python中sorted函数源码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提供sorted函数的源码。但是，我们可以通过查看Python官方文档或者使用内置函数type()来查看sorted函数的类型和一些基本信息。例如，可以使用以下代码来查看sorted函数的类型和文档字符串：

import builtins
print(type(sorted))
print(help(sorted))

输出结果应该类似于以下内容：

<class 'builtin_function_or_method'>
Help on built-in function sorted in module builtins:

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
    Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.

    A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
    reverse flag can be set to request the result in descending order.

如果您需要更详细的信息，建议查看Python官方文档或者使用第三方库来查看sorted函数的源码。

相关问题

python工厂函数有哪些内置的

函数？

python工厂函数有以下内置函数：
- abs(): 返回数字的绝对值。
- all(): 如果所有元素都是 true（或者为空），则返回 True。
- any(): 如果任何元素都为 true，则返回 True。
- ascii(): 返回一个表示对象的可打印字符串。使用 repr() 函数，将非 ASCII 字符转换为转义字符。
- bin(): 返回整数的二进制表示。
- bool(): 将值转换为布尔值。
- bytearray(): 返回一个新字节数组。
- bytes(): 返回一个新字节数组。
- callable(): 检查对象是否可调用。
- chr(): 返回表示指定 Unicode 码位的字符。
- classmethod(): 返回一个类方法。
- compile(): 将源代码编译为代码对象。
- complex(): 返回一个复数。
- delattr(): 删除对象的属性。
- dict(): 创建一个字典。
- dir(): 返回对象的属性和方法列表。
- divmod(): 返回两个数的商和余数。
- enumerate(): 返回一个枚举对象。
- eval(): 执行表达式。
- exec(): 执行指定的 Python 代码。
- filter(): 返回一个迭代器，其中包含使指定函数返回 True 的元素。
- float(): 返回一个浮点数。
- format(): 格式化字符串。
- frozenset(): 返回一个冻结的集合。
- getattr(): 返回对象指定的属性值。
- globals(): 返回当前全局符号表。
- hasattr(): 返回对象是否有指定的属性。
- hash(): 返回对象的哈希值。
- help(): 返回对象的帮助文档。
- hex(): 将整数转换为十六进制。
- id(): 返回对象的唯一标识符。
- input(): 读取用户的输入。
- int(): 将指定的字符串或数字转换为整数。
- isinstance(): 检查对象是否为指定类型。
- issubclass(): 检查一个类是否为另一个类的子类。
- iter(): 返回可迭代对象的迭代器。
- len(): 返回对象的长度。
- list(): 返回一个列表。
- locals(): 返回当前局部符号表。
- map(): 返回一个迭代器，其中包含通过将每个元素传递到指定函数并返回结果而生成的元素。
- max(): 返回序列中最大的元素。
- memoryview(): 返回一个内存视图对象。
- min(): 返回序列中最小的元素。
- next(): 返回迭代器中的下一个元素。
- object(): 返回一个空对象。
- oct(): 将整数转换为八进制。
- open(): 打开文件并返回文件对象。
- ord(): 返回表示指定字符的 Unicode 码位。
- pow(): 返回一个数的幂。
- print(): 打印指定的对象。
- property(): 返回属性的属性。
- range(): 返回一个表示范围的对象。
- repr(): 返回对象的字符串表示形式。
- reversed(): 返回序列的反转版本。
- round(): 返回四舍五入到指定数字位数的数字。
- set(): 返回一个集合对象。
- setattr(): 设置对象的属性。
- slice(): 返回表示切片的对象。
- sorted(): 返回排序后的序列。
- staticmethod(): 返回一个静态方法。
- str(): 返回指定对象的字符串表示形式。
- sum(): 返回一个序列的总和。
- super(): 返回一个代理对象，该对象将方法调用委托给超类。
- tuple(): 返回一个元组对象。
- type(): 返回对象的类型。
- vars(): 返回对象的属性和属性值的字典。
- zip(): 返回可以将多个迭代器中的对应元素作为元组组合的迭代器。

多核高斯核函数的TCA的python代码

以下是多核高斯核函数的TCA的Python代码：

import numpy as np

def gaussian_kernel(X, Y, sigma):
    """
    计算高斯核矩阵
    :param X: numpy array, shape (n_samples_X, n_features)
    :param Y: numpy array, shape (n_samples_Y, n_features)
    :param sigma: float, 高斯核参数
    :return: numpy array, shape (n_samples_X, n_samples_Y)
    """
    n_samples_X = X.shape[0]
    n_samples_Y = Y.shape[0]
    K = np.zeros((n_samples_X, n_samples_Y))
    for i in range(n_samples_X):
        for j in range(n_samples_Y):
            diff = X[i] - Y[j]
            K[i, j] = np.exp(-np.dot(diff, diff) / (2 * sigma ** 2))
    return K

def multi_kernel_TCA(Xs, sigma_list):
    """
    多核TCA
    :param Xs: list of numpy array, 每个numpy array的shape为(n_samples, n_features)，表示源域数据
    :param sigma_list: list of float, 每个float表示对应的高斯核参数
    :return: list of numpy array, 每个numpy array的shape为(n_samples, n_components)，表示TCA后的源域数据
    """
    n_domains = len(Xs)
    n_samples_list = [X.shape[0] for X in Xs]
    n_samples = sum(n_samples_list)
    n_features = Xs[0].shape[1]
    H = np.zeros((n_samples, n_samples))
    for i in range(n_domains):
        Xi = Xs[i]
        sigma_i = sigma_list[i]
        Ki = gaussian_kernel(Xi, Xi, sigma_i)
        n_samples_i = n_samples_list[i]
        Hii = np.identity(n_samples_i) - np.ones((n_samples_i, n_samples_i)) / n_samples_i
        Xi_centered = np.dot(Hii, Xi)
        for j in range(i + 1, n_domains):
            Xj = Xs[j]
            sigma_j = sigma_list[j]
            Kj = gaussian_kernel(Xj, Xj, sigma_j)
            n_samples_j = n_samples_list[j]
            Hjj = np.identity(n_samples_j) - np.ones((n_samples_j, n_samples_j)) / n_samples_j
            Xj_centered = np.dot(Hjj, Xj)
            Kij = gaussian_kernel(Xi, Xj, sigma_i)
            Kji = gaussian_kernel(Xj, Xi, sigma_j)
            Hij = np.zeros((n_samples_i, n_samples_j))
            for k in range(n_samples_i):
                for l in range(n_samples_j):
                    Hij[k, l] = -Kij[k, l] / (n_samples_i * n_samples_j)
            Hji = np.zeros((n_samples_j, n_samples_i))
            for k in range(n_samples_j):
                for l in range(n_samples_i):
                    Hji[k, l] = -Kji[k, l] / (n_samples_i * n_samples_j)
            H[np.ix_(range(sum(n_samples_list[:i]), sum(n_samples_list[:i+1])), range(sum(n_samples_list[:j]), sum(n_samples_list[:j+1])))] = Hij
            H[np.ix_(range(sum(n_samples_list[:j]), sum(n_samples_list[:j+1])), range(sum(n_samples_list[:i]), sum(n_samples_list[:i+1])))] = Hji
    H = np.dot(H, H)
    eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(H)
    eigvals_sorted_indices = np.argsort(eigvals)[::-1]
    eigvecs_sorted = eigvecs[:, eigvals_sorted_indices]
    Zs = []
    for i in range(n_domains):
        Xi = Xs[i]
        n_samples_i = n_samples_list[i]
        Hi = np.identity(n_samples_i) - np.ones((n_samples_i, n_samples_i)) / n_samples_i
        Xi_centered = np.dot(Hi, Xi)
        Ki = gaussian_kernel(Xi_centered, Xi_centered, sigma_list[i])
        Z = np.dot(Ki, eigvecs_sorted[:, :n_features])
        Zs.append(Z)
    return Zs

其中，multi_kernel_TCA函数实现了多核TCA算法，其中sigma_list是高斯核参数的列表，Xs是源域数据的列表，Zs是TCA后的源域数据的列表。需要注意的是，该代码只适用于两个源域的情况，如果需要扩展到多个源域，需要进一步修改。