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Python编程语言有哪些特征?
【导读】近年来，随着大数据年代的到来，Python编程言语一跃而起，受到大众追捧。Python编程言语灵活、易用，是数据查询，分析，可视化和发掘最好用的编程言语工具。那么，Python编程言语有哪些特征呢?
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简略，和一个明确界说的语法，学习起来更加简略。
2.易于阅览：Python代码界说的更清晰。
3.易于保护：Python的成功在于它的源代码是相当容易保护的。
4.一个广泛的规范库：Python的最大的优势之一是丰厚的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动形式：互动形式的支撑，您能够从终端输入执行代码并取得结果的言语，互动的测验和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python现已被移植(也就是使其作业)到许多平台。
7.可扩展：假如你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不肯开放的算法，你能够运用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.数据库：Python提供所有首要的商业数据库的接口。
9.GUI编程：Python支撑GUI能够创建和移植到许多体系调用。
10.可嵌入: 你能够将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户取得"脚本化"的能力。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“Python编程语言有哪些特征?”的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。
提取HSV颜色特征，计算特征的熵，最后保存特征和熵，形式:图像名、特征和熵，用python实现，怎么实现
可以使用Python版的opencv 来实现。
现读取图片：
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算法有哪些
Python算法的特征
1. 有穷性：算法的有穷性指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;
2. 确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义;
3. 输入项：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件;
4. 输出项：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果，没有输出的算法是毫无意义的;
5. 可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成;
6. 高效性：执行速度快、占用资源少;
7. 健壮性：数据响应正确。
Python算法分类：
1.
冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。
2.
插入排序：没有冒泡排序和选择排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一种最简单直观的排序算法啊，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据在已排序序列中从后向前排序，找到对应位置。
3.
希尔排序：也被叫做递减增量排序方法，是插入排序的改进版本。希尔排序是基于插入排序提出改进方法的排序算法，先将整个待排序的记录排序分割成为若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全记录进行依次直接插入排序。
4. 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and的一个非常典型的应用。
5. 快速排序：由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用，本质上快速排序应该算是冒泡排序基础上的递归分治法。
6.
堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质，即子结点的键值或索引总是小于它的父结点。
7.
计算排序：其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中，作为一种线性时间复杂度的排序，计算排序要求输入的数据必须是具有确定范围的整数。