100 行代码的奇妙世界：代码长短与影响无关

2023-09-13 02:46:55

简洁的代码，强大的影响：用最少的代码解决问题

在当今快速发展的数字时代，效率至关重要。在编程领域，代码的简洁性已成为衡量其价值的一个关键因素。简短精悍的代码不仅可以提高可读性和可维护性，还能提升效率和性能。在这篇文章中，我们将深入探究如何用不到 100 行的代码创造出令人惊叹的效果。

机器学习中的KNN算法

K近邻算法（KNN）是一种机器学习算法，广泛用于分类和回归任务。其原理很简单：根据距离对给定数据点最近的K个数据点进行分类，然后根据这些邻域中的多数类别对给定数据点进行预测。

import numpy as np
import pandas as pd

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    # 计算训练数据点与测试数据点的距离
    distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_test)**2, axis=1))

    # 找到与测试数据点最接近的k个训练数据点
    nearest_neighbors = np.argsort(distances)[:k]

    # 根据这些数据点的类别或值来预测测试数据点的类别或值
    y_pred = np.bincount(y_train[nearest_neighbors]).argmax()

    return y_pred

这段不到 50 行的代码完美地诠释了 KNN 算法的简洁性和效率。它清晰地展示了如何用最少的代码实现一个强大且实用的算法。

图像处理中的边缘检测算法

在图像处理中，边缘检测算法用于识别图像中的边缘和轮廓。Sobel算子是最流行的边缘检测算法之一。

import cv2
import numpy as np

def sobel_edge_detection(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算图像的梯度
    sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    sobel_y = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)

    # 计算图像的边缘强度
    edges = np.sqrt(sobel_x**2 + sobel_y**  2)

    # 归一化边缘强度
    edges = edges / np.max(edges)

    # 返回边缘图像
    return edges

这段不到 30 行的代码实现了 Sobel边缘检测算法，它可以有效地提取图像中的边缘信息。

字符串处理中的正则表达式

正则表达式（Regex）是一种强大的模式匹配工具，广泛用于字符串处理。以下代码示例展示了如何使用正则表达式来查找、替换和提取字符串中的数字：

import re

# 匹配数字
pattern = r'\d+'

# 查找字符串中的数字
result = re.findall(pattern, 'The number is 12345')

# 替换字符串中的数字
pattern = r'(\d+)'
replacement = r'****  '

# 替换字符串中的数字为星号
result = re.sub(pattern, replacement, 'The number is 12345')

# 提取字符串中的数字
pattern = r'(\d+)'
result = re.search(pattern, 'The number is 12345')