python从哈希中读值，python哈希函数

利用Python进行数据分析笔记:3.1数据结构

1、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。

2、字典(也叫散列表)是Python中唯一内建的映射类型。 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。

3、列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。

4、因此R的代码head(df， n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理 请点击输入图片描述 2 在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。

5、每次python从入门到精通都是从头开始看，做这个学习笔记主要是为了让自己可以省去学习数据类型和结构那几章的时间，所以“偷懒”可以促进生产力发展...分别是： 整数型、浮点型、复数、常量、布尔型、字符串 。

6、在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

这段C语言代码如何转换成Python语言?(关于哈希表)

1、C语言不能转化为python，它们之间没有之间联系，只能说算法是可以转化实现的。

2、读懂C语言代码实现功能，可以以函数为单位；2 按照功能，依照python方式实现相同功能。

3、从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。Python的类型与C语言类型可以相互转换。

相似图片检测:感知哈希算法之dHash的Python实现

1、感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。

2、一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。 可以被用来比较文本的相似度。安装simhash：Pip3 install simhash 感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。

3、/4 首先用360浏览器打开百度，可以看到搜索框有一个照相机的小图标。2/4 然后点击一下相机的小图标，会出现提示拖拽一张照片或者上传一张照片。3/4 这里选择上传，选一张自己想找的相似的图片，然后双击图片。

Python字典的底层实现

Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。

dictname[key]。get方法：dictname.get(key)。（1）如果存在key，就会返回相对应的值。（2）get如果取得是不存在的key，会返回none。

需求我们想在字典上对数据执行各式各样的计算，例如：最大值、最小值、排序等解决方案zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

在test.py文件中输入di[color]=红色，然后通过print(di)输出字典，我们可以看到字典里多出了color这个键值对。通过这个方法我们可以向字典里插入我们需要的元素。

个都是python的数据结构。元组和列表的底层实现是一样的，本质都是把一堆东西放在一排，区别在于元祖放完后就不能改了。你把字典理解成我们普通用的字典就可以了，而集合就是把字典的所有value都设置成None。

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