Что такое хэш-таблица в Python?
Python — это широко используемый высокоуровневый язык программирования общего назначения, разработанный с упором на читаемость кода и связанный с ним синтаксис, позволяющий программистам представлять свои концепции с помощью меньшего кода. Новые строки кода используются в Python для завершения команды, тогда как другие языки программирования часто используют скобки или точки с запятой. Python использует пробелы и отступы для описания таких факторов, как область действия функций, циклов и классов. Другие языки программирования в основном используют фигурные скобки для того же самого. Далее давайте разберемся, что такое хеш-таблица в Python.
Что такое хэш-таблица?
Хеш-таблица в Python — это не что иное, как структура данных, в которой данные хранятся ассоциативным образом. В хеш-таблицах данные хранятся в формате массива, где каждое значение данных имеет эксклюзивное или уникальное значение индекса. Этот тип хранения обеспечивает быстрый доступ к данным, если индекс требуемых данных доступен.
Таким образом, структура данных обеспечивает легкий и быстрый поиск и вставку независимо от размера данных. Хеш-таблица в Python использует массив в качестве носителя данных и использует метод хеширования для создания индекса, в котором элемент должен быть найден или вставлен.
Другими словами, хэш-таблица в Python — это структура данных, которая хранит данные с помощью пары значений и ключей. Каждому значению данных выделяется эксклюзивный ключ, который создается с помощью хэш-функций. Затем для доступа к связанному с ним значению используется имя ключа, что делает поиск значений данных очень быстрым и эффективным процессом.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Хэш-функции
С огромным ростом количества данных, обрабатываемых глобальными и локальными сетями данных, специалисты по информатике ищут способы ускорить процесс доступа к данным и обеспечить безопасный обмен данными. Хэш-функции — это решение, которое программисты используют вместе с другими технологиями безопасности.
Hash означает резать, перемешивать или рубить что-либо. Это определение само по себе дает подсказку относительно того, что хеш-функции делают с данными. Да, хеш-функции перемешивают или рубят данные, а затем преобразуют их в числовое значение. Кроме того, неважно, какой длины входные данные, выходные данные всегда имеют одинаковую длину. Другой термин, используемый для хеш-функций, — функции дайджеста сообщений или алгоритмы хеширования. Ниже приведены некоторые примеры хеш-функций:
- Для предотвращения утечки конфиденциальных данных, таких как веб-аналитика, пароли и платежные реквизиты.
- Для шифрования обмена информацией между браузерами и веб-серверами, а также создания идентификаторов сеансов для кэширования данных и интернет-приложений.
- Для поиска идентичных данных с помощью функций поиска.
- Добавление цифровой подписи к электронному письму.
Создание хэш-таблицы
Давайте теперь перейдем к тому, как создать хэш-таблицу в Python.
Чтобы создать хэш-таблицу, необходимо заблокировать часть памяти, как и при создании массива. Поскольку нам нужно создать индекс, основанный на ключе с помощью хэш-функции, сгенерированный индекс должен соответствовать части памяти или бакетам.
При помещении новых данных в таблицу has нам требуются две проверки:
- хешированное значение ключа.
- как значение сравнивается с другими объектами.
Эти проверки необходимы при создании хэш-таблицы в Python, поскольку при вставке данных ключ хэшируется и маскируется, чтобы преобразовать его в эффективный массив или индекс. Маска гарантирует, что значение хэша, которое может принять значение любого целого числа, соответствует количеству выделенных сегментов.
Итак, если назначено 8 блоков памяти, то каждый блок рассматривается как 1 байт, а общее значение хэша равно 28975, тогда сегмент с индексом рассматривается как 28975 и 0b111 = 7. Однако, если хэш-таблица увеличивается до такой степени, что ей требуется около 512 блоков памяти, то маска превращается в 0b111111111 (сегмент рассматривается с индексом 28975 и 0b11111111). Маска помогает ограничить индекс, чтобы он мог поместиться в сегмент.
Примечание: Мы рекомендуем пользователям научиться преобразовывать двоичные числа в десятичные, чтобы понять, как генерируется индекс с помощью маски и хэш-значения. |
Теперь, как только индекс найден, нужно проверить, является ли индекс пустым.
- Если индекс пуст, то переместить значение и ключ в блок.
- Случай 1, если индекс не пустой: хэш использует встроенную функцию __cmp__, чтобы проверить, совпадают ли значение, назначенное индексу, и вставляемое значение при возврате.
- Случай 2, если индекс не пустой: если имеющиеся значения отличаются от вставляемых, то в хеш-таблице наблюдается коллизия.
Теперь вы знаете, как создать хеш-таблицу в Python.
Написание хэш-функции
Давайте теперь рассмотрим, как создавать хеш-функции.
Метод деления
Если размер хэш-таблицы равен l, а индексы, которые нужно найти, соответствуют ключу m, то хэш-функция вычисляется следующим образом:
h(m) = m mod l
Если размер хэша хэш-таблицы равен 10, а m=111, то h(m) = 111 mod 10 = 1, тогда размер таблицы никогда не должен быть степенями числа 2, так как двоичная форма степеней числа 2, то есть 2,4, 8, приводит к 10, 100… и так далее.
Метод умножения
Для нахождения индексов ключей применяется следующая хеш-функция:
h(m) = {l(A mod 1)}
где, 0 (мА mod 1) дает дробную часть мА, а {} вычисляет минимальное значение. Хэш-функция выбирается случайным образом, независимо от ключей. класс Город(ул): определение __хэш__(self): возврат ord(self(0)) # Мы генерируем словарь, в котором произвольные значения присваиваются городам данные = { Город(“Венеция”): 'Италия', Город(“Манчестер”): 'Великобритания', Город(“Лондон”): 'Великобритания', Город(“Мадрид”): 'Испания', } “”” хэш(“Мадрид”) = ord(“M”) & 0b111 = 66 & 0б111 = 0б1000010 & 0б111 = 0b010 = 2 хэш(“Венеция”) = ord(“R”) & 0b111 = 82 & 0б111 = 0б1010010 & 0б111 = 0b010 = 2 “”” Теперь давайте рассмотрим очень простой пример, который вычисляет хеш-значение ключа: определение hash_key(ключ, l): возврат ключа % l л = 7 print(f'Значение хэша для 3 равно {hash_key(3,l)}') print(f'Хеш-значение для 2 равно {hash_key(2,l)}') print(f'Хеш-значение для 9 равно {hash_key(9,l)}') print(f'Хеш-значение для 11 равно {hash_key(11,l)}') print(f'Хеш-значение для 7 равно {hash_key(7,l)}') Ниже представлен результат после выполнения кода: 3 — это хэш-значение для 3 2 — это хэш-значение для 2 2 — это хэш-значение для 9 4 — это хэш-значение для 11 0 — это хэш-значение для 7Универсальное хеширование
Пример коллизии хэшей
Пример реализации хэш-таблицы на Python
Объяснение:
Реальные приложения
Ниже приведены некоторые реальные применения хэш-таблицы в Python:
- Дайджест сообщения: Криптографическая хэш-функция, включающая поток цифр, сгенерированный с помощью односторонней формулы хэширования. Дайджесты сообщения настраиваются для предотвращения раскрытия деталей части носителя или данных и для идентификации изменений и модификаций любой части сообщения. Например, при хранении файла в любом открытом облачном пространстве можно было бы защитить целостность файла. Эту проблему можно решить с помощью дайджеста сообщения.
- Файловая система: Хеширование используется для соединения имени файла с путем к файлу. Как только пользователь взаимодействует с файловой системой, имя файла становится видимым. Также может быть виден путь к файлу. Однако для сохранения связи между путем и именем файла и физическим положением файла на диске система использует карту, и эта карта обычно выполняется как хеш-таблица.
- Проверка пароля: когда пользователь пытается войти в веб-сервис, используя учетные данные для входа, на стороне клиента вычисляется хэш-значение пароля и отправляется на сервер, который затем проверяет, совпадает ли это хэш-значение с хэш-значением сохраненного пароля. Только если оба хэш-значения совпадают, пользователь проходит аутентификацию.
- Сопоставление с образцом: хеширование также используется для поиска скрытых в строках образов. Один из известных алгоритмов, использующих хеширование для поиска образца в строке, — это алгоритм Рабина-Карпа. Это сопоставление с образцом также используется для распознавания плагиата.
- Язык программирования: В языках программирования структуры данных или встроенные типы данных доступны в стандартной библиотеке, основанной на хэш-таблицах.
Хотите стать специалистом по данным? Ознакомьтесь с программой PG in Data Science и получите сертификат уже сегодня. Последнее обновление: 31 мая 2023 г. 4038
Машинное обучение и наука о данных являются ключами к современному бизнесу.
Почти каждая отрасль промышленности подвергается разрушению этими двумя технологиями, которые развиваются быстрыми темпами и меняют наш образ жизни. Они уже настолько распространены, что многие из нас даже не осознают, насколько они изменили наш мир — или каково это — жить без них.
Кто такой инженер машинного обучения?
Инженер машинного обучения — это человек, который разрабатывает, оптимизирует и поддерживает алгоритмы, которые он может обучить для решения задач на основе данных.
Инженеры машинного обучения используют большие объемы данных для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события или результаты. Обычно они работают в командах с другими специалистами по данным и разработчиками программного обеспечения для обучения и внедрения этих моделей для различных бизнес-сценариев.
Кто такой специалист по данным?
Специалист по анализу данных — это человек, который использует статистические методы, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и предиктивную аналитику для превращения необработанных данных в полезные идеи.
Специалисты по данным работают в различных отраслях: от финансов до здравоохранения и государственного управления. Они используют свои навыки для выявления закономерностей, тенденций и аномалий в анализируемых ими данных и помогают компаниям принимать более разумные решения о том, как им работать.
Ваша карьера в качестве специалиста по данным ждет вас! Программа аспирантуры Caltech по науке о данныхИССЛЕДОВАТЬ ПРОГРАММУ
Машинное обучение против науки о данных
Наука о данных — это область исследований, которая фокусируется на том, как лучше всего анализировать данные. В то же время машинное обучение — это подмножество науки о данных, которое использует различные алгоритмы для прогнозирования будущих событий на основе прошлых показателей.
Наука о данных и машинное обучение используются в современном мире для самых разных целей, но между этими двумя областями есть некоторые критические различия. Наука о данных фокусируется на поиске информации из наборов данных, в то время как машинное обучение фокусируется на прогнозировании будущих событий на основе прошлых показателей.
Роли и обязанности инженера машинного обучения в сравнении с ролями и обязанностями специалиста по обработке данных.
Роли и обязанности инженера машинного обучения | Роли и обязанности специалиста по обработке данных |
Проектирование, разработка, поддержка и улучшение алгоритмов машинного обучения для продуктов компании. | Специалисты по данным используют различное программное обеспечение, включая Python и R, для исследования и визуализации данных. |
Убедитесь, что компания использует принципы машинного обучения в своих бизнес-решениях. | Они также несут ответственность за обеспечение того, чтобы их идеи были адекватно доведены до сведения заинтересованных сторон, не имеющих технических знаний. |
Основная обязанность инженера машинного обучения — проектирование, разработка и внедрение моделей машинного обучения для решения различных задач. | Они отвечают за сбор и анализ данных, а также за выработку рекомендаций по бизнес-процессам. |
Еще одной обязанностью инженера машинного обучения является тестирование и оценка моделей и алгоритмов машинного обучения на реальных наборах данных. | Специалисты по данным должны уметь писать код и использовать статистическое программное обеспечение, например R или Python. Они должны уметь работать с широким спектром наборов данных, от аналитики социальных сетей до информации о здравоохранении. |
Станьте экспертом во всем, что касается ИИ и МО! Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МО ПРОГРАММА LEXPLORE
Ключевые функции инженеров машинного обучения и специалистов по анализу данных
Спрос на инженеров машинного обучения и специалистов по анализу данных значительно вырос за последние годы в связи с развитием искусственного интеллекта и аналитики больших данных.
Функции инженеров МО | Функции специалистов по обработке данных |
Инженеры машинного обучения используют алгоритмы для создания моделей на основе данных. Затем они могут использовать эти модели для принятия решения о том, как обрабатывать новую информацию. | У специалистов по данным много функций. Во-первых, они должны уметь собирать и анализировать данные. Они также должны знать, как использовать различные инструменты, такие как языки программирования и статистическое программное обеспечение. |
Инженер по машинному обучению оказывает поддержку специалистам по обработке данных, создавая конвейеры данных, внедряя модели и обучая модели на основе результатов экспериментов, проведенных специалистами по обработке данных. | Они должны иметь четкое представление о бизнес-среде, в которой работают, чтобы помочь своей организации принимать более обоснованные решения. |
Еще одной важной функцией инженеров МО является оценка новых источников данных для обучения моделей и разработка новых функций для существующих моделей. | Специалисты по обработке данных отвечают за помощь компаниям в использовании ИИ для оптимизации их бизнес-практик. |
Они отвечают за то, чтобы системы ИИ могли выполнять сложные задачи, такие как распознавание лиц и другие типы сопоставления с образцом, синтез речи и языковой перевод. Они также разрабатывают алгоритмы, которые могут использоваться в таких приложениях, как беспилотные автомобили или устройства с голосовым управлением. | Они также работают с алгоритмами машинного обучения, которые могут помочь компаниям лучше понять свои внутренние процессы. |
Навыки, необходимые инженерам машинного обучения и специалистам по анализу данных
Навыки, необходимые инженерам МО | Навыки, необходимые специалистам по обработке данных |
Инженер машинного обучения использует такие инструменты, как Git/Github для контроля версий, Jenkins для непрерывной интеграции и Docker для контейнеризации. | Они также должны быть знакомы с алгоритмами машинного обучения и методами статистического моделирования для анализа данных. |
Часто именно они разрабатывают и внедряют новые алгоритмы и методы, а также совершенствуют существующие. | Они должны доносить технические концепции таким образом, чтобы их могли легко понять даже нетехнические специалисты. |
Инженеры машинного обучения должны уметь работать с широким спектром инструментов и навыков, включая Python, C++, R и SQL. | Специалисты по анализу данных — это специалисты по решению сложных проблем, которым нравится работать над ними и находить решения с использованием передовых методов. |
Им также необходимо понимать статистику, теорию вероятностей и основы компьютерных наук, такие как алгоритмы и структуры данных. | Они также должны быть знакомы с методами машинного обучения и иметь определенный опыт разработки программного обеспечения. |
Средняя зарплата специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения
The средняя зарплата для специалиста по обработке данных и инженера по машинному обучению в Индии составляет 12,5 лакха рупий в год.
Специалисты по обработке данных с опытом работы менее двух лет зарабатывают в среднем 4,4 лакха рупий в год.
Средняя зарплата специалистов по обработке данных с опытом работы более восьми лет составляет 52,2 лакха.
Выберите правильный курс
Раскройте свой потенциал с ведущими в отрасли программами Simplilearn! Выберите правильный путь для карьерного роста с нашей программой PG в области науки о данных или курсом сертификации AI и ML. Получайте практический опыт, учитесь у экспертов и выделяйтесь в конкурентном мире науки о данных и аналитики. Изучите программы!
| Название программы | DS Магистр | Программа последипломного образования в области науки о данных | Программа последипломного образования в области науки о данных |
| Гео | Все Гео | Все Гео | В/РЯД |
| Университет | Simplelearn | Пердью | Калтех |
| Продолжительность курса | 11 месяцев | 11 месяцев | 11 месяцев |
| Требуется опыт кодирования | Базовый | Базовый | Нет |
| Навыки, которые вы приобретете | Более 10 навыков, включая структуру данных, обработку данных, NumPy, Scikit-Learn, Tableau и многое другое | 8+ навыков, включая Исследовательский анализ данных, описательная статистика, выводная статистика и многое другое | 8+ навыков, включая Контролируемое и неконтролируемое обучение Глубокое обучение Визуализация данных и многое другое |
| Дополнительные преимущества | Прикладное обучение через Capstone и более 25 проектов по науке о данных | Членство в Ассоциации выпускников Пердью Бесплатное членство IIMJobs Pro на 6 месяцев Помощь в составлении резюме | До 14 кредитов CEU Членство в кружке Caltech CTME |
| Расходы | $$ | $$$$ | $$$$ |
| Программа исследования | Программа исследования | Программа исследования |
Заключение
Главное преимущество хэш-таблиц перед другими структурами данных — эффективность и скорость. Время, необходимое для доступа к элементу, составляет O(1), поэтому поиск выполняется довольно быстро. Хэш-таблица в Python также особенно эффективна, когда большую часть числа записей можно спроецировать заранее. С другой стороны, вы можете освоить Python от А до Я и масштабировать свою карьеру, записавшись на нашу магистерскую программу по науке о данных. Начните прямо сейчас!
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
