本文实例为大家分享了python实现维吉尼亚算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1 Virginia加密算法、解密算法 Vigenenre密码是最著名的多表代换密码，是法国著名密码学家Vigenenre发明的。Vigenenre密码使用一个词组作为密钥，密钥中每一个字母用来确定一个代换表，每一个密钥字母被用来加密一个明文字母，第一个密钥字母加密第一个明文字母，第二个密钥字母加密第二个明文字母，等所有密钥字母使用完后，密钥再次循环使用，于是加解密前需先将明密文按照密钥长度进行分组。 密码算法可表示如下：。 设明文串为： M=m1m2…mn，mi∈charset, n是明文长度 秘钥为：

boston.csv文件是一个包含多个特征和平均放假的数据集，通过特征数据的学习，来实现对于波士顿平均房价的预测。

利用二进制反格雷码(bynary reflected Gray code)的方式生成n个元素的全组合，Cn1+Cn2+…+Cnn， 如在利用穷举方法解决背包问题时，就需要找出物品的所有组合的子集。如有物品1,2,3.我们就可以生成3个位串的格雷码，0表示不选择该物品，1表示选择该物品。 算法如下所示： import copy def brgd(n): ''' 递归生成n位的二进制反格雷码 :param n: :return: ''' if n==1: return ["0","1"] L1 = brgd(n-1) L2 = copy.deepcopy(L1) L2.re

Python实现列表划分求子列表和之差最小值，从长度为n的列表中随机取m个元素，将取出的m个元素重新赋值给一个list，返回列表list，'将',list,'划分为',[l for l in mi if sum(l)==maxx],'中的任意一个子列表时,与列表剩余元素之和的差为最小值，为',sum(list)-2*sum(le[0])。

实例如下： # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator #计算数据集的香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries=len(dataSet) labelCounts={} #给所有可能分类创建字典 for featVec in dataSet: currentLabel=featVec[-1] if currentLabel n

写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会讲得清楚一点。 而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。当然，如果想要直接看代码，代码全部放在我的GitHub中，所以这篇文章主要负责讲解，如需代码请自行前往GitHub。 本次大纲 上一次写到了数据库的建立，我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走，该轮到识别图片的内容了。 首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png，并且把它经过与训练图片相同的处理得到1×10000大小的向量

使用python学习算法的经典读物，值得一读再读

class Stack(object) : # 初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] # 判断栈是否为空,返回 True 或 False def is_empty(self): return self.items == [] # 压栈，添加新元素进栈 def push(self,item): self.items.append(item) # 出栈，删除栈顶元素，并返回 # 注：列表的pop()方法用于根据索引删除并返回被删除的元素

起因 看到网上的像素图片，感觉蛮有趣的，就打算用python一些PIL类库写一个。 实现思路 把一张图片分成多个块，每个块的颜色都等于这个色块中颜色最多的颜色，如下图。 这个图取2×2的像素为块的大小，把快中颜色与每个颜色出现的数量存放到字典里，取最大的颜色，填充整个块。 具体实现 from PIL import Image def init(): # 设置每个像素区块的大小 block_size = 75 img = Image.open("a.jpg") # 获取图片的宽高 width, height = img.size # 获取像素点对应RGB颜色值

文档比较：通过使用向量内积的方式，比较两个文档的相似程度。 拼写矫正：对传入方法中的较短的单词进行检查，当单词正确则返回该单词，单词错误，则返回可能性最大正确的单词。