基于Python 3.7，对于常用算法、包以及在实际问题中可能遇到的工具进行简单的整理
-
对有序序列的搜索：【PyOrderSearch.py】
-
对无序序列的搜索：【PySearch.py】
基于networkx包，基本可以完成常规的图论任务
$ conda activate {env_name}
$ pip3 install networkx
# or
$ conda install networkx文件说明
| 文件名 | 说明 |
|---|---|
| PyGraph.py | 代码，networkx的基本使用 |
| PyGraphDraw.py | 代码，networkx的对Graph的呈现 |
| PyPrim.py | 代码，Prim算法实现最小生成树 |
| PyGraphCPA.py | 代码，获取关键路径算法 |
| PyMaxConSubgraph.py | 代码，获取最大连通成分 |
| Matrix_of_Graph.ipynb | jupyter文档，与图论相关的矩阵，主要包括：邻接矩阵，关联矩阵，拉普拉斯矩阵，相关特征值，连通性等 |
| Graph相关算法.ipynb | jupyter文档，networkx中内置算法的实例，主要包括，最短路径，最小/大生成树，拓扑排序，最大流，最小费用最大流，广度优先与深度优先 |
| networkx_reference.pdf | pdf文档，networkx官方参考 |
原示例为python 2.x，目前已经全部更新，并在python 3.7版本试验过，基于Ipython
$ pip3 install ipython基于numpy包
$ pip3 install numpy整理为一个markdown。
主要内容包括：
- ndrray对象
- ufunc运算
- 矩阵运算
- 文件存取
A Cocise Coursebook of Numpy.ipynb是以前学习numpy的jupyter文档，留个纪念~
基于scipy包
$ pip3 install scipy整理为一个markdown。
主要内容包括：
- 最小二乘拟合
- 非线性方程组求解
- B-Spline样条曲线
- 数值积分
- 解常微分方程组
- 滤波器设计
- 符号运算
- 球体体积
代码文件说明
| 文件名 | 说明 |
|---|---|
| PySciTest1.py | 最小二乘拟合 |
| PySciTest2.py | 返回各种拟合的误差 |
| PySciTest3.py | 非线性方程组求解 |
| PySciTest4.py | B-Spline样条差值 |
| PySciTest5.py | 洛伦兹吸引子绘制 |