快速上手 Python 算法库：1300 个算法从入门到实战

快速上手 Python 算法库：1300 个算法从入门到实战

【免费下载链接】PythonAll Algorithms implemented in Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pyt/Python

pyt/Python 是 GitHub 推荐项目精选中的 Python 算法实现库，用 1385 个 Python 文件手写了 1300 多个算法，覆盖数值分析、线性代数、图像压缩、物理模拟等领域。无论你是想学习算法的手写实现逻辑，还是只需要一份能跑起来的参考代码解决实际问题，这里都能直接找到。

这个项目能帮你解决什么

先从三个常见场景说起。

数值计算：把一个函数和区间交给梯形法则，它会把区间切成小梯形、累加面积，还你一个积分近似值——不用自己去找解析解。

图像质量评估：把原图和压缩图丢进 PSNR 函数（PSNR 你可以理解为"压缩后和原图有多像"的量化分），它返回 0~100 的得分，数值越高说明压缩损失越小，方便你判断压缩参数是不是开得太狠。

物理静力学：一个系统里的物体保持静止时，把几何与载荷条件交给 in_static_equilibrium.py，它通过力的平衡方程解出每根支撑杆的张力，输出一组可以直接核对的力值。

核心模块速览

用梯形法则算定积分

数值积分的本质是"把面积切成小段再累加"。maths/numerical_analysis/ 里集中了梯形法则、Simpson 法则等经典求积法，每份实现都附带可执行的 doctest 示例。比如 trapezoidal_rule.py 只需要传入区间和分段数，被积函数定义在文件里，换成你自己的函数只需改一行。

用欧拉法解微分方程

闭式解解不出的微分方程，可以靠数值步进逼出来。euler_method.py 手写了显式欧拉法：传入微分方程函数、初始值和步长，它会一步步推进并给出整条解序列，再配合 maths/numerical_analysis/ 里的 Runge-Kutta 系方法，就能对比不同步长下的精度差异。

用高斯函数算概率

gaussian.py 就是统计学里最常见的钟形曲线，均值和标准差作为参数传入，返回任意点的概率密度。它原生支持 NumPy 数组，配合 meshgrid 还能做高斯模糊这类图像处理。

用 PSNR 评估图像压缩质量

peak_signal_to_noise_ratio.py 可以直接从磁盘读入两张图算出相似度得分，压缩算法调参时拿来当"打分器"很方便。data_compression/ 里还有 Huffman 编码、Lempel-Ziv 等经典压缩算法的实现。

三行代码完成矩阵求逆

matrix_inversion.py 封装了矩阵求逆，遇到不可逆矩阵会明确抛错而不是返回脏数据。linear_algebra/ 模块里还有高斯消元、LU 分解、Jacobi 迭代等实现，解方程组的路线基本齐了。

跑通第一个例子

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pyt/Python cd Python python -c "from maths.trapezoidal_rule import trapezoidal_rule; print(trapezoidal_rule([0, 1], 1000))"

输出约 0.3333，对应 x² 在 [0,1] 上的曲线下面积，正好是 1/3。你可以把分段数改大，亲眼看到近似值越来越准。

往深处走

• 数论与密码学：prime_check.py 手写 O(√n) 素数判定，segmented_sieve.py 则能筛出大规模区间内的素数
• 图算法：Dijkstra、最短路径、最小生成树在 graphs/ 里有数十种实现，互为对照
• 数据结构：链表、栈、二叉搜索树的纯手写版本都在 data_structures/ 下
• 物理建模：从抛体运动到轨道转移，physics/ 模块是把数学方法落到真实问题的好素材

简单来说，这个项目的价值在于"每个算法都能看见内部结构"——没有黑箱库调用，每个算法都是独立可运行的文件。建议从你最感兴趣的一个文件入手，maths/ 目录里的数值分析和数论实现是最友好的起点。🚀

【免费下载链接】PythonAll Algorithms implemented in Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pyt/Python