容器。它是不可变有序元素序列的数据类型。不可变的，因为你不能从元组中添加和删除元素，或者就地排序。
length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot
print("The dimensions are {} * {} * {}".format(length, width, height))
一组
集合是唯一元素的可变且无序的集合。它可以让我们快速地从列表中删除重复项。
numbers=[1,2,3,4,6,3,3]
unique_nums = set(numbers)
print(unique_nums)
models ={'declan','gift','jabali','viola','kinya','nick',betty' }
print('davis' in models)#check if there is turner in the set models
models.add('davis')
print(model.pop())remove the last item#
字典
字典是可变和无序的数据结构。它允许存储一对项目(即键和值)
下面的例子显示了将容器包含到其他容器中来创建复合数据结构的可能性。
* 用户定义的数据结构*
使用数组的堆栈堆栈是一种线性数据结构，其中元素按顺序排列。它遵循L.I.F.O的机制，意思是后进先出。因此，最后插入的元素将作为第一个元素被删除。这些操作是:
溢出情况——当我们试图在一个已经有最大元素的堆栈中再放一个元素时，就会出现这种情况。
下溢情况——当我们试图从一个空堆栈中删除一个元素时，就会出现这种情况。
队列是一种线性数据结构，其中的元素按顺序排列。它遵循先进先出的F.I.F.O机制。
描述队列特征的方面
两端:
前端-指向起始元素。
指向最后一个元素。
有两种操作:
树用于定义层次结构。它从根节点开始，再往下，最后的节点称为子节点。
链表
它是具有一系列连接节点的线性数据。每个节点存储数据并显示到下一个节点的路由。它们用来实现撤销功能和动态内存分配。
图表
这是一种数据结构，它收集了具有连接到其他节点的数据的节点。
它包括:
算法
在算法方面，我不会讲得太深，只是陈述方法和类型:
原文：
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**
利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：
tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：
中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：
元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：
可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：
元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：
将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：
拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：
*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：
count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：
列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：
append 方法将元素添加到列表尾部：
insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）
pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：
remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：
in 关键字可以检查一个值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 号可以连接两个列表：
extend 方法可以向该列表添加多个元素：
使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以对列表进行排序：
key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：
bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果
切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含
切片还可以将序列赋值给变量：
start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：
步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：
对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：
dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：
你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
in 检查字典是否含有一个键：
del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：
update 方法将两个字典合并：
update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。
字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：
集合是一种无序且元素唯一的容器。
set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：
union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：
intersection 方法或 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：
python自带及pandas、numpy数据结构(一)
1.python自带数据结构：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。
以下只介绍序列中的list：
创建list：
list1 = []
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗号隔开
list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2长度(len(list2))为2,list2[0] = [1,2]
liststring = list(“thisisalist”) #只用于创建字符串列表
索引list：
e = list1[0] #下标从零开始，用中括号
分片list：
es = list1[0:3]
es = list1[0:9:2] #步长在第二个冒号后
list拼接（list1.append(obj)、加运算及乘运算）：
list长度：
list每个元素乘一个数值：
list2 = numpy.dot(list2,2)
list类似矩阵相乘（每个元素对应相乘取和）：
list3 = numpy.dot(list1,list1)
#要求相乘的两个list长度相同
list3 = numpy.dot(list2,list22)
#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)满足“左行等于右列”的矩阵相乘条件，相乘结果numpy.shape(list3)满足“左列右行”
2.numpy数据结构：
Array：
产生array：
data=np.array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]])
data=np.array(list1)
data1 = np.zeros(5) #data1.shape = (5,),5列
data1 = np.eye(5)
索引array:
datacut = data[0,2] #取第零行第二列，此处是6
切片array：
datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])
array长度：
data.shape
data.size
np.shape(data)
np.size(data)
len(data)
array拼接：
#括号内也有一个括号（中括号或者小括号）！
d = np.concatenate((data,data))
d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #对应行拼接
array加法：逐个相加
array乘法：
d = data data #逐个相乘
d = np.dot(data,data) #矩阵相乘
d = data 3 #每个元素乘3
d = np.dot(data,3) #每个元素乘3
array矩阵运算：
取逆 : np.linalg.inv(data)
转置：data.T
所有元素求和 : np.sum(data)
生成随机数：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)
生成标准正态分布随机数组：np.random.normal(size=(4,4))
生成二维随机数组：
np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))
生成范围在0到1之间的随机矩阵(M,N)：
np.random.randint(0,2,(M,N))
Matrix:
创建matrix：
mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat1 = np.mat(list)
mat1 = np.mat(data)
matrix是二维的，所有+，-，*都是矩阵操作。
matrix索引和分列：
mat1[0:2，1]
matrix转置：
np.transpose(mat1)
mat1.transpose()
matrix拼接：
np.concatenate([mat1,mat1])
np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)
numpy数据结构总结：对于numpy中的数据结构的操作方法基本相同：
创建：np.mat(list),np.array(list)
矩阵乘：np.dot(x,y)
转置：x.T or np.transpose(x)
拼接：np.concatenate([x,y],axis = 1)
索引：mat[0:1,4],ary[0:1,4]
3.pandas数据结构:
Series:
创建series：
s = pd.Series([[1,2,3],[4,5,6]],index = [‘a’,‘b’])
索引series：
s1 = s[‘b’]
拼接series：
pd.concat([s1,s1],axis = 1) #也可使用s.append(s)
DataFrame:
创建DaraFrame:
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],index = ['a','b'],columns = ['x','y','z'])
df取某一列：
dfc1 =df.x
dfc1 = df[‘x’]
dfc2 = df.iloc[:,0] #用.iloc方括号里是数字而不是column名！
dfc2 = df.iloc[:,0:3]
df取某一行：
dfr1 = df.iloc[0]
df1 = df.iloc[0:2]
df1 = df[0:2] #这种方法只能用于取一个区间
df取某个值：
dfc2 = df.iloc[0,0]
dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]