python用什么写的

造数 - 今天教你用Python 来随机写诗

思路很简单：从唐诗三百首中获取最常使用的汉字，然后在这些汉字中拿出一些组成新“诗”。

看看出来了什么诗

空女寒国乐，已照柳落声。

自夫新同难，鼓一何看过。

百将多如物，小生云夕转。

歌间下是露，干声已此剑。

闻看夜问此，草仙还云商。

剑大愁老成，可茫松西晚。

小伙伴看出什么名堂来了吗？

代码在此：

造数

可以看出，这样存在很多问题。

1、诗句没有主题。让人摸不到头脑，可以考虑把相似风格的汉字归类再生成

2、诗句不押韵。可以考虑把对应的押韵汉字组合起来再调用

3、加入机器学习与监督学习，训练文字

你是否有更好的想法呢？或者你“写”了那些有意思的诗词呢？

说出来一起交流吧！

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传统推荐系统算法

首先介绍一下传统的推荐系统方法，之所以叫它传统，是因为大部分学习资料上都是用这一个方法。

我们来假设有这么一个矩阵(用python的列表表示):

[# A B C D E

[2,0,0,4,4], #1

[5,5,5,3,3], #2

[2,4,2,1,2] #3

......

]

矩阵的行代表用户，列表示物品，其交点表示用户对该物品的评分。

假设现在用户1需要选商品，推荐系统则假设其会选择并未选择过的商品，因此，系统会在第一行中寻找评分为0的物品，显然会找到B和C。这时，该怎么知道是推荐B还是C呢？(假设用户只需推荐一个),这时则需要计算B、C和用户以前选择过的物品(已评分)的相似度。

仅仅算出相似度还不够，因为你不能判断这到底是好的那一部分相似还是坏的部分相似。所以这时，我们需要引入用户的评分作为相似度计算的权重，评分X相似度得到最后的得分（该得分会一直累加，则B的推荐得分会是B与A，D，E的相似得分的累加和）。这样一来，评分低物品的最后得分自然就低，评分高的物品自然得分就高，这时问题就简化成排序问题了。

显然，上述问题的核心在于如何计算相似度。

这里给出计算相似度的两种方法：

欧式距离法以B和A的相似度为例：similar = 1/sqrt((0-2)^2 + (5-5)^2 + (4-2)^2 ……) 最后B与A的相似得分还得乘上评分，score = similar * 2

余弦相似度

costheta=fracAcdotB||A||||B||

AB为两列向量，||A||表示A的2范数

特别注意一点的是，cos的取值是-1~1,我们需要将其归一化，即把范围弄成在0~1上。于是相似度计算公司变成

0.5 + 0.5*cos

少用户推荐系统的创新

在上述的内容中，我们可以发现传统的方法有一个特出的问题，传统的算法需要大量的用户评分，即矩阵的行数需要较多才能得出的结果才值得参考。这一个需求咋看起来是没什么问题，也符合我们的逻辑，唯有数据量足够，我们才能找到较为准确的规律嘛。

但回到我的需求上来说，这可是一个明显的缺点，在前言我说明的需求上说过这是一个给宿舍甚至是个人使用的推荐系统。

也就是说:

我们无法提供大量数据。我们很懒，我们最可能是告诉系统我从它的推荐中采纳了哪一部的电影，而不会去评分，我们可能告诉它质量是否可以接受，但不会像豆瓣用户那样给出0~10的准确分数。因此，传统的推荐算法有很多不适合我需求的地方，但是看问题要看本质。无非就是根据用户的特性，或者根据商品特性，进行与训练好的模型进行相似性比较。抓住这些特点，我做了少少的”创新”

不基于用户的评分作相似度，而是用商品的label做标准现在很多商品尤其是音乐或者电影，都会具有自己的label，比如说喜剧，悬疑，其次还有主演，导演等可以作为其特征。电商平台上也有诸如商品种类衣服,女鞋，包包,等，而某些物品，例如衣服，那么衣服的品牌，size，都可以作为用户的一个选择的特征。用户模型是动态更新的这一点不难理解，如果一个用户长期使用使用该系统，那么他的选择中很可能已经覆盖了大量的label，这时基于label的推荐系统则很难区分该用户的喜好。这时我们有两个解决方法。第一个是允许用户自定义label，比如SF就可以自定义问题或文章的标签，这样增大了label的多样性。当然，这个解决方案只能算一个缓解的方案，要想彻底解决，我觉得需要给特征选定有效期。增加有效期后，用户的选择可以反应出一个时间段内的需求。假设这样一个场景，一名用户准备去旅游了，他可能会大量浏览旅游用品的出售页面，例如一次性牙膏等，这时，就可以向该用户推荐出售旅行用品的网站了。而超过了特征的有效期，例如一周，这时用户已经旅游回来，因为特征已经无效，推荐系统不再推荐旅游用品（这样用户不会觉得莫名其妙。个人经历，现在某些网站就往往会出现明显已经超过我感兴趣时限的推荐），而是开始重新收集用户新一周浏览的特征，动态构建用户模型，推荐用户下一阶段他可能需要的物品实现上述想法，在python中，我们可以这么做,实现如下字典

record = {

"labelName":(weight,time),

"labelName2":(weight,time)

……

}

#labelName是标签名称，在该标签下有一个元组，元组的第一个字段是这个标签的权重。

#权重越大，表示用户越喜欢这个标签。

#第二个字段是创建该标签的起始时间

在实现推荐时，则较为容易实现，给定testList。这时需要:

创建名res的空字典遍历testList，每一个对象命名为t遍历t具有的label，根据label从record上获取信息。同时获取当前时间time2，如果time2-time超出了规定时限，则该标签的信息无效，忽略该label，同时删除record里面的对应的字段。若该标签有效，则t的得分加1，并将t的下标index作为key假如到一个res中遍历完成后，对res字典按value排序最后，可以根据需要对排序结果进行访问。比如只获取最高的前5名。这样，一个适合少用户的推荐系统就做出来啦~

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QPython：Android上的Python解释器

《QPython》是一个脚本引擎，他整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库。可以让你在Android设备上运行Python语言开发的程序。它就是Android上的Python!此外，它提供了开发工具能让你在Android设备上方便地开发Python项目。

QPython是Android平台上的Python解释器，可以在官网下载最新的版本 http://qpython/，其中QPython是Python2，QPython3是Python3

装好就可以在你的手机上写Python程序了（因为缺少个图形界面库，并不能用turtle画图）

最新测试版QPython3内核升级到了Python3.6，各应用商店中的正式版是Python3.2

在Android上运行Python早就不是什么新鲜的事情,而我介绍这款软件主要是因为它有在原来的基础上进行创新.

QPython+的一个亮点功能便是从QR码获取脚本并执行脚本,这为分享脚本代码提供了方便.

通过QR码,Python与现实构成了一条桥梁,我们可以通过扫描QR码的方式去执行脚本,比起传输文件的方式要容易得多也快捷得多.今后,Android平台的技术大牛们分享一些简单的小脚本,不需要发布文件了,没错,只要把脚本做成QR码图片,新手们用QPython+扫描后执行,一切都是那么的简单高效.

QPython+像是一个IDE,它可以进行Python项目的编辑和执行,提供了库管理器,可以很方便的执行和分享脚本文件,可下载的Kivy库甚至能让你编写Android的原生UI,别忘了还有强大的Pygame模块,它能让你在Android上也编写Python游戏!

SL4A: 安卓的脚本层

SL4A将脚本语言带入Android，允许用户编辑和执行脚本，直接在Android设备上运行交互式解释器。SL4A是一个开源项目，目标是为android系统提供脚本语言的支持，使用户可以直接在android平台上进行脚本语言的编辑、解释和执行。这些脚本语言已经可是使用很多封装好的android API来开发功能丰富的android应用程序，并且使开发变得更加的简单和高效!

这个平台支持多种脚本语言，比如 Python, Perl, JRuby, Lua, BeanShell, JavaScript, Tcl, shell 等，你可以选择你熟悉的语言进行开发

Python for android

在项目主页面的右上方，有该应用支持的所有脚本语言的下载列表。

选择你使用的语言，打开相应的语言环境的下载页面，与下载SL4A的方式类似，将该语言包应用下载并安装到你的手机上。

程序安装完成后，打开Python for Android应用，在应用的最上方会有一个Install的按钮，点击该按钮，就会自动下载Python相关的文件并解压和安装，这个过程结束后，你的android手机上的Python开发环境就配置好了！开始尽情的在手机上编写代码吧！

造数 - 今天教你用Python 来随机写诗

思路很简单：从唐诗三百首中获取最常使用的汉字，然后在这些汉字中拿出一些组成新“诗”。

看看出来了什么诗

空女寒国乐，已照柳落声。

自夫新同难，鼓一何看过。

百将多如物，小生云夕转。

歌间下是露，干声已此剑。

闻看夜问此，草仙还云商。

剑大愁老成，可茫松西晚。

小伙伴看出什么名堂来了吗？

代码在此：

造数

可以看出，这样存在很多问题。

1、诗句没有主题。让人摸不到头脑，可以考虑把相似风格的汉字归类再生成

2、诗句不押韵。可以考虑把对应的押韵汉字组合起来再调用

3、加入机器学习与监督学习，训练文字

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